D E L I V E R A B L E D2.3
P A R T V:P R O T O T Y P E D O C U M E N T A T I O N F O R T H E P E R F O R M A N C E P R E D I C T I O N C O M P O N E N T
Task 2.4 Interactive and semiautomatic performance evaluation tools - Performance
Prediction Component
Filename:CG2.4.2-D2.3-v1.2-USC002-PrototypeDoc.doc
Document
package:WP2 Grid Application Programming Environment Work
Partner(s): CYFRONET, TUM, USC, CSIC
Lead
Partner: CYFRONET
ID: CG2.4.2-D2.3-v1.2-USC002-PrototypeDoc
Config
classification:PUBLIC
Document
Abstract: This document describes the prototype developed during the first year of the project. The features of this prototype, called PPC are based on our experience in a previous tool called “Avispa” developed for a particular multiprocessor and a particular problem (iterative methods for sparse systems). Some new functionalities that are specific for Grid environments as well as other kernels are also implemented in this prototype, and will be added in future versions. We developed the prototype for the matrix-vector product and other kernels of sparse matrix algebra, as well as for the vertlq routine extracted from one of the applications of task 1.4.
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Partner Date
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From Francisco F. Rivera USC 15/01/2003
Verified by
Celso Martínez Rivero, Antonio Fuentes
CSIC, RedIRIS 07/02/2003
Approved by
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Date Summary of changes Author
1.0 15/01/2003 Draft version
Francisco F. Rivera 1.1
15/01/2003 Modified title page and headers
Holger Marten
1.2 17/01/2003 Modified version with suggestions
from H. Marten Francisco F. Rivera
CONTENTS
EXECUTIVE SUMMARY (4)
1. INTRODUCTION (5)
1.1.P URPOSE (5)
1.2.D EFINITIONS,A BBREVIATIONS,A CRONYMS (5)
2. REFERENCES (6)
2.1.S OURCE C ODE (6)
2.2.C ONTACT I NFORMATION (6)
3. IMPLEMENTATION STRUCTURE (7)
4. PROTOTYPE FUNCTIONALITY (13)
5. USER MANUAL (14)
5.1.D EPENDENCIES (14)
5.2.I NSTALLATION (14)
5.3.R UNNING (14)
5.4.I NTERFACE DESCRIPTION (26)
6. INTERNAL TESTS (27)
7. ISSUES (28)
EXECUTIVE SUMMARY
This document describes the PredPerf prototype developed. It is based on Avispa, so many of the description is from Avispa. Some new functionalities that are specific for Grid environments as well as other kernels are also implemented in this prototype. All of them are described in this document. We developed the prototype for the matrix-vector product and other kernels of sparse matrix algebra, as well as for the vertlq routine extracted from one of the applications of task 1.4. Also relevant features of these kernels are explained in the document.
1. INTRODUCTION
1.1. PURPOSE
The global purpose of the tool is to provide performance information about some important computational kernels when they are executed in a Grid. In some cases, this information is just predicted (execution times, communications overhead, …), in others it is, in fact, real (number of communications, load balance, …). The tool presents a GUI in such a way that the user can establish the features of the Grid to simulate their effects on the parallel codes, getting information about the behaviour of the kernels under different virtual hardware configurations. Note that this tool can be run in a single workstation or PC, because no Grid computations are involved.
The purpose of the prototype is twofold: on one hand, the adaptation of Avispa to a new heterogeneous platform, and on the other, adding new kernels into the tool.
1.2. DEFINITIONS, ABBREVIATIONS, ACRONYMS
Self-explanatory.
API Application Program Interface
Avispa A Visualization tool for Paraiso codes
CVS Concurrent Version System
F90 Fortran 90 language
GUI Graphical User Interface
HPF High Performance Fortran
Paraiso Parallel Iterative Solvers library
PlPlot PlPlot plotting library
TCL/TK Tool Command Language
2. REFERENCES
1.PARAISO and AVISPA. https://www.doczj.com/doc/3217102433.html,c.es/~paraiso/
2.V. Blanco, J.C. Cabaleiro, P. Gonzalez, D.B. Heras, T.F. Pena, J.J. Pombo and F.F. Rivera.
“Performance prediction for parallel iterative solvers”. Int. Conference on Computational Science. ICCS 2002.
3.V. Blanco, J.C. Cabaleiro, P. Gonzalez, D.B. Heras, T.F. Pena, J.J. Pombo and F.F. Rivera. “A
performance visualization tool for HPF and MPI iterative solvers”. 16th Int. parallel and distributed processing symposium (IPDPS 02).
2.1. SOURCE CODE
The tool will be called PPC. The current version integrated in the CVS repository is highly dependent on the Avispa tool, but we will include new features in the near future. These features are being developed in our local cluster. We use the standard TCL/TK as API, and the computational parts of the tool are coded in C and C++. In addition to PPC we included in the repository the coded kernels (code of the kernels considered by PPC).
2.2. CONTACT INFORMATION
Francisco F. Rivera (fran@https://www.doczj.com/doc/3217102433.html,c.es) is the responsible of this work.
The technical staff is mainly composed by:
Tomás F. Pena (tomas@https://www.doczj.com/doc/3217102433.html,c.es)
José C. Cabaleiro (caba@https://www.doczj.com/doc/3217102433.html,c.es)
Marcos Boullón (marcob@usc.es)
All of us are in:
Dpto. Electronica y Computacion
Fac. Fisica
Univ. Santiago de Compostela
15782 Santiago de Compostela
SPAIN.
Phone. +34 981 563100
Fax: +34 981 599412
3. IMPLEMENTATION STRUCTURE
The implementation of the tool have two different works: on one hand we have to study in detail the behaviour of the kernels to be considered by the tool, and on the other hand we have to develop the functionalities of the visualization tool, some of these functionalities depend on the kernels themselves. Therefore this section is divided into two subsections.
3.1. Kernels
We are currently considering three different kernels: sparse matrix algebra problems, dense matrix - vector product and the vertlq routine. The status of the analysis of these kernels is different:
?Sparse matrix algebra problems:
We were adapting the HPF codes of the Paraiso library into efficient MPI versions. Therefore, a large part of the work developed to characterize the computational work was already done in a previous work, however, the communications analysis must be performed again, as the MPI behaviour is quite different from the HPF one. In particular, it is important due to the decrease in the number and size of the involved communications. These kernels can be used in some of the applications, so, as soon as we have enough good implementations of them, we can offer them to the users of WP1.
Currently, the new parallel version includes the following methods: Conjugate Gradient, Biconjugate Gradient Squared and the Generalized Minimal Residual. Others will be implemented in the near future, as well as some preconditioners and triangular solvers needed to complete the solution of a general linear system. Of course, the sparse matrix – vector routine was also implemented as it is needed for all the methods. In terms of the performance prediction model, the number of computations is obviously the same as in Paraiso, but the number and size of the communications is now much lower.
?Dense matrix – vector product:
This is the kernel in which we are paying more attention, and it is used to develop the visualization tool. This kernel is simple but with enough load in terms of computations and communications to be interesting as initial case of study.
Currently, the routine was coded and it is running. It was characterized in terms of computations and communications. In fact, the communications included in it are collective: broadcasts, gathers and scatters, and they are characterized in terms of point to point messages.
