并行模式（精选10篇）
并行模式 篇1
1 引言
一类可循环结构并行协同模式研究实践, 考虑实体产业的经营模式, 经济指标, 环境资源指标等多因素。目前, 复杂实体产业体系没有确定的标准, 本文参考的是中华人民共和国环境保护标准HJ-465, 钢铁工业发展循环经济导则。结合大冶有色冶炼厂2004-2010年度报表, 主要做了如下工作:
(1) 分析相关统计局和研究领域对于循环经济模式研究现状。由于循环经济模式涉及领域广, 系统数据量大, 相互关联, 相互制约, 相互作用, 难以量化。不可预测性, 有些数据高度动态性, 非线性, 不确定性, 并且有些数据具有复杂层次结构。通过以前数学的学习, 运用简单的层次分析法, 灰色模型最小二乘法, 神经网络算法等进行数据处理, 拟合相关数据得到所需要的参数和偏导, 对相关指标进行预测。
(2) 结合经济领域多目标决策理论, 循环经济研究模型, 建立本文的一类可循环结构的并行协同模式模型。
(3) 对于该循环结构的并行协同算法, 传统经济领域通过问表调查, 专家估算统计对循环指标人为评定, 具有主观臆断性, 缺乏可信度。以循环经济体系评估模型为主。本文经过改进, 结合最新循环经济评估标准, 运用ABMS[2], 人工智能方法, 对企业发展循环模型进行仿真研究。
(4) 结合多种智能算法, 多目标寻优, 借助成熟的仿真平台, 添加自适应函数和所获得的相关参数, 找出最优决策。
2 并行系统
简单系统, 是以牛顿时代以来构成科学事业焦点的一类研究系统, 比如标准大气压下封闭的气体, 或者遥远的星系, 以至于我们可以用简单的统计和数学公式计算等的方法可以推测它们的行为。并行系统中, 子系统之间关联比较弱, 也就是同一性质的元素及其同种含义关系的系统构成的集群称为群并行系统。
在宏观上一个并行执行系统, 相也就是子系统相关性比较弱, 对于我们研究复杂问题, 计算量大时, 选择并行计算可以有效节省时间和开销。
例如在一个集群高性能计算机执行可并行与不可并行程序的过程中
例证:
(1) 一个简单的没有数据依赖及竞争条件的循环程序 (部分伪代码) [3]
经过测试, 在没有启用Open MP支持时, 即串行算法整个时间耗费为0.031s.在启用Open MP后, 程序中的for循环被并行执行, 其时间耗费却增加了近一倍, 为0.078s.处理器加速比:
串行时间耗费/并行时间耗费=0.39
结果说明:多节点或多线程并行处理, 必需面向可并行任务, 而循环程序引入多节点并行执行, 将大大增加节点间交互通信开销, 故整体执行时间大于单节点开销。研究证明:当系统需求资源饱和或过剩时, 继续增加资源, 系统效率会随着资源增加而下降。
因此, 实例证明, 多节点HPC性能与所处理的任务属性关联。
3 一类并行协同研究实例
3.1 并行协同模式的特点
并行协同模式[4], 有别传统的线形的, 是一种物质闭环流动, 且子系统中存的相互联系呈现一定的反馈式, 亦或是网络状的模式简称。可以运用到经济领域, 是研究循环经济的重要方法。运用生态学原理, 指导人类社会的经济活动, 不依照简单粗放的机械论规律。系统持续演进过程中内在物质流, 在人为的干预下, 远大于生态系统的能量流。循环紧急作为阈值, 减少能量输出, 可为优化人类经济系统, 为各系统之间协调发展, 提供启发性, 整体性的思路。为传统的工业经济转型提供契机, 在这种理论模式下物质和能源, 继续保持这种循序演进的生态循环中。对研究未来循环经济提供参考依据。
可循环结构并行协同模式旨在降低系统开销, 是一类寻化模型。例如目前研究的循环经济也是一类循环结构并行协同模型。循环经济是解放了传统的线性增长模式, 是以节能环保为依托的是一种优先经济发展模式[5]。使整个生态系统的持续发展, 能量, 消费得到平衡, 其中资源是以减量化, 再利用, 资源化为节能依据, 表现为以“资源———产品———废物———再生资源”, 表现为多目标寻优模型。
