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An Alternating Gradient Projection Algorithm with Momentum for Nonconvex–Concave Minimax Problems 认领 引用
1
作者 Jue-You Li Tao Xie 《Journal of the Operations Research Society of China》 EI CSCD 2026年第2期632-652,共21页
The growing interest in addressing minimax optimization problem has been fueled by recent applications in machine learning.Although extensively studied in the convex–concave regime,where a global solution can be effi... The growing interest in addressing minimax optimization problem has been fueled by recent applications in machine learning.Although extensively studied in the convex–concave regime,where a global solution can be efficiently computed,this paper delves into the minimax problem within the nonconvex–concave setup.We propose an alternating gradient projection algorithm with momentum(M-AGP),belonging to single-loop algorithms that not only are easier to implement but also require only the computation of gradient projection updates.We demonstrate that the proposed algorithm identifies an-stationary point of the nonconvex–strongly concave minimax problem in O(ε-2)iterations,representing the best-known rate in the literature.Finally,we utilize two test problems,namely robust nonlinear regression and an image classification problem,to showcase the efficacy of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 Minimax optimization Alternating gradient projection algorithm Gradient descent–ascent algorithm Iteration complexity
An Alternating Proximal Gradient Algorithm for Nonsmooth Nonconvex-Linear Minimax Problems with Coupled Linear Constraints 认领 引用
2
作者 Hui-Ling Zhang Zi Xu 《Journal of the Operations Research Society of China》 EI CSCD 2026年第2期502-520,共19页
In this paper,we propose an alternating proximal gradient algorithm for solving nonsmooth nonconvex-linear minimax problems with coupled linear constraints,which have attracted wide attention in machine learning,signa... In this paper,we propose an alternating proximal gradient algorithm for solving nonsmooth nonconvex-linear minimax problems with coupled linear constraints,which have attracted wide attention in machine learning,signal processing and many other fields in recent years.The iteration complexity of the proposed algorithm is proved to be O(ε-3)to reach anε-stationary point.To our knowledge,this is the first algorithm with iteration complexity guarantee for solving nonsmooth nonconvex-linear minimax problems with coupled linear constraints. 展开更多
关键词 Minimax optimization problem Alternating proximal gradient algorithm Iteration complexity Machine learning
基于LLM-DDPG协同决控实现闭环自动驾驶 认领 引用
3
作者 郭彤颖 樊烁 郑岩 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2026年第4期10-16,共7页