?The vertlq routine:
The last set of kernels that we have considered are those associated to the air pollution application in task 1.4 as it will be developed by a group in our institution, and we are quite familiar with it.
We know this application in detail, and we are evaluating the main kernels. All of them require dense matricial computations with a small number of communications.
The nested loop structure of the air pollution model in task 1.4 is similar to many simulations based on a finite difference method. The sequential program consists of four main nested loops: a temporal loop, and a loop for each dimension of the simulated 3D space. The temporal loop specifies the duration of the simulation process and the time simulated in each iteration. The basic modules and routines of the program are the “hor” and the “vertlq” modules. They are responsible for the horizontal transport and for the chemical reactions simulations. In the experiments of the
sequential program, the results obtained are: more than 97% of the time is consumed in the “vertlq” module, and 2.5% in the “hor” module, so we first focused on this “vertlq” module, and we will include it in the set of kernels for our prediction tool. From the computational point of view, “vertlq” presents three nested loops. All of them can be parallelized, and in fact, in the parallel implementation, the processors are distributed in such a way that the user can decide which loops are parallelized. There are no communications inside the “vertlq” module, but a global reduction must be performed before each execution of the module. So, both the computations and communications structures are quite simple, and they can be modeled easily.
To obtain a precise prediction for these kernels, we need access to the execution of them on different clusters and finally on the Grid, but from now we have the precise number of events, and we can characterize some parameters of the prediction model as the memory load balance or the number of communications, among others.
One of the initial data to be considered is the number of floating point operations (FLOPs) required for every kernel. We counted the number of FLOPs for one iteration of the iterative solvers, as the number of iterations required to achieve convergence can not be predicted. These data consist on the evaluation of simple algebraic expressions involving certain parameters of the matrix at hand, such as the number of non-zero entries, n, or the dimension of the matrix, N, as well as some information on the operations, such as the grade in the polynomial preconditioners. Sometimes, the counting is much more expensive because it depends on dynamic parameters such as the matrix pattern. In the following table, the number of FLOPs for the kernels already analyzed is shown.
KERNEL FLOPs
Dense matrix-vector product 2N3/P
Conjugate Gradient (19N+7n-3)/P
Biconjugate Gradient Squared (23N+9n-4)/P
Generalized Minimal Residual (n2+6n+13)N/P
Vertlq wm3/P
Where, for the vertlq routine, m is the number of points in each dimension of the simulation space (assuming an mxmxm 3D space), P is the number of processors, and w is an integer that depends on the number of chemical reactions to be considered by the application.
The study of the communication patterns generated by the MPI routines used in the kernels is essential for predicting their overheads. The straightforward way to check these patterns is to execute the program with profiling capabilities, taking results from different executions. In the current situation, we can get only information about the number of communications performed by each processor in the parallel kernels, but presently, it is impossible to characterize their costs because the Grid environment is not yet available. The following tables show the number and size of collective and individual communications in the current versions of the parallel kernels.
Size
KERNEL #
collective
communications
Dense matrix-vector product 3 1
Conjugate Gradient 1 n/P
Biconjugate Gradient Squared 1 n/P
Generalized Minimal Residual 2 n/P
Vertlq 1
m3/P
Size
KERNEL # point to point
communications
Dense matrix-vector product 0 0
Conjugate Gradient N c/P
Biconjugate Gradient Squared N c/P
Generalized Minimal Residual N c/P
Vertlq 0
Where c is the average number of entries per column of the considered sparse matrix.
In the particular case of the memory balance, it depends on the sparse matrix pattern for the iterative solvers, so the solution offered by Avispa is correct in this implementation, because the data distributions are exactly the same. On the other hand, the vertlq module and the dense matrix-vector product are perfectly balanced. Other performance features depend on the systems used to execute them, and the analytical models must be established at that moment.
In order to characterize the collective communications, we have obtained the behavior of the broadcast, gather and scatter routines in terms of point to point communications. In this way, with the information about latency and bandwidth, the cost of these routines can be estimated.
3.2. The visualization tool
The visualization of the performance prediction data are based on Avispa, a visualization tool for the performance predictions of codes of Paraiso in a multiprocessor homogeneous environment. It was developed using standard TCL/TK, so it can be adapted to different GUIs.
The data to be shown in the graphical interface are application′s dependent. Currently, we are adapting Avispa to a cluster and Grid environments, so the results to be shown are the ones corresponding to the iterative methods used in Avispa. Therefore, the results of the performance predictions have to be integrated into an interactive visual tool to be user-friendly for users or developers. This tool will be based on Avispa (A VISualization tool for PAraiso) for the iterative solvers, and it should be similar for other kernels, except for their particular features. In addition, for the iterative solvers, this tool must include detailed information about the matrix itself, the methods, preconditioners and kernels, as
well as other information about the execution of these codes. In fact, the visualization tool allows the user to interact in the analysis of the behavior of the codes of Paraiso under different conditions (number of processors, different distributions, different matrices, ...). Next, some examples of the capabilities of Avispa are shown, they can help the users to understand how the final product should work for their kernels.
Figure 1
Figure 1 shows the selection of a sparse matrix to be analyzed by the tool. In particular, it shows the menu to load the matrix, that launches the window to select the matrix file from disk. The user can see the pattern of the matrix and some additional features in two different windows as shown in this figure.
As soon as the matrix and the right hand side vector of the system were selected, the user can choose the number of processors, method and preconditioner, and the parallel version of the codes. Figure 2 displays examples of how some of these selections can be done in Avispa. In addition, a window displaying statistics about the number of FLOPs is included in this figure, and another one provides theoretical information about the selected method.
Figure 2
Figure 3
Among the large amount of performance prediction data, some examples are shown in figure 3. In particular, this figure displays information about perprocessor cache misses, and predicts number and size of communications, both sent and received messages. It also shows the predicted load balance using a Kiviat diagram, the ratio between computation costs and communication overheads in a sector diagram, and a window summarizing the total execution time per iteration.
Figure 4
As an additional feature, a small number of iterations can be executed in order to analyze the residual evolution, and so, get a first approach about the convergence of the methods. Figure 4 shows the residuals for the first 10 iterations of a method that does not converge. This is a typical example of a feature that is application-dependent that can be included in the tool in an easy way.
The parameters that characterize the hardware are visualized as a triangular matrix that stores the latency, the bandwidth between each pair of nodes and the computational power of each node. In the present version we are considering just two levels: the LAN level and the cluster level, so we need a triangular matrix for each. This can be generalized to more complicated situations. The information provided by these matrices can be established by default or provided by monitoring or even modified by the user himself in an easy way. Therefore, hypothetical cases can be considered in which the network is faster or the number of nodes increases, and so on.
4. PROTOTYPE FUNCTIONALITY
The results obtained up to now agree with the provisions and are as expected. Two brief use cases can help to understand the functionality of the tool.
?Use case 1, for a real user of the tool:
1.As soon as the user executes the tool, he can obtain information about any of the kernels on
real monitored features in the Grid, basically latencies, bandwidths, FLOPS of each node, ...
2.In particular, predicted runtimes are depicted.
3.Some particular points can be extracted, like the load balance, the number and size of the
communications, ...