可循环并行协同模式在设计过程中, 要运用到并行思维, 和并行工程的设计理念。例如设计者在生产的最初阶段, 就要考虑在概念形成到产品报废处理整个周期中产品包括品质、成本、进程和用户要求, 诸多因素[6]。实现集成化。本文以黄石冶炼企业为研究对象, 可构成一个群并行系统。
3.2 ABMS模型
是仿真模型, 它融合了实验室的进化学习和并行计算的最新技术, 目前广泛运用于生态系统, 经济系统和人类组织系统的建模和仿真。以为基础平台, 在的通用程序架构下, 共享基本对象的类库[7], 以及仿真模型的控制擎, 直持时间片推进方式, 同时提供模型运行的用户接口, 以及相关工具, 如随机数生成器。它支持、、、和等语言。可以在以及环境下运行。
4 实验结果及性能分析
数值仿真, 是为了形象描述, 企业的学习效应, 设定黄石区域是一个寡头市场。设定市场的逆需求函数的参数a=1, b=1。企业单位成本的参数, 设为c1=2, c2=2.2。自适应调整系数为θ=0.1, 初始产量为 (1, 2) , 竞争的周期设为100次。当调整学习效应指数为γ=0.5时, 4个神经元, 每次随机输入1个样本, 最小速率0.1, 动参0.7, 权值区间是 (-1, 1) 。误差函数为, 最大学习次数为50。得到初步的实验结果。
(4) 从表上可以看出AQI为空气污染指数, 长期处于中度污染范围, 突破重度污染的情况, 智能系统会启动应急机制, 强制实行报废, 报停一些小的锅炉加工厂。而经济效益在并行系统的有效调度下, 执行的循环过程, 提升经济效益。空气质量长期处于重度污染, 造成的医疗费用, 环境治理费用也随之增加。通过调节关联度的大小与系统个数, 发现系统明显经济效益增加的同时社会费用和环境污染指数反而有所下降。企业经营过程中, 例如冶炼厂只生产铜锭出售, 而另一个生产商通过购买铜锭, 制作抗腐蚀的铜晶管, 制作过程需要在高温熔融状态下, 增加简单工艺就能达到。此生产商和厂家就是两个独立并行系统, 如果冶炼商家在冶炼过程中直接制作铜晶管, 将减少煤燃烧二度污染, 尤其是冶炼行业是重度污染源。因降低生产重复环节。实现工业园, 企业的合并等都有利于实现群系统的关联和统筹部署, 克服行业门槛, 形成统一严格行业标准, 将有助于相关企业相互关联。将有助于提升集群的核心竞争力。
参考文献
[1]廖守亿, 戴金海.复杂系统基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架[J].计算机仿真.2005 (05)
[2]黄建新.基于ABMS的体系效能仿真评估方法研究[D].国防科学技术大学, 2011.
[3]江文毅, 庞丽萍, 高兰, 韩宗芬.串行程序的并行划分算法研究[J].华中科技大学学报, 2000, 12:30-32.
[4]王东, 首天成, 李红军.基于并行工程理念的产品设计方法研究[A].中国机械工程学会机械工业自动化分会、中国自动化学会制造技术专业委员会.全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C]中国机械工程学会机械工业自动化分会:, 2009:4.
[5]蔡绍洪, 冯静, 李莉.以循环产业集群实现和谐生态经济[J].环境保护, 2007, 22:55-57.
[6]杨雪锋.循环经济的运行机制研究[D].华中科技大学, 2006.
[7]郝成民, 刘湘伟, 郭世杰, 晏洪勇.Repast:基于Agent建模仿真的可扩展平台[J].计算机仿真, 2007, 11:285-288.
