什么是PDES式管理

教育的意义是什么~

教育的意义不是为了适应外界，而是为了自己内心的丰富。
教育是人类灵魂的教育，而非理智知识和认识的堆积。教育本身意味着：一棵树摇动另一棵树，一朵云去推动另一朵云，一个灵魂去唤醒另一个灵魂。”—— 雅斯贝尔斯
教育是每个时代亘古不变的文化传播手段，没有教育的国家，缺乏教育的国家就是过家家。
对于一个家庭而言，教育就是家庭幸福，稳定安康的前提，没有教育，就好比石缝中的枯草，缺乏养分，难以遍地开花。

可见人跟教育之间的关系，好比鱼离不开水，花草离不开土壤，万物离不开阳光。
网上前段时间有一个段子：说之所以要多读书、多受教育，就是因为当我们看到一群鸟在湖面飞过的时候，
能够吟诵出“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色”，而不是在那吵吵：我去，全都是鸟！在我们去戈壁旅游、骑着骏马奔腾之时，心里默念着“大漠孤烟直，长河落日圆”，而不是在那喊：哎呀妈呀，都是沙子，快回去吧！这当然是一种调侃，但是不自觉间就道出了教育的核心含义。
教育还是应该回到像孔子说的，孟子说的，包括蒙田说的，“教育不是为了适应外界，而是为了自己内心的丰富。”古希腊有个哲学家叫西塞罗，他说“教育的目的是让学生摆脱现实的奴役，而非适应现实”。

教育，不仅传授知识，更能提高个人修为，增加我们对生活的感受力，从而认知自己，并不断提高自己。我认为，这是教育赋予重要价值和意义，也是指引我们前行。
扩展资料：
1、儿童不是尚未长成的大人，儿童期有其自身的内在价值
如果用外部功利目的来规范教育，无视生长本身的价值，一个最直接的负面影响就是否定儿童期的内在价值。这会把儿童看作一个未来的存在，一个尚未长成的大人，在长大成人之前似乎无甚价值。于是教育的目标就变成了使儿童为未来的成人生活做好准备。这种荒谬错误观念由来已久，而且流传极广。
长大成人的提法本身就愚蠢透顶，仿佛在长大之前儿童不是人似的！蒙台梭利首先明确地批判这种观念，在确定儿童的人格价值的基础上建立了他的儿童教育理论。杜威也指出，儿童期生活有其内在的品质和意义，不可把它当作人生中一个未成熟阶段，只想让它快快地过去。
人生的各个阶段皆有其自身不可取代的价值，尤其是儿童期。儿童阶段是身心生长最重要的阶段，也应是人生中最幸福的时光，教育所能成就的最大功德是给孩子一个幸福而有意义的童年，以此为他们幸福而有意义的一生创造良好的基础。
然而，今天的普遍情形是，整个成人世界纷纷把自己渺小的功利目标强加给孩子，驱赶他们到功利战场上拼搏。而实际上，在若干年后的社会中，童年价值被野蛮剥夺的恶果就会以可怕的方式显现出来。
2、教育的目的是让学生摆脱现实的奴役，而非适应现实
这是西塞罗的名言。今天的情形恰好相反——教育正在全力做一件事，就是以适应现实为目标塑造学生。人在社会上生活，当然有适应现实的必要，但这不该是教育的主要目的。
蒙田说：学习不是为了适应外界，而是为了丰富自己。孔子也主张，学习是为己而非为人的事情。古往今来的哲人都强调，学习是为了发展个人内在的精神能力，从而在外部现实面前获得自由。
当然，这只是一种内在自由。但是，正是凭借这种内在自由，这种独立人格和独立思考能力，那些优秀的灵魂和头脑对于改变人类社会的现实发生了伟大的作用。教育就应该为促进内在自由、产生优秀的灵魂和头脑创造条件。如果只是适应现实，只要把孩子当成动物一样训练就好了。

教育是什么？——一种让人们变得更好的过程引言：教育是人类社会始终以来一直存在的一项重要事业。它是培养和提高人们的知识、技能和道德素质的手段，是个人成长和社会进步的重要保障。本文将从教育的定义、目的、方式、环境等多个角度为您详细介绍教育的本质。一、教育的定义教育是一种系统性、有计划、有组织、有目的、有感染力地影响个人行为和发展的活动。在教育过程中，人们以某种方式去改变他人的认识、态度、思想和行为。教育可以通过各种信息，如书本学习、教师讲授、实践、实验和社交互动等方式来传递知识。二、教育的目的教育旨在提升个人的能力，包括知识、技能、道德和文化价值观等方面。教育的核心目标是让人们变得更好，成为独立自主、有创造力、有责任心的人。教育旨在培养学生的思维能力、沟通能力、合作能力和批判性思维能力，从而为他们的未来做好准备。三、教育的方式教育的方式包括通过组织的课程、活动和体验来传授知识和技能，以及通过比如家庭、社区、职场等环境中的自发学习和社交互动来获得经验和智慧。四、教育的环境教育发生的环境是多样的，包括学校、家庭、社区、工作场所和网络等。在不同的环境下，教育的方法和形式也是不同的，根据不同的需求，选择适当的教育方式和场所，有助于提升学习者的学习成效。结论：总的来说，教育是一项综合性的工作，其目的在于培养和提高个人的能力，以使他们能够更好地适应现代社会的变化和挑战。通过多种方式、不同环境下的教育，我们可以促进个体的成长和社会的进步。