4.Some specific features can be obtained, like the pattern of a sparse matrix, or the fact that a
particular matrix is symmetric, ...
5.He can modify the performance features on the Grid to check the behaviour of the kernel in
other Grid circumstances: with more nodes, or faster links, ...
6.All of these studies are done in any local workstations or PC, because Grid computations are
not needed.
?Use case 2, for the developers of the performance models:
1.The developer executes enough times the kernel in the Grid under different hardware features.
2.The number of FLOPs and communications, as well as their size are obtained by studying the
kernels.
3.The behaviour of the communications is established, in particular, this is important for
collective communications.
4. A statistical analysis of data from the above steps is done in order to get an analytical model
for the computations costs and the communications overheads.
5.The analytical models are included in the visualization tool.
5. USER MANUAL
5.1. DEPENDENCIES
To compile PPC, it's necessary a F90 version of Paraiso Library. Due to this, a Fortran 90 Compiler is required. As the current repository of PPC in CVS is mainly based on Avispa, this dependency will be removed soon in new versions.
PPC requires Tcl/Tk with Incr Tcl extensions and Megawidgets and a plotting library for graphs and charts (PlPlot, a 2D/3D-plotting library). Current version is working with Tcl/Tk 8.0.5, ITcl 3.0.0 and PlPLot, version plplot-990122. This software is installed in RedHat 6.2 by default. Also PlPlot is available for Linux as a RPM package.
5.2. INSTALLATION
1. Go to Paraiso HOME (PARAHOME) and type "make F90" to construct a F90 version of
Paraiso. 2. Edit PPCmake.inc to set environment variables and type "make PPC". 3. To execute PPC, set PARAHOME and PATH environment variables:
a. sh style:
i. export PARAHOME=$HOME/Paraiso ii. export PATH=$PARAHOME/PPC/bin:$PATH
b. csh style:
i. setenv PARAHOME $HOME/Paraiso ii. setenv PATH $PARAHOME/PPC/bin:$PATH
5.3. RUNNING
In this section the use of PPC is shown in detail. This document covers the basics for using PPC: how to prepare an application for PPC, run it, view its performance data, and find performance bottlenecks in the application. PPC is easy to install and its usage is fairly self-explanatory. The figures in this
description are from Avispa, but they are exacty the same for PPC.
Figure 5: Main control window
Figure 6: Main menu to load a matrix and a vector from disk
PPC starts running and displaying the main control window shown in Figure 5. In this window there are six buttons. The first one is used for loading new data to work with. The menu to load them is shown in Figure 6. Note that the last option of this menu is the way to exit PPC.
Figure 7: Dialog to load a sparse matrix from a file
When buttons Load new data and Load matrix are clicked, the dialog in Figure 7 is opened. This allows you to choose a file from disk in which a matrix is stored. A similar dialog appears when buttons Load new data and Load vector are selected to load a vector from disk.
Figure 8: Project set menu
Figure 9: Dialog to select a project from disk
Before running the display of performance information, a project must be started. Figure 8 shows the way to load a project from the main menu. There are two possibilities, to create a new project or to load a previous one. A previous project can be selected from disk if it was previously saved. If this last option is selected, the dialog Figure 9 is opened. To load a project not saved on disk but used previously in this session, the dialog of Figure 10 is opened. Note in Figure 6 the button to save on disk the target project.
Figure 10: Dialog to load a project from the current session
Figure 11: Window to create a new project
Figure 12: Window to accept a default name for a new project
In Figure 11 the dialog to select a name for a new project is shown. In this example, the name try01 was selected. When no name is typed, Figure 12 shows the window that automatically appears to accept a default name suggested by PPC.
Figure 13: Menu to select the number of processors
Figure 14: Dialog to select the number of processors
Before showing performance results, the number of processors must be fixed. The menu to be selected for that is shown in Figure 13. When this selection is done, the dialog of Figure 14 appears in a new window. Note that there are two possibilities to select the number of processors: a fixed value or a range of numbers. In the example of this figure five processors were selected. If a range was chosen, performance results for any number of processors in the range can be visualized to study the scalability of the codes. By default, the number of processors is one.
Figure 15: Menu to select the information to be showed
At this point, PPC is ready to start running the visualization. You can now select the Display button from the PPC main control window to start a visualization process, as shown in Figure 15. Data presentation modules include bar graphs, Kiviat diagrams, 2-D scatter plots, matrix displays, polar plots, etc.
Figure 16: View of the sparse matrix information
Figure 17: View of more information about the sparse matrix
The first option in the Display menu is for showing information about the sparse matrix. The information is shown in a new window like the one in Figure 16. In this figure, the number of rows and the number of non-zero entries are displayed (in our example these numbers are 40 and 191 respectively). Additionally, the pattern of the matrix is also shown and an advise if the matrix is symmetric or not. The display can take some seconds to proceed.
The button called More Info in the window of Figure 16 offers more information about the sparse matrix. This information includes: if the matrix is symmetric or not, both in terms of the pattern and in terms of the values, the bandwidth, the trace, the Euclidean norm, if the diagonal is null, the maximum number of entries in a column and its index, and finally, the, maximum number of entries in a row and its index. This information could be valuable in different applications, but it is not usual, this is the reason because it is shown in a secondary window. An example of this window is shown in Figure 17.
Figure 18: Information about the number of FLOPs
Option FLOPs Info from the Display menu is used to check computational information in terms of the number of FLOPs to be executed in each processor. Figure 18 shows an example of these results. The user can select a particular processor from whom the information is displayed. Integer numbers from 0 to the number of them minus one identifies processors. Then, the number of FLOPs for the first and for any other iteration of the method are displayed, as well as the number of FLOPs needed for the construction of the preconditioner and for its application. The total number of FLOPs for any iteration is finally shown also for the first and the next iterations.
