并发和并行的区别

并发性(Concurrence):指两个或两个以上的事件或活动在同一时间间隔内发生。

并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序之间多路复用,并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。

并行性(parallelism)指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。
在多道程序环境下,并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行。

区别:一个处理器同时处理多个任务和多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。
前者是逻辑上的同时发生(simultaneous),而后者是物理上的同时发生。


两者的联系:
并行的事件或活动一定是并发的,但反之并发的事件或活动未必是并行的。
并行性是并发性的特例,而并发性是并行性的扩展。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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