并行模式 篇2
并行工程是最近兴起的企业内部跨学科的合作的重要工具，并行工程是对产品及其相关过程（包括制造过程和支持过程）进行并行、集成化处理的系统方法和综合技术。它要求产品开发人员从一开始就考虑到产品全生命周期内各阶段的因素，并强调各部门的协同工作，通过建立各决策者之间的有效的信息交流与通信机制，综合考虑各相关因素的影响，使后续环节中可能出现的问题在设计的早期阶段就被发现，并得到解决，从而使产品在设计阶段便具有良好的可制造性、可装配性、可维护性及回收再生等方面的特性，最大限度地减少设计反复，缩短设计、生产准备和制造时间。
所谓知识表示是利用计算机能够接受并且进行处理的符号和方式来表示人类在改造客观世界中所获得的知识。它将关于世界的事实、关系、过程等编码成为一种合适的数据结构，并将数据结构和解释过程相结合，在程序中以适当方式使用，使得产生智能性地为。知识表示是知识管理系统的基础，不同的知识需要用不同的形式和方法来表示。知识表示应既能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处理的动态知识；既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理规则；既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解题）成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。建立一种合理可行的成本降低知识表示方法，既符合成本项目特点、又符合产品技术性能，是在并行设计过程中有效地约束和指导设计、建立知识库和进行知识推理的基础。
二、并行工程的目标与实施要点
（一）并行工程的目标 具体内容如下：
（1）最大限度地减少设计反复，缩短设计、生产准备和制造时间。图1描述了包括设计、生产计划、投资计划与生产的时间线，各控制子环由于存在重复和计划与改变而呈无序状态，但并行工程通过严密的计划、准确的接口设计，把原来的许多后续活动提前进行，各控制子环的平行周期缩短了产品设计开发的时间，降低生产成本，提高产品质量。
（2）确定目标成本。设计阶段目标成本确定时， 既要考虑竞争对象的价格水平，还要考虑用户的经济能力。因此产品级目标成本的确定不是某一个部门的事，而涉及到企业甚至整个供应链的全过程各个环节。采用基于互联网的并行设计环境可在概念设计阶段改变了原有的线性设计流程，以并行工程的方式进行产品设计，各种功能小组互相作用与反馈重叠。
（二）并行工程实施要点具体包括以下方面：
（1）尽早识别产品全生命周期（从概念形成到产品报废）内各阶段的因素（如功能、制造、装配、作业调度、质量、成本、维护与用户需求等等）；建立任务识别能力（如质量功能的配置应用）；进行经验整合，跨学科的并行工程团队在产品开发设计开始即应用从相似的产品或过程中获得的经验；尽早运用计算、防真模拟和成本估算（尽早进行特征识别）；以并行方式执行，包括开发过程中方案的的修正、讨论及共识（如概念、实现和系列版本）。在良好的沟通与临时假设基础上尽可能将顺序工作以并行方式运行。在实施阶段以网络工作形式，由核心团队建立并行工作小组。
（2）加速工作进程。一是减少过多的会议文件，但重要的讨论结果仍需以文件形式保存。二是有效的工具（如信息查找，CAD/CAM，EDM/PDM，数据库等）
（3）项目组织。从工作一线抽调项目成员；由核心团队与扩展团队形成项目组；具备合作与激励的强有力的项目领导者；严格遵循计划流程图。
三、产品成本特点与产生-框架式知识表示方法分析
（一）机械产品成本构成特点 具体内容如下：
（1）差异性与重要性。从产品生命周期而言，机械产品成本结构比例不同。如一些零件类产品总成本中100%是生产成本，而类似汽车之类的产品，生产成本仅占总成本20%，运行及维修成本达到80%。设计者必须充分考虑到全生命周期各阶段成本的结构比例，方可确定产品成本降低的重点。