数据结构课程设计报告 贪心算法：任务调度问题的设计 专业 学生姓名 班级 学 号 指导教师 完成日期
贪心算法：任务调度问题的设计 目录 1设计内容 (1) 2）输入要求 (1) 3）输出要求 (1) 2设计分析 (1) 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 (1) 2.2多个测试案例的处理方法的设计 (2) 2.3 for循环设计 (2) 2.4系统流程图 (2) 3设计实践 (2) 3.1希尔排序模块设计 (2) 3.2 多个测试案例的处理方法的模块设计 (3) 4测试方法 (4) 5程序运行效果 (4) 6设计心得 (6) 7附录 (6)
数据结构课程设计报告（2017） 贪心算法：任务调度问题的设计 1设计内容 有n项任务，要求按顺序执行，并设定第I项任务需要t[i]单位时间。如果任务完成的顺序为1，2，…，n，那么第I项任务完成的时间为c[i]=t[1]+…+t[i]，平均完成时间（ACT）即为（c[1]+..+c[n]）/n。本题要求找到最小的任务平均完成时间。 2）输入要求 输入数据中包含n个测试案例。每一个案例的第一行给出一个不大于2000000的整数n，接着下面一行开始列出n各非负整数t（t≤1000000000），每个数之间用空格相互隔开，以一个负数来结束输入。 3）输出要求 对每一个测试案例，打印它的最小平均完成时间，并精确到0.01。每个案例对应的输出结果都占一行。若输入某一个案例中任务数目n=0，则对应输出一个空行。 2 设计分析 这个题目属于贪心算法应用中的任务调度问题。要得到所有任务的平均完成时间，只需要将各个任务完成时间从小到大排序，任务实际完成需要的时间等于它等待的时间与自身执行需要的时间之和。这样给出的调度是按照最短作业优先进行来安排的。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。在许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最有子结构性质。所谓贪心选择性只是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到，这是贪心算法可行的第一基本要素。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。而且做了贪心选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步做贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。其中，证明贪心选择后问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优子结构性质。当一个问题的最优解包含着它的子问题最优解时，称此问题具有最优子结构性质，这个性质是该问题可用贪心算法求解的一个关键特征。 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 排序的方法有很多，如：冒泡排序、希尔排序、堆排序等，这些排序的方法都可以使用。这里采用希尔排序来实现。 它的基本思想是：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量；这里选取n的一半作为第一个增量（increment=n》1），把数组的全部元素分成d1个组。所有距
四年级谢谢你爸爸作文400字【六篇】【篇一】四年级谢谢你爸爸作文400字 俗话说：母爱如海，父爱如山，母的慈祥，父的严厉，合二为一就是爱，生活中有了爱才会更精彩。 记得国庆节放长假那几天，我感冒了，咳嗽的厉害，半夜里喘不过起来，爸爸妈妈说得赶快送医院，到了医院，医生说我得了急性气管炎，要挂盐水消炎。我听了，愣是吵：“不挂，不挂，我不挂盐水，我要回家，就是不挂。”爸爸火了，对我大吼：“叫你挂你就挂，少罗嗦。”我听了，很生气，心想：“天下哪有这样的爸爸，我生病了还那么凶。”委屈的泪水在眼眶中打转，无奈，只得向输液厅走去。 挂盐水时，我又难受又无聊，或许是药水关系，我想吐，爸爸在一边又给我漱口，又装盆子，还给我拍背。过了一会儿，我好点了。爸爸又说：“你平时不是最爱做手工吗，来，给我用报纸撕几个小动物吧!”我接过报纸，撕了许多，渐渐地也不觉得难受了，原来爸爸是为了让我分散注意力。不知不觉，我迷迷糊糊地睡着了。 天蒙蒙亮了，爸爸在我耳边轻声问：“小豪，饿了吧，你要吃点什么?”“小包子吧。”话音刚落，爸爸转身就走，不一会儿，热气腾腾的包子就端在了我的面前。我吃着包子，发现爸爸眼边有一圈黑黑的。我的视线又再一次模糊了。 这就是我的爸爸，严厉背后体现了对我无尽的关爱。爸爸，我一定好好学习来报答你。 【篇二】四年级谢谢你爸爸作文400字
打开门，好像就想睡了。同样是日光灯，家里却比琴室亮。我慢慢走到床边,躺下了，把眼闭上了。此时房间里一片寂静。 “懒虫，刚上完课不练怎么行！“爸爸大声的说话声把我吵醒了。“干什么，爸爸我困的不行，让我躺一会儿就马上起来练。““不行。”爸爸马上回了我的话。我生气了，爸爸也一样。爸爸的表情更加严肃了，大声的对我说：“你不去就出去，不要进来’’。我只认为自己是对的，于是对爸爸百般较辩平时爸爸总是护这我。我不明白今天他怎么了。我还和爸爸辩解没想到爸爸具然打了我。我的眼睛湿润了，觉的自己受了不该受的气，我更大声了还在为自己辩解着，爸爸气的涨红了脸又打了我好像有什么东西从我的鼻子里流出来，用手一摸竟然是血！我气极了便哭了起来。可是最后我还是练了琴。几个月后我还是忘了这事，我要考及了，我和一个朋友同时来到了考场。她先进去了，我从玻璃窗外看到了她失望的表情。她从考场走了出来，搭了搭我的肩说祝我好运便走了。我在这时十分紧张的走进考场考官对我说:“弹一首牛仔小镇吧！“这不是爸爸让我练的吗？我顺利过了官。我走出考场…… 这时只想找的爸爸对他说：“对不起爸爸，谢谢你！”【篇三】四年级谢谢你爸爸作文400字 从小，我们的父母就用他们的心血灌溉着我们。使我们来到这个美丽的世界，所以我们以后要报答我们的父母。 记得有一次，我的数学大作业本做了很多，后来被老师
硕037班 刘文3110038020 2011/4/20交互式多模型仿真与分析IMM算法与GBP算法的比较，算法实现和运动目标跟踪仿真，IMM算法的特性分析 多源信息融合实验报告
交互式多模型仿真与分析 一、 算法综述 由于混合系统的结构是未知的或者随机突变的，在估计系统状态参数的同时还需要对系统的运动模式进行辨识，所以不可能通过建立起一个固定的模型对系统状态进行效果较好的估计。针对这一问题，多模型的估计方法提出通过一个模型集{}(),1,2,,j M m j r == 中不同模型的切换来匹配不同目标的运动或者同一目标不同阶段的运动，达到运动模式的实时辨识的效果。 目前主要的多模型方法包括一阶广义贝叶斯方法（BGP1），二阶广义贝叶斯方法（GPB2）以及交互式多模型方法等（IMM ）。这些多模型方法的共同点是基于马尔科夫链对各自的模型集进行切换或者融合，他们的主要设计流程如下图： M={m1,m2,...mk} K 时刻输入 值的形式 图一 多模型设计方法 其中，滤波器的重初始化方式是区分不同多模型算法的主要标准。由于多模型方法都是基于一个马尔科夫链来切换与模型的，对于元素为r 的模型集{}(),1,2,,j M m j r == ，从0时刻到k 时刻，其可能的模型切换轨迹为 120,12{,,}k i i i k trace k M m m m = ，其中k i k m 表示K-1到K 时刻，模型切换到第k i 个， k i 可取1,2,,r ，即0,k trace M 总共有k r 种可能。再令1 2 1 ,,,,k k i i i i μ+ 为K+1时刻经由轨迹0,k trace M 输入到第1k i +个模型滤波器的加权系数，则输入可以表示为 0,11 2 1 12|,,,,|,,,???k k trace k k k i M k k i i i i k k i i i x x μ++=?∑ 可见轨迹0,k trace M 的复杂度直接影响到算法计算量和存储量。虽然全轨迹的