1999 年 8 月 系统工程理论与实践 第 8 期　 PD ES 信息管理的一种启发式算法 林　健, 毛晶莹 ( 北京航空航天大学管理学院, 北京 100083) 摘要　分析了并行离散事件仿真中同步信息的相关性, 并提出了对这些信息进行管理的一种启发式算 法, 该算法包括对信息的排序和分配. 最后用一个例子说明这种启发式算法. 关键词　并行离散事件仿真 PD ES; 同步信息; 启发式算法 A H euristic A lgo rithm fo r M essage M anagem en t in PD ES L I J ian, M AO J ingying N (T he M anagem en t Schoo l, B eijing U n iversity of A eronau tics & A stronau tics, B eijing 100083) Abstract　 T h is paper analyses the relation of synch ron ization m essages in parallel d iscrete even t si u lation. A heu ristic algo rithm u sed in m essage m anagem en t is then p resen ted, m w h ich includes m essage schedu ling and m essage assignm en t. A case is detailed at the end to illu strate the heu ristic algo rithm. Keywords　parallel d iscrete even t si u lation; synch ron ization m essages; heu ristic algo rithm m 1　引言 在 S I D (Single In struction and M u ltip le D ata) 并行结构中, 有 N 个处理器同步进行工作, 因而产生了调 M 度问题 [1, 2 ]. 调度是要决定每一个进程在哪个处理器上运行, 其目标通常是最小化并行算法总的执行时间和 所使用的处理器的数目. 基本上有两种处理器调度模型, 确定模型和随机模型. 在确定模型中, 任务之间的优先关系和各任务所 需的执行时间, 在进行调度之前是固定和已知的. 在随机模型中, 一个进程的执行时间是具有给定累积分布 函数的随机变量. 当一个进程正在处理器上运行时, 可能会遇到象中断那样的外部因素. 由于输入输出设备的限制, 可能 需要对这种外部因素进行紧急服务. 如果正在运行的进程在它完成之前允许被中断, 然后再恢复运行, 那么 可以使用抢先 (p reem p tive) 调度方法. 如果在进程完成之前不允许被中断, 那么可以使用非抢先 ( non 2 re2 p 信息驱动的并行离散事件仿真是在 S I D 并行结构的基础上提出的. 在信息驱动的并行离散事件仿真 M 结构中, 信息的排序、 调度与分配是提高仿真效率的关键. 信息的排序、 调度与分配成为并行算法的主要任 务. 并行算法的研究一般有三种方法: 第一种方法是开发现有的串行算法中任何固有的并行性; 第二种方法 是发明一种新的并行算法; 第三种方法是修改一个已有的并行算法来解决一个类似的问题. 并行算法要达到仿真运行高效而准确的目的, 必须精确设计, 既要考虑有效利用并行结构, 又要保证执 行顺序正确. 本文在信息驱动的并行离散事件仿真结构中, 提出了一种启发式算法, 以信息为研究对象, 对 信息进行排序、 调度与分配, 合理地把信息分配到各个处理器中. α 收稿日期: 1998207209 资助项目: 国家自然科学基金项目 79670006 资助 em p tive) 调度方法. α ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 第8期 PD ES 信息管理的一种启发式算法 11 2　同步信息的相关性分析 同步信息指的是具有相同优先级和时间标记的信息. 