智能算法求解CNOP性能优化及其应用

项目名称： 智能算法求解CNOP性能优化及其应用

项目编号： No.41405097

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 袁时金

作者单位： 同济大学

项目金额： 25万元

中文摘要： CNOP方法被广泛应用于天气和气候的非线性研究。本课题旨在研究智能算法求解CNOP (IA-CNOP)性能优化中的若干关键科学问题，提出一个优化框架。（1）基于数据降维的初值优化：应用适用于不同气象数据分布特征的线性和非线性数据降维算法生成正交基向量；提出一种快速非迭代的原像求解算法。（2）基于协同进化及灰色关联度分析的维度缩减：提出改进的灰色关联分析模型以提取空间关联信息；提出基于协同进化策略的问题分解方法以将多个子问题抽象成多种群间协同进化。（3）基于Hama和BSP的并行智能算法：提出基于Hama和BSP的智能算法并行架构以及智能算法超级步设计策略。采用MM5数值预报模式，利用以上提出的优化框架，计算台风目标观测敏感区。通过试验分析和比较，从准确性、高效性、稳定性等方面来验证优化框架的可行性。

中文关键词： CNOP；性能优化；云计算；智能算法；数据降维

英文摘要： CNOP has been widely used in the nonlinear research for the weather and climate system. At present, there’re mainly three methods for solving CNOP: adjoint methods, set methods and intelligent algorithms. The project goal is to study the key scientific is

英文关键词： CNOP；performance optimization；cloud computing；intelligent algorithm；data reduction