1、问题描述： n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上，一个最优调度应使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下，机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1，2，…，n}。S是N的作业子集。在一般情况下，机器M1开始加工S中作业时，机器M2还在加工其他作业，要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度，它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时，安排作业 π(2)，…，π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)}，则有T’=T(S,bπ(1))。 证明：事实上，由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1))，设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。
则π(1)，π'(2)，…，π'(n)是N的一个调度，且该调度所需的时间为 aπ(1)+T(S,bπ(1)) 小学四年级作文谢谢你【三篇】 导读：本文小学四年级作文谢谢你【三篇】，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】 我的爸爸是一名南京陆军指挥学院的教授，有很多解放军叔叔都是他的学生。 我特别感谢他！ 感谢他陪我学习奥数。从二年级开始，我就参加了奥林匹克数学竞赛的学习。在学习中，遇到了许多困难。爸爸总是耐心地辅导，陪我一起做题，一起训练。经过两年的学习，我的进步很大，已经进入特强班了！ 感谢他陪我学习围棋。别看我年纪小，可是我已经算是围棋老手了。从幼儿园大班就开始学围棋。爸爸不但负责接送我，还担任陪练的任务。特别是今年打一段前，他每天都会和我下两盘。还好我没有让他失望哦！ 感谢他陪我学习魔方。为了教会我玩魔方，爸爸先上网学习，掌握了玩六面的本领以后，再来教我。刚开始学的时候，我老是出错。现在，已经“青出于蓝而胜于蓝”了。和爸爸比赛，我经常赢呢。 其实，除了这些，还有很多很多…… 爸爸，谢谢你！【篇二】 我们已经来奥兰多第四天了，是我们离开奥兰多前往华盛顿的时 候了。在奥兰多的日子里我结实了许多朋友。寄宿家庭的“爸爸妈妈”和四个可爱的“弟弟妹妹”还有美国小学的小伙伴们，可是我最不舍得的是你，我们的导游Halen。 在这四天的日子你留给我的是无数欢乐和感动。那天在迪士尼我一个不留意把相机弄丢了，就在我焦头烂额准备独自寻找相机的时候。Halen——你，出现了，你先带我去了客户服务中心，但是没有找到，于是放弃你的游玩时间，陪我走大街穿小巷，把我去过的地方都找了个遍，最后我们只好再一次前往客户服务中心，没有想到居然真的找到了。你真是上帝派来帮助我的天使，不管最后有没有找到，我都要感谢你。 后来，我们一起逛超市…… 总之，我对你有千千万万的感激，说也说不完，写也写不尽，但是我还是要在这里，说一声谢谢，真的谢谢你，Halen。 Halen，谢谢你，你是我的天使。【篇三】 一天上午我们正在上着数学课。 老师正在讲一道数学题的时候，突然，我感到从鼻子流出什么？一看，原来是一滴鲜红鲜红的血，我先用左手蹭了蹭鼻子，但鼻血竟然又流了，真是的！我为了不耽误上课，接着我就给同桌说：“谢谢你，用你一点纸行吗？”同桌说：“行”，我找到了纸，把鼻子捏住，可是不起作用。 我又小声的：“你帮我给老师说一声我流鼻血了”，同桌爽快的答应了，说：“老师，骆仕俊流鼻血了”。快、快去厕所洗一洗吧！ 算法之多机调度问题 用贪心法解决多机调度问题 （1）问题的描述 设有n个独立的作业{1, 2,…, n}，由m台相同的机器{M1, M2,…, Mm}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti（1≤i≤n），每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。 （2）算法设计思想 解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。 （3）数据及解题过程 设7个独立作业{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}由3台机器{M1, M2, M3}加工处理，各作业所需的处理时间分别为{2, 14, 4, 16, 6, 5, 3}。贪心法产生的作业调度如下： （4）程序使用C++运行测试 （5）代码如下： #include for (i=1;i<=n;i++) { for (j=1;j<=n-i;j++) { if (t[j] 四年级作文谢谢你，我的同学400字 四年级作文谢谢你，我的同学400字 在一个风和日丽的早晨，我背着书包高兴地来到学校。 一进校门，映入眼帘的就是那美丽的三角梅。三角梅像一个个小巧的铃铛挂在树上，让人觉得十分舒服。我继续向班级走去，看到了菊花姐姐和兰花姐姐正向我打招呼呢！ 来到班级，那悦耳、优美的读书声从教室里传来。我走进教室，拿起语文书，认真地读了起来。 邱老师从走廊来到班级，原本严肃的神情，听了我们的读书声，变得笑容满面。老师走进教室，给了我们一个美好的笑容。 “铃铃铃”上课铃响了，邱老师抱着一叠厚厚的考卷向我们走来，庄重严肃地说：“现在，我们要来进行一次单元考，加油，老师相信你们一定能够取得好成绩！”说完，老师就一组一组地发试卷了。 试卷发下来了，我正准备写姓名班级，才发现，我的水笔没水了。我急得像热锅上的蚂蚁，心里想：“这该怎么办啊，水笔没水就考不了试了。”我正在 烦恼时，坐在旁边的晓慧，似乎知道我在想什么，毫不犹豫地向我递来一支可擦水笔，微笑的说：“你先用吧，考完之后再还给我！”“谢谢你，晓慧，你真是我的救命恩人啊！”我感激地说。“不用谢，我们是朋友嘛，本来就该互相帮助！”晓慧说完，就埋头考试了。我也在认真审题、答卷了。 过了几天，成绩出来了，我考了97分，我高兴得一蹦三尺。 晓慧，我要谢谢你，是你让我懂了，什么是“赠人玫瑰，手有余香”。 福建厦门湖里区厦门市东渡第二小学四年级:陈丽阳 四年级作文谢谢你，我的同学400字 在一个风和日丽的早晨，我背着书包高兴地来到学校。 一进校门，映入眼帘的就是那美丽的三角梅。三角梅像一个个小巧的铃铛挂在树上，让人觉得十分舒服。我继续向班级走去，看到了菊花姐姐和兰花姐姐正向我打招呼呢！ 一种改进的关键工序算法 刘智勇 徐昕 江苏科技大学经济管理学院，江苏 镇江 212003 摘要：针对max ///n m p F 问题，改进了关键工序法法，该算法同时注重关键工件与关键工序，通过对关键工件与非关键工件在关键工序前后的加工时间计算、比较来获得各工件加工的先后顺序，缩短最长流程时间。并将该启发式算法与关键工序法进行了对比分析，最后利用仿真的方法来验证所提出的方法的可行性。 