在并行离散系统中, 经常会出现一些同步信息, 即 多个信息具有相同的优先级和时间标记. 同步信息可分为两类: 一类是相关的同步信息; 另一类是不相关的 同步信息. 对于相关的同步信息, 由于信息之间有密切的相关性, 这些同步信息必须同时被处理. 如果这些 同步信息中的某些信息先被处理, 另一些信息后被处理, 就可能导致仿真结果不准确. 而不相关的同步信息 就没有这种限制, 它们可以不同时接受处理. 在 PD ES 算法中, 对以上的两类同步信息要进行区分, 以便对这两类同步信息进行不同的调度与分配. 以前我们曾讨论过, 仿真系统中的信息可分为四类: 事件信息、 统计信息、 属性信息和状态信息 [3 ]. 同步信息 也同样包含这四类信息, 可以分两种情况来讨论同步信息的相关性: 一种情况是, 同步信息为同种类型的信 息; 另一种情况是, 同步信息为不同类型的信息. 先讨论同步信息为同种类型信息的情况. 如果同步信息都是事件信息, 则同步信息必定是相关的. 因 为单个事件信息会引起系统状态发生一次变化, 而多个事件同时发生也只引起系统状态发生一次变化. 如 果把同步事件信息串行化, 即不同时处理, 必定引起系统状态发生多次变化, 这与原来的事实不符. 而且在 每一次变化中, 有可能会影响同步事件信息中未处理的事件信息, 从而导致仿真结果不准确. 显然同步事件 信息是相关的, 必须同时接受处理. 如果同步信息都是统计信息, 其相关性取决于统计信息所统计的类别. 若同步统计信息所统计的是同一种统计值, 例如都是统计顾客在系统内的平均停留时间, 则其相关性很大. 因为同步统计只会产生一个统计结果, 而异步统计会产生多个统计结果, 虽然最终的统计值是正确的, 但异 步统计的过程中间产生的统计值有可能会影响仿真运行. 例如中间产生的系统内顾客平均停留时间超过了 某一规定值, 导致某些顾客不再排队等待, 这样就产生了新的事件信息. 而在同步统计中就不会出现这种情 况, 因而对这样的统计信息采用同步处理的方法. 若同步统计信息所统计的是不同的统计值, 则其相关性较 小, 可以采用异步处理的方法. 如果同步信息都是属性信息, 其相关性取决于属性信息是否是同一实体的属性信息. 如果是, 则其相关 性较大, 需要同时接受处理. 因为属性值的变化会引起系统状态的变化, 而同一实体的属性值之间相互关 联, 不同时处理可能会引起不必要的系统状态的变化. 如果同步属性信息不是同一实体的属性信息, 则其相 关性较小, 可以采用异步处理的方式. 如果同步信息都是状态信息, 则其相关性很大. 因为状态的变化通常会使原来条件不满足的事件满足 条件, 因而引起新的事件的发生. 同时处理几个状态信息, 系统的状态只变化一次, 而异步处理几个状态信 息, 系统的状态会变化多次, 在这些变化过程中, 可能会导致原本不该发生的事件因满足条件而发生, 这就使 得仿真结果失真. 所以对于同步状态信息的处理, 应该是同步的. 下面再讨论同步信息为不同类型信息的情况. 如果不同类型的同步信息中有事件信息, 则该事件信息 与其它类型的同步信息通常是相关的. 由于事件信息会引起实体的状态或属性发生变化, 从而引起系统状 态的变化, 有时还会引起统计值的变化, 因此事件信息的处理会影响其它的属性信息、 状态信息和统计信息. 反之也成立, 即其它三类信息的处理也会影响事件信息. 例如统计值的变化会导致某些事件的发生, 实体属 性以及系统状态的变化会引起新事件的发生. 如果同步信息中没有事件信息, 但有状态信息, 那么这些同步信息也是相关的. 因为实体属性的变化会 影响到系统的状态, 所以属性信息与状态信息密切相关. 而系统状态的变化会改变系统的某些统计数值, 因 此状态信息与统计信息也是相关的. 如果同步信息中只有属性信息和统计信息, 则这些同步信息不相关. 因为这两类信息的处理较独立, 不 会互相影响. 