针对自动驾驶领域中规则驱动方法在长尾场景下泛化能力有限,数据驱动模型存在数据过拟合、决策过程缺乏可解释性等问题,提出一种基于大语言模型(LLM)和深度确定性策略梯度(DDPG)驱动的自动驾驶框架。通过整合常识与环境数据,生成可解释... 针对自动驾驶领域中规则驱动方法在长尾场景下泛化能力有限,数据驱动模型存在数据过拟合、决策过程缺乏可解释性等问题,提出一种基于大语言模型(LLM)和深度确定性策略梯度(DDPG)驱动的自动驾驶框架。通过整合常识与环境数据,生成可解释性决策;利用DDPG算法实现底层控制;在存储模块中,设计数值+语义特征相似性检索机制,为当前决策任务实时匹配相似历史案例辅助动态决策。试验结果表明:相较于Rule-Driving和DQN-Driving,提出的方法在异构测试场景A中的成功率分别提升约33%和14%;在异构测试场景B中的成功率分别提升约70%和42%,表现出更强的跨场景泛化能力和环境适应能力。 展开更多
关键词 自动驾驶 大语言模型 思维链 深度确定性策略梯度算法 案例推理
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基于DDPG的新型配电网调频功率分配仿真与控制研究 认领 引用
4
作者 李明 魏承志 +5 位作者 郭小易 赵瑞峰 卢建刚 陈益哲 高宜凡 甘锴 《电气传动》 2026年第8期39-48,共10页
新型电力系统中,新能源的发电方式与运行特性显著区别于传统同步机,频率安全稳定运行面临新的挑战和机遇。当电网出现功率扰动引发的频率波动时,为了调节系统频率,需要及时地调整机组出力,调频机组功率分配的合理性对能源利用效率和电... 新型电力系统中,新能源的发电方式与运行特性显著区别于传统同步机,频率安全稳定运行面临新的挑战和机遇。当电网出现功率扰动引发的频率波动时,为了调节系统频率,需要及时地调整机组出力,调频机组功率分配的合理性对能源利用效率和电网稳定性具有重要意义。因此,基于深度强化学习中的深度确定性策略梯度算法(DDPG),以区域系统的频率偏差和区域控制误差设计奖励函数,设置多个场景训练智能体,按照扰动大小赋予场景权重,输出通用策略集的加权功率分配因子,最终实现机组调频功率的合理分配。建立基于Python调用PSS/E的联合仿真平台,以北欧地区44节点IEEE标准电力系统模型为仿真算例,利用联合仿真平台验证了所提优化策略的可行性与优越性。 展开更多
关键词 新型电力系统 频率稳定 调频功率分配 深度确定性策略梯度算法
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Adaptive Time Synchronization in Time Sensitive-Wireless Sensor Networks Based on Stochastic Gradient Algorithms Framework 认领 引用 被引量：2
5
作者 Ramadan Abdul-Rashid Mohd Amiruddin Abd Rahman +1 位作者 Kar Tim Chan Arun Kumar Sangaiah 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2025年第3期2585-2616,共32页
This study proposes a novel time-synchronization protocol inspired by stochastic gradient algorithms.The clock model of each network node in this synchronizer is configured as a generic adaptive filter where different... This study proposes a novel time-synchronization protocol inspired by stochastic gradient algorithms.The clock model of each network node in this synchronizer is configured as a generic adaptive filter where different stochastic gradient algorithms can be adopted for adaptive clock frequency adjustments.The study analyzes the pairwise synchronization behavior of the protocol and proves the generalized convergence of the synchronization error and clock frequency.A novel closed-form expression is also derived for a generalized asymptotic error variance steady state.Steady and convergence analyses are then presented for the synchronization,with frequency adaptations done using least mean square(LMS),the Newton search,the gradient descent(GraDes),the normalized LMS(N-LMS),and the Sign-Data LMS algorithms.Results obtained from real-time experiments showed a better performance of our protocols as compared to the Average Proportional-Integral Synchronization Protocol(AvgPISync)regarding the impact of quantization error on synchronization accuracy,precision,and convergence time.This generalized approach to time synchronization allows flexibility in selecting a suitable protocol for different wireless sensor network applications. 展开更多
关键词 Wireless sensor network time synchronization stochastic gradient algorithm multi-hop
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可移动阵元STAR-RIS辅助抗干扰传输:基于DDPG算法的双尺度优化 认领 引用