关键词：Flow-shop 关键工件 关键工序 启发式算法 最长流程时间 0引言 Flow-shop 调度问题（flow shop scheduling problem,FSP ）是许多实际流水线生产调度问题的简化模型，它无论是在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用，因此其研究具有重要的理论意义和工程价值。n/m/p/F max 问题是Flow-shop 调度问题中的一种特殊情况，即所有工件在各台机器上的加工顺序都相同，也称流水作业排列排序问题或同顺序排序问题。其求解方法有精确方法 [1]（分支定界法、穷举法等）、智能搜索法 [2,3,4]（神经网络法、遗传算法、蚁群算法等）、启发式算法[4,5,6,7]（Palmer 算法、C-D-S 法、关键工序法、最小排序系数法等）等等。由于Flow-shop 调度问题一般都属于NP 难题(nondeterministic polynomial)。精确方法只能求解小规模问题，对于大规模问题几乎被认为是无效算法，智能搜索法在求解上虽比启发式算法更接近最有解，但由于设计针对具体问题的智能搜索法对于许多人来说比较困难，特别是对于实际工程人员更是如此。所以启发式算法仍是用的很多的方法。主要的启发式算法有Palmer 算法、关键工序法和最小排序系数法等。其中，关键工序法贯穿着当前先进的管理思想，能够很好的对现实情况进行解释和分析。然而关键工序法所求的可行解很可能与最优解相差甚远，鉴于此，本文对其进行了改进。 1 max ///n m p F 问题描述 max ///n m p F 问题可以描述为：有n 个工件在m 台机器上加工，各工件有完全相 同的工艺路线，每一台机器上加工工件的先后顺序也完全相同；一个工件不能同时在不同的机器上加工；每台机器同时只能加工一个工件；各工件在加工完后立即送下一道工序；工件在机器上开始加工，必须一直进行到该工序完工，中途不允许停下来插入其它工件；所有工件在0时刻已准备就绪，机器调整时间包括在加工时间内； 生产调度问题及其优化算法（采用遗传算法与MATLAB编程） 信息014 孙卓明 二零零三年八月十四日 生产调度问题及其优化算法 背景及摘要 这是一个典型的Job-Shop动态排序问题。目前调度问题的理论研究成果主要集中在以Job-Shop问题为代表的基于最小化完工时间的调度问题上。一个复杂的制造系统不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序，而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。解空间容量巨大，N个工件、M台机器的问题包含M ( N)! 种排列。由于问题的连环嵌套性，使得用图解方法也变得不切实际。传统的运筹学方法，即便在单目标优化的静态调度问题中也难以有效应用。 本文给出三个模型。首先通过贪婪法手工求得本问题最优解，既而通过编解码程序随机模拟优化方案得出最优解。最后采用现代进化算法中有代表性发展优势的遗传算法。文章有针对性地选取遗传算法关键环节的适宜方法，采用MATLAB 软件实现算法模拟，得出优化方案，并与计算机随机模拟结果加以比较显示出遗传算法之优化效果。对车间调度系列问题的有效解决具有一定参考和借鉴价值。 一．问题重述 某重型机械厂产品都是单件性的，其中有一车间共有A，B，C，D四种不同设备，现接受6件产品的加工任务，每件产品接受的程序在指定的设备上加工， 条件：1、每件产品必须按规定的工序加工，不得颠倒； 2、每台设备在同一时间只能担任一项任务。 （每件产品的每个工序为一个任务） 问题：做出生产安排，希望在尽可能短的时间里，完成所接受的全部任务。 要求：给出每台设备承担任务的时间表。 注：在上面，机器 A，B，C，D 即为机器 1，2，3，4，程序中以数字1，2，3，4表示，说明时则用A，B，C，D 四年级谢谢你的作文 感谢你的关怀，感谢你的帮助，感谢你对我做的一切……在这个充满感恩之心的节日里，让我对你说声谢谢。下面是四年级有关感谢的作文，欢迎参阅。 我们已经来奥兰多第四天了，是我们离开奥兰多前往华盛顿的时候了。在奥兰多的日 子里我结实了许多朋友。寄宿家庭的“爸爸妈妈”和四个可爱的“弟弟妹妹”还有美国小 学的小伙伴们，可是我最不舍得的是你，我们的导游Halen。 在这四天的日子你留给我的是无数欢乐和感动。那天在迪士尼我一个不留意把相机弄 丢了，就在我焦头烂额准备独自寻找相机的时候。Halen——你，出现了，你先带我去了 客户服务中心，但是没有找到，于是放弃你的游玩时间，陪我走大街穿小巷，把我去过的 地方都找了个遍，最后我们只好再一次前往客户服务中心，没有想到居然真的找到了。你 真是上帝派来帮助我的天使，不管最后有没有找到，我都要感谢你。 后来，我们一起逛超市…… 总之，我对你有千千万万的感激，说也说不完，写也写不尽，但是我还是要在这里， 说一声谢谢，真的谢谢你，Halen。 Halen，谢谢你，你是我的天使。 亲爱的奶奶，我要说声谢谢你，你为我做的实在太多太多了。 记得那一次，阳光明媚，我们走在上学路上。我迈着轻盈的步子同，哼着轻快的小调，不知不觉走了大老远。当我快要到校门口时，忽然想起：忘了带美术袋，这下完了。于是 我便跟奶奶讲，奶奶说：“你先进去，我去回家帮你拿，然后交给保安叔叔，让他给你。” 我走进校园。天，还是格外蓝，可我的心却怎么也放不下来，想：要是奶奶没送来， 那怎么办呀? 第一节课过去了，奶奶还没送来。 第二节课过去了，奶奶还是没送来。 第三节课下课了，我的心“怦——怦怦——怦怦怦——”地跳着，想起美术老师生气 的样子，我便害怕得发抖。 过了一会儿，一位同学从外面急匆匆地跑进来，说：“***，你的美术袋。” 我感动极了，心想：奶奶，谢谢您，这样长的路，您都坚持要把美术袋送来给我，实 在太谢谢您了。 奶奶，您为我做了那么多，我一直没有谢谢您。今天，就让我好好地说声谢谢您吧! 0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson 法则 1、问题描述： n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业 在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上，一个最优调度应使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下，机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1，2，…，n}。S是N的作业子集。在一般情况下，机器M1开始加工S中作业时，机器M2还在加工其他作业，要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度，它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时，安排作业π(2)，…，π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)}，则有T’=T(S,bπ(1))。 证明：事实上，由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1))，设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。则π(1)，π'(2)，…，π'(n)是N的一个调度，且该调度所需的时间为 aπ(1)+T(S,bπ(1)) 谢谢你老师四年级作文400字 导读：本文谢谢你老师四年级作文400字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】 鲜花感恩雨露，因为雨露滋润它成长；苍鹰感恩蓝天，因为蓝天让它翱翔；高山感恩大地，因为大地让它高耸；……我感恩，很多人，我要感恩我们的叶老师。 