位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
采用改进PSO的LU循环分块优化算法
  • ISSN号:1000-2367
  • 期刊名称:《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广州大学实验中心, [2]网络与现代技术中心
  • 相关基金:广东省科技计划项目(2012B091100194); 广州市科技计划项目(2011Y-00001); 广州市教育科学规划课题(12A029)
作者: 胡莹[1,2]
中文摘要:

首先研究了LU循环分块算法,然后讨论了传统粒子群优化算法并针对用于循环分块方面的不足加以改进,最后把优化的粒子群优化算法用于LU分解算法之中,从而提出了1个PSO-LU循环分块算法.仿真实验结果表明,和原始基准测试程序相比,所提循环分块算法的性能有所提升,其更充分地提高高速缓存运算效率.

英文摘要:

In this paper,we firstly study the LU decomposition algorithm,and then discuses the traditional particle swarm optimization algorithm which has been improved in light of the shortcomings of the for loop block.Finally,the improved particle swarm optimization algorithm is used to LU decomposition algorithm and a PSO-LU Loop tiling algorithm has been proposed.Compared to the original benchmark achieve,we propose using LU decomposition loop tiling algorithm to improve the operation efficiency of cache.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南师范大学
  • 主办单位:河南师范大学
  • 主编:王记录
  • 地址:河南省新乡市建设东路46号
  • 邮编:453007
  • 邮箱:
  • 电话:0373-3329394 3329272
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2367
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1109/N
  • 邮发代号:36-55
  • 获奖情况:
  • 国家新闻出版局、国家科委优秀学报奖,河南省科委、河南省教委优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7535