6
作者 叶子绿 许魁 +2 位作者 周涛 曾铭聪 张北华 《电讯技术》 北大核心 2026年第6期988-996,共9页
针对可移动阵元同时透射和反射可重构智能表面(Movable Elements Based Simultaneous Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,ME-STAR-RIS)辅助抗干扰系统中信道估计开销巨大的问题,提出一种基于深度确定性... 针对可移动阵元同时透射和反射可重构智能表面(Movable Elements Based Simultaneous Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,ME-STAR-RIS)辅助抗干扰系统中信道估计开销巨大的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法的双尺度协同优化抗干扰传输方法。首先利用统计信道状态信息(Channel State Information,CSI)优化长时阵元位置,再基于优化后的阵元位置估计瞬时CSI,进而优化短时波束成形。为解决高维连续状态空间以及阵元位置、相移系数等连续动作空间带来的优化难题,引入DDPG算法实现动态策略学习。仿真结果表明,所以方法相较于瞬时CSI联合优化方案虽存在约1.5 b/s/Hz的性能损失,但显著降低了信道估计开销。 展开更多
关键词 可重构智能表面 ME-STAR-RIS 抗干扰传输 统计信道状态信息 双尺度优化 深度确定性策略梯度算法
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复杂海洋环境中基于改进DDPG算法的船舶智能路径规划 认领 引用 被引量：1
7
作者 刘燊 杨德庆 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2026年第3期337-345,共9页
[目的]为增强船舶在复杂海洋环境中的路径规划与避障能力,提高船舶航行的经济性与安全性,提出一种基于改进DDPG算法的方法。[方法]通过引入路径重要性评分优先经验回放、注意力机制及对抗架构,对算法的经验利用、特征感知、价值评估环... [目的]为增强船舶在复杂海洋环境中的路径规划与避障能力,提高船舶航行的经济性与安全性,提出一种基于改进DDPG算法的方法。[方法]通过引入路径重要性评分优先经验回放、注意力机制及对抗架构,对算法的经验利用、特征感知、价值评估环节进行优化,从而提升算法性能。[结果]在东海、印度洋等海域进行仿真测试,与DDPG和A*算法相比,改进算法在路径长度、拐点数量及碰撞次数方面均有显著优化。在东海海域,改进算法相较于DDPG算法,路径长度减少0.75%,拐点数量减少26.92%,碰撞次数减少15.80%;相较于A*算法,路径长度减少4.59%,拐点数量减少42.42%。[结论]改进算法在不同复杂度的海洋环境中均表现出优于DDPG算法和传统A*算法的性能,证明其优势显著、普适性强,可为船舶航行的智能化决策提供参考。 展开更多
关键词 船舶 路径规划 避障 A*算法 DDPG算法
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地震模拟振动台DDPG强化学习控制策略研究 认领 引用
8
作者 张廷元 纪金豹 +1 位作者 李倩 李绅 《机床与液压》 北大核心 2026年第2期57-64,共8页
为提升地震模拟振动台系统在复杂负载工况下的加速度跟踪精度,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法构建振动台强化学习控制策略。建立空载和单自由度试件下的振动台系统模型;采用DDPG算法对控制网络进行迭代训练,通过Actor-Critic框架实... 为提升地震模拟振动台系统在复杂负载工况下的加速度跟踪精度,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法构建振动台强化学习控制策略。建立空载和单自由度试件下的振动台系统模型;采用DDPG算法对控制网络进行迭代训练,通过Actor-Critic框架实现控制模型的学习与优化;将训练好的网络引入振动台模型进行验证,对比分析DDPG算法与传统三变量控制的性能差异,对比测试多种地震波激励下的控制效果。仿真结果表明:在空载条件下,相比传统三参量控制算法,DDPG控制算法的相关系数显著提高,在El-Centro波激励下,DDPG控制的相关系数达到94.3%,相比三参量算法的91.9%提高了2.4%;在考虑单自由度试件的情况下,DDPG算法也可保持良好的控制精度,在El-Centro波激励下,相关系数达到92.9%,相比传统算法的83.7%提高了9.2%。强化学习在振动台控制中的有效性得到了验证,为振动台系统的智能控制提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 振动台 DDPG算法 强化学习 智能控制
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基于DDPG制导的无人帆船路径跟踪控制 认领 引用
9
作者 刘方成 邓英杰 +1 位作者 徐艺菲 徐开明 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期231-240,249,共10页
针对传统制导算法未考虑无人帆船迎风换舷和顺风换舷操纵特性,无法有效引导无人帆船在实际海洋风场下沿预定路径实现跟踪任务问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)制导的DDPG-PID无人帆船... 针对传统制导算法未考虑无人帆船迎风换舷和顺风换舷操纵特性,无法有效引导无人帆船在实际海洋风场下沿预定路径实现跟踪任务问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)制导的DDPG-PID无人帆船路径跟踪控制算法。将无人帆船航行时的运动状态和位置信息作为制导算法的输入,利用DDPG算法的策略网络输出无人帆船参考航向角,使用PID算法设计航向控制器实现无人帆船的真实航向对参考航向的有效追踪。考虑无人帆船的操纵特性,设计一种奖励函数,经过神经网络的迭代训练最大化每回合的奖励值。最后,通过仿真对比实验,证明了所提出的DDPG-PID算法在无人帆船参考路径跟踪任务中的有效性与可靠性。 展开更多
关键词 无人帆船 DDPG算法 路径跟踪 操纵特性