从个别产品内部而言，从机械产品中零部件很多，但各零部件所占成本份额极不相同，通常产品中重要零件数约占总数的30%，但其所占成本份额却达有总成本70%以上。机械产品通常有一个支配成本的主参数（如压缩机的支配成本主参数是轴马力，压力容器的支配成本主参数是重量）控制这个参数，即可最有效地控制成本。设计者必须对重要零件特别关注，以抓住矛盾的主要方面。
（2）广泛性与扩展性。横向来看，现代成本控制范围涵盖企业的整个产品生命周期成本，即从设计到销售及售后服务的全过程。因此，成本知识涵盖的范围也非常广泛。纵向来看，从整个产品到具体的零件，都适用成本控制知识，因此，不仅仅是传统意义上财务部门统计的各类成本数据和成本分析方法等，还包括设计、工艺规划、生产、销售等各阶段进行成本控制的知识。而这些知识随着新技术、新工艺、新材料的出现处于动态的更新之中，具备很强的扩展性。
（3）层次性与相关性。成本控制知识根据不同的成本项目划分为不同的类，又可根据不同的评价对象要求进行细化，具有层次性。从设计到销售，成本的发生本就是一个有机整体，每一项活动都会对其他活动导致的成本产生影响，成本发生的各阶段是密不可分的，因此，各阶段各领域的成本知识必然发生交叉，相互作用。；同一降低成本问题可从不同知识角度得解，同一知识又可解决不同降低成本问题，知识之间具有很强的相关性。
（4）通用性与冲突性。成本控制知识中很大部份是通用性指导性知识，同一知识可用于结构完全不同的产品或零件，但对于具体产品而言，知识又互相约束，通用的知识在具体项目运用上可能会存在冲突。
（二）产生-框架式知识表示产生式知识表示法是1972年，纽厄尔和西蒙在研究人类的认知模型中开提出的。产生式的基本形式是P→Q 或者 IF P THEN Q。其中P是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。
产生式表示法对于过程性知识，具有较好的表示效果，但对于结构性知识，则显示出其薄弱的一面。因此，为全面表示成本知识，我们尚需引入框架式知识表示方法。
框架式知识表示法的概念由美国信息学家M . Minsky 提出的，框架是一种复杂的数据结构，可把某一特殊事件或对象的所有知识存贮在一起。框架表示法的最上层为实体类（ENTITY TYPE），每个实体类代表一个框架。中间层是“槽”（SLOT），槽值可以是具体的数据，或或指向其他框架的指针。最下层为“侧面”（ASPECT），每个侧面可有各自取值，作为对槽的进一步说明。可见，框架式表示法对于结构性知识能有较好的表示功能。因此，将产生与框架式综合起琰，取长补短，可以全面地表达成本知识，并易于推理。
产生式-框架表示的方法是：进行知识表示时是以框架表示为主体，把产生式规则嵌入到框架中.然而在实现时，框架可以调用产生式规则，产生式规则也可以调用框架，因此产生式规则与框架是融合的。其主要特点如下：面向对象，为表示大规表模复杂知识提供基本手段；利用层次结构，性质继承，降低知识表示冗余；推理灵活多变，框架中没有固定的推理机制，它可以根据需要通过过程 附件灵活地实现多种推理；产生-框架式便于成本控制推理实现合理地进行知识表示是建立知识库，进行知识推理的基础。知识库大多以关系数据库形式建立。成本对象具有很强的层次性与相互制约性，采用产生-框架式知识表示，在建立知识库时，根据不同的成本项目层次分设实体类、槽、侧面数据表，每个子类都引用父类的主键作为外健以实现继承关系。
四、成本控制的知识模式构建
（一）产生－框架式成本知识库映射方案知识表示的最终载体是知识库，按照目前成熟的关系数据库的管理技术实现对知识库的组织，必须将各种对象及关系映射到表，如图2所示。
对象类映射到表的实现：为每一个框架元素（实体、槽、侧面）建立一张数据表，每张表仅包含相应类的业务属性，同时指定非空主关键词。每个子项都引用父项的主键作为外键以实现继承关系，采用SQL 代码创建，建立对主关键词的索引，SQL 层把域映射到数据类型。
关系映射到表的实现：不同层次的成本对象间及其约束关系间存在一对一、一对多或多对多关系，根据一定的映射规则将这些关系映射到数据表，可以实现不同成本对象间的连接。如多对多关系则通过引入一张关联表，用以维系两个以上表之间的关联。关联表引入相关各表的主键作为自己的外键。