记得我们刚进学校时，一切都是那么陌生，看见老师，心里是那么忐忑不安，就像羚羊看见猎人。但是叶老师对我们这些刚进校的孩子特别温和。您温和的语气，透露出对我们的喜爱，我们的心里一下子踏实起来，有什么事情也总是愿意和您说一说，您就像我们的知心朋友。 在生活中会关心我们，在学习上也会帮助我们，您的爱，太阳一般温暖，清泉一般甘甜。您的爱，比父爱更祥和。您讲的课，是那样丰富多采，每一个章节都仿佛在我面前打开了一扇心灵的窗户，让我看到了一个五彩斑斓的世界。每次校运会，总是看见你为起跑大声的发出号令，嗓子嘶哑了，仍坚持为校运会忙着。 您关心着我们班的每一位同学，作为学生的我们，最要感恩的就是老师，老师教了我们许多丰富多彩的知识，您像那默默无闻的树根，使小树茁壮成长，又使树枝上挂满丰硕的果实，却并不要求任何报偿。您给了我们一杆生活的尺，让我们自己天天去丈量；让我们处处有学 习的榜样。 是谁把雨露撒遍大地？是谁把幼苗辛勤哺育？是您，老师，您是一位伟大的园丁！看这遍地怒放的花朵，哪一朵上没有您的心血和您的汗水，哪一朵上没有您的笑意！老师，我感谢您！老师，我感谢您，看着您在黑板上留下的一行行整齐而漂亮的字迹，我能掂量出这中间蕴藏着多少的奥妙和辛勤的汗水！ 【篇二】 老师，您好！这六年来，我们这些“猴子们”让您添了不少苦，我真想说："谢谢您，老师”和您相处的每一天，我仍历历在目。 曾对您存有不满，曾对您怀有怨气；但我也曾对您存有爱慕，怀有敬佩。无论曾几何时，我曾做什么，都不曾改变，我对您的爱。老师，谢谢您！ 当年，刚上五年级的我还是一个不懂事的孩子，面对一只只陌生老师的面孔，我很害怕。但是，您用和蔼感化了我们，一直暖到了我的心田。那时我真想说：“谢谢您，老师。” 我不知道我跟您一起携手走过了多少天，但我深知：一年三百六十五天，正是三百六十五颗为我们而操劳的心。我不知道我在您心中的地位如何 但我深知：天有多高，您就有多高；宇宙有多大，您就有多大。 说起地位，我想起了一件既令我难堪又让我开心的事。 那天，我已经是xx年级的学生了。那面孔不再陌生，变得格外亲切。在那节语文课，我很幸运被选为组长。老师您让组长们把练习 贪心算法求解多机调度问题 设有n项独立的作业{1,2,…, n},由m 台相同的机器加工处理。作业i 所需要的处理时间为台相同的机器加工处理。设有n 项独立的作业由ti。约定：任何一项作业可在任何一台机器上处理，但未完工前不准中断处理；任何作业不能拆分成更小的子作业。多机调度问题要求给出一种调度方案，能拆分成更小的子作业。多机调度问题要求给出一种调度方案，使所给的n 个作业在尽可台机器处理完。利用贪心策略，设计贪心算法解决多机调度问题，能短的时间内由m 台机器处理完。利用贪心策略，设计贪心算法解决多机调度问题，并计算其时间复杂度。 多机调度问题的一个实例： 多机调度问题的一个实例：项独立的作业{1,2,3,4,5,6,7}，要由三台机器M1, M2 ,M3 处理。各个作业所需处理。各个作业所需例如设有7 项独立的作业，要的处理时间分别为{2,14,4,16,6,5,3}。利用你设计的贪心算法，要的处理时间分别为。利用你设计的贪心算法，安排作业的处理顺序使得机器处理作业的时间最短。器处理作业的时间最短。 #include Greedy(t,n,m); return 0; } void Greedy(int t[],int n,int m) { int flagn,flagm; int M[]={0,0,0,0,0,0,0,0}; for(int i=0;i 《算法设计与分析》上机报告 如图所示，当任务数为20，机器数为2，总共耗时18.2999ms，最有时间为474单位时间，每个任务所花费时间就是随机数生成的时间序列是：73，31，66，7，50，9，11，53，66，90，99，12，37，31，31，38，9，82，60，93. Random r = new Random(); t=new int[N];//每个任务的时间 for (int i = 0; i < N; i++) { t[i] = r.Next(1,100);//随机数生成每个任务所需要的时间 } len=new int[M];//记录每台机器已安排的时间 best = 9999999; bestx = new int[N]; x = new int[N]; Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); backtrack(0); sw.Stop(); TimeSpan ts2 = sw.Elapsed; Console.WriteLine("程序运行总共花费{0}ms.", ts2.TotalMilliseconds); Console.WriteLine("最优时间是："); Console.Write(best+" "); Console.WriteLine("每个任务所花费的时间是："); for (int i = 0; i < N; i++) { Console.Write(t[i] + " "); } Console.WriteLine(); Console.WriteLine("最佳调度序列是："); for (int i = 0; i < N; i++) { Console.Write(bestx[i] + " "); } Console.ReadKey(); } void backtrack(int dep) { if (dep == N) { int tmp = comp(); if (tmp < best) { best = tmp; for (int i = 0; i < N; i++) 谢谢你帮助我 一个阳光灿烂的星期六，我和妈妈去大润发买一些生活必需品。回家的路上发生了一件令我难忘的事。 为了节省一点时间，妈妈骑电动车选择了一段逆行的路，但是后来她为此付出了惨痛的代价。因为害怕，妈妈的手有些抖，当她看到一个可以通到人行道的小坡时，便迫不及待地想拐到上边去。忙中出错，不知道那里为什么会有水，瞬间我们和车子一起倒在了地上，我手中拿的饮料顿时洒了满地，我的脚跟一阵剧烈的疼痛，泪水夺眶而出，我痛苦地趴在地上，手里还紧紧攥着空的饮料杯，望着这个突然颠倒的世界，我嚎啕大哭。 这时，对面来了一个戴着墨镜，皮肤黝黑的胖叔叔，他看到我们立刻停住了脚步，赶紧蹲下来，关切地问我：“小朋友，你没事吧？”大概因为太疼了，根本无心回答叔叔的问话。他一边说一边帮不知所措的妈妈把车抬了起来，让我的脚脱离了电动车的魔掌，更神奇的是他从包里拿出了一个棒棒糖笑着递给我，说：“小朋友，我这里有止痛棒棒糖，要不要来一个？”我看了看叔叔，破涕为笑，毕竟棒棒糖对我的吸引力还是巨大的，我的疼痛瞬时随着棒棒糖飞到了九霄云外，连忙点头说：“我要！我要！”与此同时，刚刚缓过神来的妈妈也连声向叔叔道谢，胖叔叔见我没什么大事，便准备起身离开，临走时，他又千叮万嘱让妈妈一定带我去医院检查，以后骑车不要逆行，望着他远去的背影，我突然想起了什么，大喊一声：“叔叔，谢谢你！”逆着阳光，我依稀看见他那张黝黑的带着微笑的脸向我点了点头，泪水再 次湿了我的眼睛，这次是感动的泪水。 回家的路上，我和妈妈一直回味着那温暖的一幕。那双手在我万分窘迫的时候将我扶起，那话语犹如灿烂阳光照进我心里。叔叔，谢谢你！帮助我！ 