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基于Markov性能势理论,对一类闭排队网络的灵敏度估计和优化,建立了一种行之有效的并行仿真算法.采用公共随机数,使所有的处理器使用相同的样本轨道,以减少各个处理器之间的通讯时间.在一台SPMD并行计算机上的仿真实例表明,该并行仿真算法对于闭排队网络的优化能显著地提高运算速度.
闭排队网络基于并行仿真的灵敏度估计和优化算法
【摘 要】
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基于Markov性能势理论,对一类闭排队网络的灵敏度估计和优化,建立了一种行之有效的并行仿真算法.采用公共随机数,使所有的处理器使用相同的样本轨道,以减少各个处理器之间的
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2003年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省自然科学基金
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