（二）产生－框架式成本知识的数据库组织 根据映射规则将对象类和关系一一映射成关系数据表， 构成如图3所示的数据库结构。
产品成本表中包括了所有的成本要素，通过产品ID与产品表及其子类映射成的数据表关联；成本估算表、成本分析表、成本降低表中的各成本知识对象同样对应成本ID，与产品成本表相关联；成本对象间的约束关系反映在约束关系表中，约束关系表引入成本知识子类的ID作为外键，以此来实现相关知识对象间的链接。
四、结论
产品设计过程中，要求产品开发人员从一开始就考虑到产品全生命周期内各阶段的因素，并强调各部门的协同工作，通过建立各决策者之间的有效的信息交流与通信机制，并用以指导产品设计，实现工程与成本管理的高度融合统一。并行工程的设计环境无疑是一种较好的设计模式，可以有效的降低设计时间，减少产品的生命周期成本。
本文在详细分析并行工程的设计环境中成本各项目及约束关系基础上，提出了以产生-框架式的知识表示模式，并从对象与关系映射、推理等方面论述如何在知识库中保证其实现。在此基础上构建了以成本知识库为核心的成本控制知识模式。在这种知识模式下，成本知识的应用和新的成本考核方式及知识反馈机制的存在，可以更高效的制定成本决策，加强了产品成本生命周期各阶段的成本控制意识和责任，并使成本知识库得以持续更新。
参考文献：
［1］杨炳儒：《知识工程与知识发现》，冶金工业出版社2000年版。
［2］赵瑞清等：《知识表示与推理》，气象出版社1991年版。
［3］刘晓冰、杨春立、孙伟：《产品设计知识库建立方法研究》，《计算机集成制造系统-CIMS》2003年第8期。
［4］朱连章、杨杰：《对象/关系映射的基本策略》，《微计算机应用》2006年第9期。
“四网并行”开辟零售新模式 篇3
“网络”魅力凸显
2000年底,河北国大连锁通过有效利用现有社会资源,整合店铺网点资源,调度信息技术资源,搭建电子商务平台,建立了“店铺零售网、电话订购网、互联网上购物中心、人力配送网”四网并行的新型营销运作模式。
在竞争日益激烈的零售业中,一种有效的商业模式就能使得该企业提升经营水平,并增强与对手竞争的实力。通过“四网并行”的模式,国大连锁取得了骄人的销售业绩。
“该模式更适用于零售业的便利店这个业态。我们公司的‘四网并行’是以店铺网为基础,辅之建立电话网、互联网和人力营销网,形成以网络通道为载体,以服务顾客(客户)为中心,以实现利润为目的商业运营模式。它的核心内容就是建立以供应链理论指导下的网络通道建设和价值链理论指导下的赢利模式,‘四网并行’商业模式的建立是便利店业态创新与延伸的结果,它强化了便利店网络的服务功能,拓展便利店企业的服务领域,建立一个通道网络和服务平台,形成一个便利生活服务网,为连锁便利店企业创造更多的赢利空间和机会。”于树中如是说。
有关专家对该模式也曾作出高度的评价:“它的收效体现在将传统营销与现代科技营销相结合,将网络经济与电子商务相结合,不仅改善了便利店企业传统的经营、管理和发展环境,同时还改变了传统零售业的营销模式,拓宽了便利店业态的经营领域。”
据了解,“四网并行”还被收进中国连锁经营协会《零售创新案例》一书中,被中国连锁协会誉为推动中国零售业自主创新的主导力量。
网网相互,各显神通
“便利店卖的不是商品,而是服务,是以商品为载体的服务;便利店经营的也不是商品,而是顾客,让顾客享受时间、距离、商品和服务的便利。”于树中认为,四网中店铺网的部分功能和作用完全可以由电话网、互联网和人力营销网来代替,这就是便利店的业态创新与延伸。
经营顾客是获取服务增值,经营厂商是获取通道利润。“就像移动通信收取终端客户服务费,高速公路收取车辆‘过路费’一样,生活资源网收取水电煤气费一样,‘四网并行’商业模式中的店铺网既要收取服务费,也要收取‘过路费’。”于树中打比方说。
电话是最普通、最普及的通信工具,也是经营顾客、联系客户、为客户提供便利服务的最好沟通工具。利用电话网建立客户管理平台,受理客户订单,推荐服务产品,延伸店铺服务功能,扩大公司经营范围。