交互式多模型算法卡尔曼滤波仿真 1 模型建立 分别以加速度u=0、1、2代表三个不同的运动模型 状态方程x(k+1)=a*x(k)+b*w(k)+d*u 观察方程z(k)=c*x(k)+v(k) 其中，a=[1 dt;0 1],b=[dt^2/2;dt],d=[dt^2/2;dt],c=[1 0] 2 程序代码 由两个功能函数组成，imm_main用来实现imm 算法，move_model1用来生成仿真数据，初始化运动参数 function imm_main %交互式多模型算法主程序 %初始化有关参数 move_model %调用运动模型初始化及仿真运动状态生成函数 load movedata %调入有关参数初始值（a b d c u position velocity pmeas dt tg q r x_hat p_var） p_tran=[0.8 0.1 0.1;0.2 0.7 0.1;0.1 0.2 0.7];%转移概率 p_pri=[0.1;0.6;0.3];%模型先验概率 n=1:2:5; %提取各模型方差矩阵 k=0; %记录仿真步数 like=[0;0;0];%视然函数 x_hat_hat=zeros(2,3);%三模型运动状态重初始化矩阵 u_=zeros(3,3);%混合概率矩阵 c_=[0;0;0];%三模型概率更新系数 %数据保存有关参数初始化 phat=[];%保存位置估值 vhat=[];%保存速度估值 xhat=[0;0];%融合和运动状态 z=0;%量测偏差（一维位置） pvar=zeros(2,2);%融合后估计方差 for t=0:dt:tg; %dt为为仿真步长；tg为仿真时间长度 k=k+1;%记录仿真步数 ct=0; %三模型概率更新系数 c_max=[0 0 0];%混合概率规范系数 p_var_hat=zeros(2,6);%方差估计重初始化矩阵, %[x_hat_hat p_var_hat]=model_reinitialization(p_tran,p_pri,x_hat,p_var);%调用重初始化函数，进行混合估计，生成三个模型重初始化后的运动状态、方差 %混合概率计算 for i=1:3 u_(i,:)=p_tran(i,:)*p_pri(i); end for i=1:3 c_max=c_max+u_(i,:); end 算法设计实验报告题目：独立任务最优调度问题 年月日 一、实验题目 独立任务最优调度问题 二、实验目的 问题描述：用2 台处理机A和B处理n个作业。设第i个作业交给机器A 处理时需要时间a i，若由机器B来处理，则需要时间b i。由于各作业的特点和机 器的性能关系，很可能对于某些i，有a i=>b i，而对于某些 j，j≠i，有a j 《谢谢你》四年级作文12篇 谢谢你，爸爸 孙思亮 我的爸爸是一个很平凡的爸爸，他走在大街上，大家都不会多看他一眼。但他是我最好的爸爸。 记得有一段时间，我近视了。爸爸和妈妈急坏了，想尽办法想把我的眼睛治好。爸爸、妈妈找了很长时间，终于找到了一家治疗少儿近视效果很好的地方。医生告诉我们，要少看书，不能看电视，不能玩电脑，还要少吃糖。 当时我酷爱读《三国演义》，听到了这个消息，非常难过。要知道不能看书有多难受呀！可是爸爸慈祥的一笑，摸着我的头说：“没关系，我给你读。”我听了，半信半疑的问：“真的？你哄我吧？”“我干吗哄你？”于是我想：爸爸真的会给我读吗？ 到了晚上，我刚躺上床，只见爸爸手里拿着《三国演义》微笑着从客厅朝我走来，开始读起书来。我躺在床上，假装睡着，但却眯着眼望着爸爸。爸爸端坐在板凳上，在昏暗的台灯下专心的给我读书。听着，听着，我就进入了甜美的梦乡。可是有一天，爸爸太累了，读着读着，声音突然没了，我睁开眼，看见爸爸扒在书上睡着了，那一刻我的眼睛湿润了······ 就这样，爸爸给我读完了《三国演义》、《水浒传》、《苏菲的世界》，还给我讲了很多小故事，让我明白了很多人生的道理，懂得了很多知识。别的小朋友知道后都很羡慕，都渴望有一个这样的好爸爸，我发自内心的说：“爸爸，谢谢你！” 谢谢您 四班沈如峰 今天奶奶出院，她的身体还很虚弱，但却执意要回自己的家。爸妈拗不过奶奶，只得先送她回家，担心老人家受不了，于是一路缓缓地行驶。我瞄了一下奶奶，看见她垂着头，半闭着眼睛，好像很不舒服的样子。我的心揪成了一团，因为奶奶是为了我才累病的，现在她也是为了不给我们增加负担，才决定不再和我们一起住了。 一个月以前，我突患急性胃炎，几乎每时每刻都在拉肚子，连晚上睡觉时都在昏昏沉沉地拉。为了照顾我喝水吃药，帮我更换衣裤、床单，奶奶每天晚上都要起来几十次，有时甚至整个晚上都不能入睡。时间一长，由于缺少睡眠加上过度劳累，奶奶生了重病，最后竟然住进了医院。就在奶奶病情恶化，差一点动手术的时候，她也没想到自己，还在问妈妈：“如峰的胃炎好一点没有？拉肚子的次数减少了吗？” 汽车在我的沉思中驶到了奶奶家门口，爸爸刚停车熄火，还没来得及拉手闸，奶奶自己就打开车门，颤颤巍巍地 谢谢你》四年级作文12 篇 谢谢你，爸爸 孙思亮我的爸爸是一个很平凡的爸爸，他走在大街上，大家都不会多看他一眼。但他是我最好的爸爸。 记得有一段时间，我近视了。爸爸和妈妈急坏了，想尽办法想把我的眼睛治好。爸爸、妈妈找了很长时间，终于找到了一家治疗少儿近视效果很好的地方。医生告诉我们，要少看书，不能看电视，不能玩电脑，还要少吃糖。 当时我酷爱读《三国演义》，听到了这个消息，非常难过。要知道不能看书有多难受呀！可是爸爸慈祥的一笑，摸着我的头说：“没关系，我给你读。”我听了，半信半疑的问：“真的？你哄我吧？”“我干吗哄你？”于是我想：爸爸真的会给我读吗？ 到了晚上，我刚躺上床，只见爸爸手里拿着《三国演义》微笑着从客厅朝我走来，开始读起书来。我躺在床上，假装睡着，但却眯着眼望着爸爸。爸爸端坐在板凳上，在昏暗的台灯下专心的给我读书。听着，听着，我就进入了甜美的梦乡。可是有一天，爸爸太累了，读着读着，声音突然没了，我睁开眼，看见爸爸扒在书上睡着了，那一刻我的眼睛湿润了······ 就这样，爸爸给我读完了《三国演义》、《水浒传》、 《苏菲的世界》，还给我讲了很多小故事，让我明白了很多人生的道理，懂得了很多知识。别的小朋友知道后都很羡慕，都渴望有一个这样的好爸爸，我发自内心的说：“爸爸，谢谢你！” 谢谢您 四班沈如峰今天奶奶出院，她的身体还很虚弱，但却执意要回自己的家。爸妈拗不过奶奶，只得先送她回家，担心老人家受不了，于是一路缓缓地行驶。我瞄了一下奶奶，看见她垂着头，半闭着眼睛，好像很不舒服的样子。我的心揪成了一团，因为奶奶是为了我才累病的，现在她也是为了不给我们增加负担，才决定不再和我们一起住了。 一个月以前，我突患急性胃炎，几乎每时每刻都在拉肚子，连晚上睡觉时都在昏昏沉沉地拉。为了照顾我喝水吃药，帮我更换衣裤、床单，奶奶每天晚上都要起来几十次，有时甚至整个晚上都不能入睡。时间一长，由于缺少睡眠加上过度劳累，奶奶生了重病，最后竟然住进了医院。就在奶奶病情恶化，差一点动手术的时候，她也没想到自己，还在问妈妈：“如峰的胃炎好一点没有？拉肚子的次数减少了吗？” 汽车在我的沉思中驶到了奶奶家门口，爸爸刚停车熄火，还没来得及拉手闸，奶奶自己就打开车门，颤颤巍巍地挪下了车，我赶紧跟了下去，扶住奶奶进了屋。爸妈还在劝奶奶回去和我们一起住，可奶奶依然坚决地说：“我不去了，小学四年级作文谢谢你【三篇】
算法之多机调度问题
四年级作文谢谢你,我的同学400字
求解调度问题的启发式算法(1)讲课教案
matlab生产调度问题及其优化算法
四年级谢谢你的作文
0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson法则
谢谢你老师四年级作文400字
贪心算法求解多机调度问题
最佳调度问题 回溯算法分析
四年级作文：谢谢你帮助我作文600字
交互式多模型算法卡尔曼滤波仿真
算法分析与设计-独立任务最优调度问题实验报告
【K12学习】《谢谢你》四年级作文12篇
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