12、UPMLIB:优化OpenMP程序内存性能的运行时系统

UPMLIB:优化OpenMP程序内存性能的运行时系统

1. UPMLIB在NAS BT基准测试中的使用

在NAS BT基准测试系统中,UPMLIB的使用代码如下:

call upmlib_init()
call upmlib_memrefcnt(u, size_of_u)
call upmlib_memrefcnt(rhs,size_of_rhs)
call upmlib_memrefcnt(forcing,size_of_forcing)
...
do step=1,niter
    call compute_rhs
    call x_solve
    call y_solve
    call z_solve
    call addi
    stat=upmlib_check_pset()
    if (stat .gt. 0) then
        call upmlib_switch(PREDICTIVE)
    else
        call upmlib_switch(COMPETITIVE)
    endif
    call upmlib_migrate_pages()
enddo

upmlib_check_pset() 函数会轮询操作系统提供的调度信息。若操作系统至少执行了一次线程迁移,且迁移后的线程在同一节点上停留了足够长的时间,该函数将返回一个正值。若未发生此类线程迁移,在外部 do 循环的每次迭代结束时,会调用 upmlib_migrate_pages()

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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