14、并行循环程序模板与最大流问题解析

并行循环程序模板与最大流问题解析

在并行计算领域,如何高效地分析和解决并行程序中的数据流动和资源分配问题是一个关键挑战。本文将介绍并行循环程序模板的相关概念,包括其语法、语义,以及如何利用参数化图模板解决最大 s - t 流问题。

并行循环程序模板

并行程序可以通过参数化图模板进行建模。参数化图模板对应程序的源代码,其实例化对应程序的执行。这种建模方式使得我们可以通过分析与程序源代码规模相当的参数化图模板,来研究程序执行的特性。

参数化图模板能够对嵌套循环程序进行建模,例如投影嵌套循环和简单重叠访问程序。程序接收一组多维输入数组 (A_1, \ldots, A_k),目标是输出一个多维数组 (B),并且可以使用多个多维临时数组 (C_1, \ldots, C_{k’})。对于任意数组 (D),其第 (i) 维的大小为 (size_i(D))。

我们允许基本操作和并行嵌套循环的任意组合,其中循环边界仅依赖于输入数组的大小。同时,支持并行归约来聚合循环结果,但不允许数据相关的控制流,不过内存访问的位置可以是数据相关的。能够用这种方式表示的算法包括矩阵乘法、卷积和互相关等。

语法

模板图的顶点会根据其在程序中的功能标注类型。每个模板图包含输入内存顶点 (A_1, \ldots, A_k)、输出内存顶点 (B) 和临时内存顶点 (C_1, \ldots, C_{k’})。内存顶点可以有任意的入度和出度,并且属于根模板。其他顶点的出度通常为 1(除非另有说明),其输出边称为输出边。为了区分顶点的输入,输入边会依次编号。

以下是我们考虑的控制流构造(边界顶点):
- Parfor

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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