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基于CLP-DDPG算法的复杂环境下无人机路径规划(特邀) 认领 引用
10
作者 谢伟宁 陈龙胜 +3 位作者 何国毅 宋伟 王凯 陈敬玮 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第2期1-10,共10页
针对复杂环境下无人机路径规划存在的探索效率低、收敛速度慢与路径平滑度不佳等问题,本文提出一种融合课程学习与嵌入优先回放机制的深度确定性策略梯度算法的路径规划改进方法。首先,通过设计一套从易到难的障碍物环境课程,引导无人... 针对复杂环境下无人机路径规划存在的探索效率低、收敛速度慢与路径平滑度不佳等问题,本文提出一种融合课程学习与嵌入优先回放机制的深度确定性策略梯度算法的路径规划改进方法。首先,通过设计一套从易到难的障碍物环境课程,引导无人机逐步学习从简单到复杂的路径规划任务,提高训练效率和稳定性。然后,将优先回放机制嵌入算法中,保证在冗杂的经验池中快速提取有效经验,进一步提升收敛速度和稳定性,确保路径效率更高和平滑度更优。仿真结果表明,融合课程学习与嵌入优先回放机制的强化学习方法能有效提升无人机在未知复杂环境下的自主避障与路径规划能力,相比于传统的DDPG算法路径规划效率提高了26.84%,平滑度提升了66.19%,训练的收敛速度更快且后期训练的稳定性更好。 展开更多
关键词 课程学习 深度确定性策略梯度算法 路径规划 无人机 强化学习
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基于改进DDPG算法的无人船避碰路径规划 认领 引用
11
作者 任重霖 许志远 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第9期125-132,共8页
针对传统路径规划算法在无人船避碰过程中存在路径不符合船舶运动特性、对《国际海上避碰规则》(COLREGs)遵循性不足等问题,以及深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法在训练过程中收敛效率低的缺陷,本文提... 针对传统路径规划算法在无人船避碰过程中存在路径不符合船舶运动特性、对《国际海上避碰规则》(COLREGs)遵循性不足等问题,以及深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法在训练过程中收敛效率低的缺陷,本文提出一种基于改进DDPG算法的无人船自主避碰路径规划方法。该方法融合优先级经验回放(Prioritized Experience Replay,PER)机制与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)时序建模模块,构建具备动态样本筛选能力和时空特征提取能力的Actor-Critic网络架构,从而提升算法在连续动作空间中的策略学习效率与泛化能力。同时,设计基于COLREGs的奖励函数,实现对路径安全性与航行合规性的协同优化。仿真实验结果表明,相较于传统路径规划算法,所提方法在路径长度和平滑度方面表现更优;在与动态船舶交互的复杂场景中,能够严格遵循COLREGs完成高效避碰决策。此外,与传统DDPG算法相比,改进后的算法在收敛速度和最终性能上均有显著提升。本研究为复杂海况下无人船的避碰路径规划提供了新的技术思路与方法支撑。 展开更多
关键词 无人船 路径规划 深度确定性策略梯度算法 《国际海上避碰规则》
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基于DDPG动态补偿的压机位置伺服控制 认领 引用
12
作者 朱婷婷 储昭碧 +1 位作者 武睿芃 李龙龙 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第3期165-173,共9页
在芯片封装过程中,传统PID控制应用于伺服压机控制器时,虽能达成基础稳定控制,但存在参数整定依赖经验、动态适应性不足的问题,难以处理伺服压机封装过程中的非线性、参数变化等复杂状况。为使伺服压机适应实际应用环境,提高位置跟踪精... 在芯片封装过程中,传统PID控制应用于伺服压机控制器时,虽能达成基础稳定控制,但存在参数整定依赖经验、动态适应性不足的问题,难以处理伺服压机封装过程中的非线性、参数变化等复杂状况。为使伺服压机适应实际应用环境,提高位置跟踪精度,实现精确控制,创新性地将深度强化学习引入伺服压机控制模型,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法,并构建自适应动态补偿机制实现参数优化。仿真试验结果表明,与传统PID控制相比,所构建的基于DDPG的动态补偿控制策略在标称情况、大摩擦工况、宽齿隙工况与带有随机扰动的工况下的误差范围分别降低了91.70%、94.09%、85.38%以及87.57%,显著提高系统模型的跟踪性能与较强的抗干扰能力。仿真试验结果充分验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 伺服压机 深度强化学习 DDPG算法 自适应控制 动态补偿 位置跟踪
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基于DDPG和差速反馈的压机振荡抑制策略 认领 引用
13
作者 武睿芃 储昭碧 +1 位作者 朱婷婷 李龙龙 《机床与液压》 北大核心 2026年第13期92-98,106,共7页
针对伺服压机伺服系统因传动链齿隙等非线性因素导致的振荡问题,提出一种基于深度强化学习的自适应振荡抑制策略。构建伺服压机伺服系统的数学模型,涵盖机械传动与平台移动的分析,为策略设计提供理论基础;针对传统差速反馈方法固定增益... 针对伺服压机伺服系统因传动链齿隙等非线性因素导致的振荡问题,提出一种基于深度强化学习的自适应振荡抑制策略。构建伺服压机伺服系统的数学模型,涵盖机械传动与平台移动的分析,为策略设计提供理论基础;针对传统差速反馈方法固定增益的局限性,设计基于Sigmoid函数的分段非线性增益补偿,实现速度差反馈的平滑自适应调节,以平衡系统阻尼与响应速度。最后,构建面向振荡抑制的奖励函数,通过深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现参数的在线动态优化。结果表明:所提策略将平台位移的峰-峰值控制在1µm以内,显著优于传统PID与固定增益DSF方法。多场景鲁棒性验证(包括不同齿隙与负载条件)显示,该方法在大干扰工况下仍能维持微米级精度,稳定性与抗干扰能力突出。该策略可适应变负载与机械磨损,为非线性伺服系统的振荡抑制奠定了方法基础。 展开更多