从以上的分析来看, 当同步信息为同种类型的信息时, 若其信息类型为事件信息或状态信息, 那么同步 信息相关; 若其信息类型为统计信息, 则统计相同统计值的同步统计信息相关, 而统计不同统计值的同步统 计信息不相关; 若其信息类型为属性信息, 则携带同一实体的属性的信息相关, 而携带不同实体的属性的信 ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 12 系统工程理论与实践 1999 年 8 月 息不相关. 当同步信息为不同类型的信息时, 若同步信息中有事件信息, 则同步信息相关; 若同步信息中有 状态信息, 则同步信息也相关; 若同步信息中只有属性信息和统计信息, 则这两类信息互不相关. 3　信息的排序 在分析了同步信息的相关性之后, 下面研究进行 PD ES 信息管理的启发式方法. 算法的目标是使仿真 模型在 S I D 并行结构上总的执行时间最短, 且不考虑最小化处理器数目. 算法假设各种类型的信息的处 M 理时间是已知的, 但信息执行的先后顺序是未知的. 假设进程的运行采用非抢先的优先级调度方法, 即处理 器在处理信息时不允许被中断. 由于信息的处理不能违反因果关系, 我们规定信息必须严格地按先后顺序来执行. S I D 并行结构中的 M N 个处理器都有相同的结构和功能, 每个处理器中都有执行模块, 信息到达执行模块, 便驱动执行模块对信 息进行处理. PD ES 算法包括对信息的排序与分配, 本节先讨论信息的排序. 进行信息的排序要考虑的问题有信息的 分类和信息的优先级. 按信息的来源分类, 信息可分为内部信息和外部信息. 内部信息指的是仿真系统本 身产生的信息, 包括仿真开始时仿真模型给出的初始信息和仿真运行过程中产生的新信息. 外部信息指的 是用户交互信息. 在仿真过程中, 用户的交互行为会产生外部信息, 这些信息可以是更改仿真系统中的某些 参数, 也可以是要求仿真运行中断. 外部信息的优先级较高, 要求紧急中断的信息具有第一优先级, 而更改 参数等普通交互信息具有第二优先级. 同时规定内部信息具有第三优先级. 本文采用等待制排序规则, 即 信息到达时, 若所有处理器均被占用, 则该信息自动加入队列等待处理. 信息的排序规则设立如下: 1) 按信息的优先级进行排序, 优先级越高, 则信息的排列顺序越靠前; 2) 对同一优先级的信息, 按信息的时间标记 t 来排序 信息的 t 值越小, 则信息的排列顺序越靠前 . . 仿真过程中, 信息池中的信息就是按这个排序规则来排列的. 信息从信息池中出来, 以 F IFO 规则进行 传递, 最终到达 PD ES 算法. 信息在 PD ES 算法中的排列顺序与信息在信息池中的排列顺序相同. PD ES 算 法中的排序是对信息重新排序, 以确保信息的排列顺序正确. 这是因为仿真过程中有新信息产生, 而新信息 虽然后到达 PD ES 算法, 却有可能具有较高的优先级或较小的时间标记, 因而应排在队列靠前面的位置. 重 新排序较简单, 只需把新到达的信息按排序规则插入到已排好的队列中. 对于优先级不同或优先级相同而时间标记不同的信息, 就按上面的排序规则从前往后排列. 但对于优 先级与时间标记均相同的信息, 即同步信息, 它们应并列排在信息队中. 用 M {m 1 , m 2 , …, m s } 表示同步信息 集合, M 中有 s 个信息, 这 s 个信息的优先级相同. 用 t1 , t2 , …, ts 分别表示 m 1 , m 2 , …, m s 的时间标记, 则 t1 = 1 2 . . t2 = …= ts = t 按排序规则形成的信息队如图 1 所示 图中 i1, i2, …, ik 表示M , M , …, M 1 2 k k 同步信息集合 中的同步信息数量, i1, i2, …, ik Ε 1. 若 M , M , …, M 的优先级相同, 用 t , t , …, t 表示它们的时间标记, 则 t1 < t2 < …< tk. 1 2 k M k m k , m k , …, m k 1 2 ik 队尾 4　信息的分配 … … 信息的分配是 PD ES 算法的核心内容. 并行性的利用及仿真效率的 M M 2 1 m 2 , m 2 , …, m 22 1 2 i m 1 , m 1 , …, m 11 1 2 i 提高, 取决于信息的分配是否合理. 在介绍信息的分配步骤之前, 先说明 信息 M 接受分配的前提条件. 