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一旦得到初始主问题和子问题，在得出初始MP和子问题后，算法从主问题开始，然后在它们之间交替进行，直到找到一个最优解。较小的问题基本上是多项式时间可计算的问题，而它们的独立性允许有效利用并行性。

在这次的行动中，在指挥控制方面，公安大学的超算大数据研究中心在作战方案推演、远程指挥控制等方面融入了以算法构建的平行仿真推演、脑机融合等智能技术，实现了决策优势。

超算通过深度学习技术，训练智能体对战场交战规则、作战指挥决策、事件认知推理等知识进行学习和模拟，提升智能体认知的智能性、实时性与科学性。

在地形态势实时共享的基础上，对实时数据数据进行智能化处理，通过平行仿真推演作战方案，形成对对手下一步可能的军事行动和战场演进趋势的智能预测，自动匹配最佳行动策略。

其实早在3年前左右，公安大学的超算大数据研究中心就已经立项了名为“深绿”的系统研发项目，旨在建造一套人工智能作战辅助决策系统。

该系统利用平行仿真、动态博弈等技术，基于战场实时数据，可动态模拟战场敌我双方作战行动，并预测战场态势走向，帮助指挥官提前思考，缩短决策时间，该项目主要通过利用大数据分析、博弈对抗等方法对战场数据进行分析，构建敌方作战行动与路径模型，帮助作战人员确定敌方真实作战意图，制定并选取我方最有效的行动方案。

另外，超算还可以通过特殊算法，实现图像配准和视频筛选。

图像配准包括对源图像进行空间转换，以便与目标图像对齐，对齐是通过一个特定的映射来进行的，这个映射被称为“同构“。

在这其中有大量的算法可以准确地进行图像配准。

当图像被暴露在噪声中，导致一个场景在图像中显得杂乱无章时，现有的最佳解决方案具有多项式时间复杂性。

高分辨率图像的实时配准（详见正在由高速硬件来解决，这些硬件利用并行性和自适应采样技术来满足高速便携式多媒体设备的要求。

计算机视觉应用于从多个摄像机收集的高分辨率输入，这些输入最终需要转化为相同的坐标系，以便为后续算法创建一致的数据。

在未来，还可以扩大应用于目标信息获取。综合利用微波辐射、可见光、多光谱、红外、声学、磁力等多种探测手段，实现对战场目标信息的高效准确采集和获取；

应用多谱段－多体制协同探测、多源数据智能融合等技术，提高对目标的多维特征提取，精确解算目标位置，实现对目标属性、类型、国别、身份、敌我等快速准确识别，实现目标信息的所见即所。

而视频筛选主要是图像和视频拼接是指通过拼接几个有多处重叠的图像/视频来获得全面的图像/视频视野，从而消除图像或视频中的视野限制。

视频拼接本质上是对多图像拼接的概括，具有一系列新的限制和挑战。