关键词 振荡抑制策略 伺服电机 差速反馈抑振方法 DDPG算法 强化学习
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面向云计算环境基于DDPG算法的大数据处理作业自适应调度 认领 引用
14
作者 任明 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第7期158-163,共6页
对于云计算环境下大数据处理作业调度这一复杂问题,现有研究未考虑集群资源及作业负载在生产环境下的复杂变化,难以动态调整作业调度策略以实现多目标优化。针对该问题,该文提出一种基于DDPG深度强化学习的自适应多目标优化调度方法。... 对于云计算环境下大数据处理作业调度这一复杂问题,现有研究未考虑集群资源及作业负载在生产环境下的复杂变化,难以动态调整作业调度策略以实现多目标优化。针对该问题,该文提出一种基于DDPG深度强化学习的自适应多目标优化调度方法。建模云计算环境下的大数据处理作业调度问题;基于DDPG算法通过智能体与云计算环境的主动迭代式交互反馈;根据云资源定价机制细粒度动态优化大数据处理作业的放置策略。实验结果表明,所提出的方法可以有效降低大数据处理的资源成本及缩短平均作业完成时间。 展开更多
关键词 云计算 大数据处理 作业调度 DDPG算法 多目标优化
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基于DDPG控制算法的电厂热控系统优化研究 认领 引用
15
作者 郑磊 郝宏伟 +4 位作者 袁国平 刘龙 蒋波 焦明明 牛博涵 《科技资讯》 2026年第11期96-98,共3页
为解决电厂热控系统多变量、强耦合等复杂特性导致传统比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制自适应与优化能力不足的问题,本研究将深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法引入电厂热控... 为解决电厂热控系统多变量、强耦合等复杂特性导致传统比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制自适应与优化能力不足的问题,本研究将深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法引入电厂热控系统优化。通过构建马尔可夫决策过程模型,明确状态、动作空间和多目标加权奖励函数,在600 MW超临界机组仿真平台开展实验,对比DDPG算法与传统PID控制性能。结果显示,DDPG算法控制下,主蒸汽参数超调更小、稳定更快,机组煤耗降低,自助发电控制响应速率提升。DDPG算法能够有效提升电厂热控系统性能,为火电智能化转型提供支撑。 展开更多
关键词 深度确定性策略梯度算法 电厂热控系统 马尔可夫决策过程 比例-积分-微分控制 机组优化
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基于注意力增强DDPG的短波协同测向与定位方法 认领 引用
16
作者 冯祺玥 唐涛 +2 位作者 张昀普 赵排航 陈晓云 《信息工程大学学报》 2026年第3期259-266,274,共8页
复杂场景下的短波定位在战场通信中发挥着至关重要的作用,而现有基于深度学习的短波智能测向方法主要依赖人工标注且优质短波信号样本较少。针对上述问题,在短波信号空时高分辨时频图基础上,提出了一种基于注意力增强深度确定性策略梯度... 复杂场景下的短波定位在战场通信中发挥着至关重要的作用,而现有基于深度学习的短波智能测向方法主要依赖人工标注且优质短波信号样本较少。针对上述问题,在短波信号空时高分辨时频图基础上,提出了一种基于注意力增强深度确定性策略梯度(DDPG)算法的短波协同测向与定位方法。该方法首先设计了基于空时高分辨时频图的强化学习环境和具有混合动作空间的智能体,再依据估计定位结果设计奖励函数,以此建立可观测马尔可夫决策过程。其次,利用注意力机制增强深度强化学习的多层次非精细化评估,实现自动测向定位,可以减少人工标注,实现边工作边学习的自主进化,逐步提升短波信号的智能测向定位能力。实验结果表明,所提算法在保证定位精度与参数估计算法性能相当的情况下,使得测向定位时间缩短了77.7%。 展开更多
关键词 测向定位 马尔可夫决策过程 空时高分辨 混合动作空间 深度确定性策略梯度算法
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A UAV collaborative defense scheme driven by DDPG algorithm 认领 引用 被引量：3
17
作者 ZHANG Yaozhong WU Zhuoran +1 位作者 XIONG Zhenkai CHEN Long 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2023年第5期1211-1224,共14页
The deep deterministic policy gradient(DDPG)algo-rithm is an off-policy method that combines two mainstream reinforcement learning methods based on value iteration and policy iteration.Using the DDPG algorithm,agents ... The deep deterministic policy gradient(DDPG)algo-rithm is an off-policy method that combines two mainstream reinforcement learning methods based on value iteration and policy iteration.Using the DDPG algorithm,agents can explore and summarize the environment to achieve autonomous deci-sions in the continuous state space and action space.In this paper,a cooperative defense with DDPG via swarms of unmanned aerial vehicle(UAV)is developed and validated,which has shown promising