前提条件是, 信息 M 的优先级高于或等 队首 图 1　信息队 于系统内所有其它信息的优先级, 并且在优先级相同的信息中, M 的时间标记 t 最小. 前提条件是为了保证 信息的处理严格地按先后顺序来进行, 前面的假定中规定进程的运行采用非抢先调度方法, 即不允许中断, 所以在算法中要采用上面的保守策略. 再来说明处理器选择规则, 选择规则是为 M 中的 s 个信息选择处理 器. 已知信息 m 的类型, 尽可能为信息 m 选择与其信息类型相同的处理器, 这样必定能加快信息处理的速 度. 处理器的信息类型指的是处理器正在处理或刚处理完的信息的类型. 对于首次使用的处理器, 其信息 类型为任意. 处理器选择规则如下: ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 第8期 PD ES 信息管理的一种启发式算法 13 信息选择信息类型相同的处理器, 并将 s 个信息 发送到所选的处理器; 2) 若 k < s , 判断 s 个同步信息是否相关: ① 若同步信息相关, 则将所有处理器按 tn 值 从小到大排列, 取一个尽可能小的 tm in , 使 k 1 Ε s, . k 1 表示 tn Φ tm in 的处理器数 在 k 1 个处理器中, 尽 理器; ② 若同步信息不相关, 则根据处理器的信息 闲的处理器, 直至将所有同步信息发送完毕. 信息的排序和分配可由图 2 来表示. 这就是 PD ES 启发式算法. 可能为每个信息选择信息类型相同的处理器, 然 后等待 tm in 时刻到达, 将 s 个信息发送到所选的处 类型选出 k 个信息, 尽可能为每个信息选择信息 类型相同的处理器, 将 k 个信息发送到所选的处 理器. 其余 s- k 个信息则等待, 当空闲处理器出 现时, 尽可能选信息类型一致的信息, 发送到空 用 P {P 1 , P 2 , …, P N } 表示并行机中的处理器 集合, 共有 N 个处理器. 在处理器 P 上分配信息 M 的步骤如下: 1) 信息 M 到来后重新排序, 形成信息队. 2) 若信息M 满足前提条件, 则转入下一步; 否则, 信息 M 回到信息队重新排序. 3 ) 计算 ? n = tn 1 接受处理的时刻, 即信息M 的时间标记. 4 ) C { P 1 , P 2 , …, P k , k Φ N } 表示 ? n ≤0 的处理器集 选择处理器, 直到 s 个信息都发送到所选的处理器. 合, D {P k+ 1 , P k+ 2 , …, P N } 表示 ? n> 0 的处理器集合. 5 ) 根据处理器选择规则, 为 M 集合中的每个信息 5　实例 下面用一个例子来说明 PD ES 启发式算法. 在一个 典型的并行机上进行仿真运行, 此并行机中的处理器数 为 3, 这三个处理器分别为 P 1 , P 2 和 P 3. 为便于说明, 本 例中给信息编了号. 假设系统中有十个信息, 这十个信 息分三个优先级, 分别用 1、、 来表示. 2 3 假设各类型信息的执行时间如下: 事件信息的执行 时间为 10, 状态信息和属性信息的执行时间为 8, 统计信 息的执行时间为 6. 每个处理器的时间标记 tn 初始值为 0, 在仿真过程中, tn 值为前一次所处理或正在处理的信 息的 tm 值与该信息的执行时间之和. 信息的类型、 优先 级及时间标记如表 1 所示. PD ES 启发式算法是这样进行的: 首先对所有到来的信息按排序规则进行排序, M 1 1 前面的信息. M 中只包含一个信息, 即 m 1 , 所以 s = 1, t = 0. M 从信息队出来, 到达前提条件. M ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 1) 若 k Ε s , 在 k 个处理器中, 尽可能为每个 图 2　PD ES 启发式算法 tm , 其中: tn 表示第 n 个处理器最早可以开始处理信息的时刻; tm 表示信息 M 最早可 表 1　信息的类型、 优先级与时间标记 信息号 信息类型 信息优先级 时间标记 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 事件信息 属性信息 状态信息 事件信息 属性信息 事件信息 统计信息 属性信息 事件信息 事件信息 事件信息 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 0 2 4 10 10 10 20 20 24 26 28 1 为信息队中排在最 1 满足 14 系统工程理论与实践 1 1999 年 8 月 4 M , 此时 s= 3, t = 10. 