基于OpenMP的船舶操纵运动局部加权学习辨识建模
【摘要】 针对局部加权学习算法预测船舶运动状态耗时过多和训练距离测度时间长的问题，结合OpenMP并行算法开发的特点和LWL算法数据分布的特性，对LWL算法的加权函数、距离函数、最小二乘求解进行了OpenMP并行化设计。以Mariner轮整体型数学模型为研究对象进行仿真研究，仿真结果表明，并行算法与串行精度一致，并行的加速效果与处理算法紧密相关，即便在并发线程不超过计算机核心数的情况下，也并非并发线程越多越好。当选取线程数量为2、4、8时并行算法与全局最优LWL算法相比训练时间缩短了33.0%，OpenMP并行算法具有较好的并行效率。