practical value in the effect of defending.We solve the sparse rewards problem of reinforcement learning pair in a long-term task by building the reward function of UAV swarms and optimizing the learning process of artificial neural network based on the DDPG algorithm to reduce the vibration in the learning process.The experimental results show that the DDPG algorithm can guide the UAVs swarm to perform the defense task efficiently,meeting the requirements of a UAV swarm for non-centralization,autonomy,and promoting the intelligent development of UAVs swarm as well as the decision-making process. 展开更多
关键词 deep deterministic policy gradient(DDPG)algorithm unmanned aerial vehicles(UAVs)swarm task decision making deep reinforcement learning sparse reward problem
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Improved preconditioned conjugate gradient algorithm and application in 3D inversion of gravity-gradiometry data 认领 引用 被引量：10
18
作者 Wang Tai-Han Huang Da-Nian +2 位作者 Ma Guo-Qing Meng Zhao-Hai Li Ye 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2017年第2期301-313,324,共13页
With the continuous development of full tensor gradiometer （FTG） measurement techniques, three-dimensional （3D） inversion of FTG data is becoming increasingly used in oil and gas exploration. In the fast processin... With the continuous development of full tensor gradiometer （FTG） measurement techniques, three-dimensional （3D） inversion of FTG data is becoming increasingly used in oil and gas exploration. In the fast processing and interpretation of large-scale high-precision data, the use of the graphics processing unit process unit （GPU） and preconditioning methods are very important in the data inversion. In this paper, an improved preconditioned conjugate gradient algorithm is proposed by combining the symmetric successive over-relaxation （SSOR） technique and the incomplete Choleksy decomposition conjugate gradient algorithm （ICCG）. Since preparing the preconditioner requires extra time, a parallel implement based on GPU is proposed. The improved method is then applied in the inversion of noise- contaminated synthetic data to prove its adaptability in the inversion of 3D FTG data. Results show that the parallel SSOR-ICCG algorithm based on NVIDIA Tesla C2050 GPU achieves a speedup of approximately 25 times that of a serial program using a 2.0 GHz Central Processing Unit （CPU）. Real airbome gravity-gradiometry data from Vinton salt dome （south- west Louisiana, USA） are also considered. Good results are obtained, which verifies the efficiency and feasibility of the proposed parallel method in fast inversion of 3D FTG data. 展开更多
关键词 Full Tensor Gravity Gradiometry （FTG） ICCG method conjugate gradient algorithm gravity-gradiometry data inversion CPU and GPU
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Comparison between iterative wavefront control algorithm and direct gradient wavefront control algorithm for adaptive optics system 认领 引用 被引量：3