计算 ? n: ? 1 = 10210= 0, ? 2 = 10 210 = 0, ? 3 = 12210 = 2, k = 2. 因为 k < s, 所以采用 4 m 4 选择 P 1 , 为 m 5 选择 P 2 , 为 m 6 选择 P 3. 等待 tm in = 12 到达, 把 m 4、 5 和 m 6 分别发送到 P 1、 2 和 P 3. m P 转入步骤 3, 计算 ? n. 计算结果是: ? 1 = ? 2 = ? 3 = 0, 所以 k = 3. 然后选择规则为 m 1 选择处 理器, 因为三个处理器都是首次使用的处理器, 它们的信息类型为任意, 所以任选一处理器 P 1. 最后将 m 1 发 前提条件, 把 M 送到 P 1. 十个信息的分配结果如图 3 所示. 图 3　信息的分配结果 m 2 和 m 3 的分配与 m 1 相似, m 2 被发送到 P 2 , m 3 被发送到 P 3. m 4、 5 和 m 6 为同步信息, 组成信息集合 m 选择规则中的规则 2 ). 分析这三个信息的相关性, m 4 与 m 6 均为事件信息, 它们是相关的, 而 m 5 为属性信 息, 属性信息与事件信息之间也相关, 所以 m 4、 5 和 m 6 均相关, 这三个信息必须同步接受处理. 取 tm in = m 12, 此时 k 1 = 3. P 1 的信息类型为事件信息, P 2 的信息类型为属性信息, P 3 的信息类型为状态信息, 所以为 5 5 m 7 与 m 8 也是同步信息, 组成信息集合 M , 此时 s= 2, t = 20. 计算 ? n: ? 1 = 22 - 20= 2, ? 2 = 20- 20= 0, ? 3 = 22- 20= 2, 所以 k = 1. 因为 k < s, 所以采用选择规则中的规则 2 ). 分析 m 7 与 m 8 的相关性, 它们分 别为统计信息和属性信息, 因此判断 m 7 与 m 8 不相关, 可以采用异步处理. 在 t= 20 时, 根据信息类型, 为 m 8 选择 P 2 , 先把 m 8 发送到 P 2 , 然后在 t= 22 时, P 1 与 P 3 处于 “空闲” 状态, 因为 m 7 与 P 1、 3 的信息类型均不相 P 同, 所以把 m 7 发送到其中任一处理器, 这里假设发送到 P 1. 在 m 9 接受处理之前, m 10 到达信息队. 由于 m 10 于 “空闲” , m 9 满足前提规则, 被发送到 P 2. m 11 按算法规则, 被发送到 P 1. 状态 的优先级比 m 9 的优先级高, 根据排序规则, m 10 排在 m 9 之前. 所以 m 10 被发送到 P 3. 在 t= 28 时, P 1 与 P 2 处 6　结论 调度与分配, 这是并行离散事件仿真结构中的 PD ES 启发式算法用于并行离散事件仿真中信息的排序、 核心内容. PD ES 算法的目标是最小化仿真运行总的执行时间, 有效利用并行性. 在本文所提出的 PD ES 启 发式算法中, 多个处理器的利用, 可以使非同步信息同时进行处理, 加快了仿真速度. 同时对同步信息的处 理较灵活, 相关的同步信息必须同时进行处理, 以保证仿真结果的准确性, 而不相关的同步信息可以不同时 进行处理, 以节省等待时间. 因此, 对于并行离散系统来说, PD ES 算法既加快了仿真速度, 又使仿真结果更 准确. 参考文献 [ 1 ] 　黄铠, B riggs F A. 计算机结构与并行处理. 北京: 科学出版社, 1990 [ 2 ] 　陈国良. 并行算法——排序和选择 合肥: 中国科学技术大学出版社, 1990 . 199 [ 3 ] 　林健, 毛晶莹 一种新的串行离散事件仿真建模策略——信息驱动法 航空学报, 1998, 19 ( 2) : 195 . . ～ ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.

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