19
作者 程生毅 刘文劲 +3 位作者 陈善球 董理治 杨平 许冰 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第8期391-397,共7页
Among all kinds of wavefront control algorithms in adaptive optics systems, the direct gradient wavefront control algorithm is the most widespread and common method. This control algorithm obtains the actuator voltage... Among all kinds of wavefront control algorithms in adaptive optics systems, the direct gradient wavefront control algorithm is the most widespread and common method. This control algorithm obtains the actuator voltages directly from wavefront slopes through pre-measuring the relational matrix between deformable mirror actuators and Hartmann wavefront sensor with perfect real-time characteristic and stability. However, with increasing the number of sub-apertures in wavefront sensor and deformable mirror actuators of adaptive optics systems, the matrix operation in direct gradient algorithm takes too much time, which becomes a major factor influencing control effect of adaptive optics systems. In this paper we apply an iterative wavefront control algorithm to high-resolution adaptive optics systems, in which the voltages of each actuator are obtained through iteration arithmetic, which gains great advantage in calculation and storage. For AO system with thousands of actuators, the computational complexity estimate is about O(n2) ～ O(n3) in direct gradient wavefront control algorithm, while the computational complexity estimate in iterative wavefront control algorithm is about O(n) ～(O(n)3/2), in which n is the number of actuators of AO system. And the more the numbers of sub-apertures and deformable mirror actuators, the more significant advantage the iterative wavefront control algorithm exhibits. 展开更多
关键词 adaptive optics iterative wavefront control algorithm direct gradient wavefront control algorithm
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Genetic Algorithm for the Thermal Stresses Optimum Design ofFunctionally Gradient Material Plate 认领 引用 被引量：2
20
作者 Xiaodan Zhang Zhengbin Tang Changchun Ge 《International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials》 SCIE EI CAS 1999年第3期224-227,共4页
Based on the thermal stress distribution for functionally gradient material(FGM)plates,a Genetic Algorithm(GA)method for the thermal stresses optimum design of FGM plate with computer technologies is given.The minimum... Based on the thermal stress distribution for functionally gradient material(FGM)plates,a Genetic Algorithm(GA)method for the thermal stresses optimum design of FGM plate with computer technologies is given.The minimum thermal stresses combination distribution for FGM is obtained. 展开更多
关键词 functionally gradient material(FGM) thermal stress Genetic Algorithm(GA) crossover mutation
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