据了解,目前中国银联已经与中国电信、携程旅行网和当当网等互联网龙头企业签署了全面业务合作协议,开通了自助金融服务、公共事业缴费、商旅服务、网上购物等创新服务内容,在北京、上海等大城市已试点布放并开通2万余部刷卡电话,服务用户超过40万人。在家里、单位和便利店通过电话机刷卡,就能进行转账还款、账单缴费、票务订购。刷卡电话开始取代传统固定电话进入家庭、进入便利店、进入宾馆写字楼和企事业单位。
互联网就更不用多说了,国大36524连锁便利店与36524电子商务网相嫁接,建立服务百姓生活的电子商务交易服务平台。它的上游是10000个服务型企业,为下游48个市区办事处、411个居委会、596691户居民提供涵盖衣食住行和购物的全方位服务需求。同时,通过36524生活服务网,建立客户需求信息系统,发展网上交易,实现网上服务,并及时采集、分析、存储客户信息。36524生活服务没有地域界限,信息量大,速度快。
所谓的人力营销网就是店铺网、电话费、互联网的执行者,是最后一站服务。顾客(客户)通过电话网、互联网、店铺网预定的商品、家政服务(如家庭保洁、家电维修、家庭装修、月嫂等需求)以及大客户服务等工作,都可以由人力营销网来承担完成。同时,通过送货上门、服务到家,加强与顾客(客户)的沟通与交流;通过温馨、快捷、便利的服务,培养顾客、经营顾客和储备顾客。
整合价值链
便利店的生成和赢利能力取决于它的供应链和价值链的整合与创新,使原有的价值链变得更为有效,并能带来更大的价值。如开发加盟商,发展加盟连锁;开发服务商,丰富网络服务;寻找投资商,推动通道网络全面建设等。
于树中通过不同的角度向记者展示了“四网并行”带来的重要意义。“从社会经济地位角度看,是现代人生活不可或缺的便利生活服务网络。”于树中认为,现代生活的快节奏、高效率以及随着社会进步、经济发展、收入提高等诸多因素将逐步改变人的生活方式和消费习惯。现代人追求效率、品质、时尚、健康,便利生活服务网在很大程度上能够帮助人们实现这一愿望和需求。“四网并行”生活服务网将成为现代人工作、生活、学习、娱乐的便利服务网和相互交流交易的平台。它的社会经济地位将逐步达到甚至超过交通网、通信网和生活资源网的社会经济地位。
从竞争方式转变的角度看,“四网并行”商业模式的建立,使连锁便利店企业跳出同质化竞争和价格战的困境,变价格竞争、供应链的竞争、单一产品竞争为赢利模式竞争、价值链竞争以及产业同盟的竞争。因此,连锁便利店事业的发展不仅仅是一个产业的自身发展,而是为整个社会经济提供了一个新的、高层次的发展平台,“四网并行”商业模式调动和整合更多的社会力量和资源,共同发展,丰富和完善这个服务平台,从本质上是连锁便利店企业自身的运营模式、业务体系、赢利模式的改革与创新,逐步建立起自己的强势垄断地位。
众多的合作伙伴将提供先进的服务理念、丰富的服务内容,各取所长、优势互补、利益共享、风险共担,提高整个网络的运行质量和竞争能力。将像交通网、通信网和生活资源网一样带动本行业和相关行业的长足发展。所以,从网络价值链整合的角度看,合作各方和网络通道的上中下游,共享网络通道的基础设施、客户资源和营销渠道。
另外,从经营业绩增长的角度看:通过网络通道建设、服务品牌塑造和业务领域扩展,“四网并行”不仅能够盘活已有的店铺网络资产,有效利用店铺网络资源。同时,辅之建立电话网、互联网、人力营销网,如虎添翼,使连锁便利店企业找到了业绩增长的新天地,开启了利润的新源泉,更好地服务于顾客和客户,打造领先的增值服务体系,引领和改变人们的消费习惯,把握市场需求和机遇,实现收入和利润的持续增长。
此外,从企业形态转型的角度看,连锁便利店企业经营的不是店铺,而是网络;卖的不是商品而是服务。便利店的经营与竞争是供应链的竞争,网络的经营与赢利是价值链的整合。这将从根本上改变连锁便利店企业的形态,使连锁便利店企业提供的产品由商品向服务转变;管理的对象由店铺向网络转变;投资模式由店铺资源开发型向服务能力开发型转变;赢利模式由商品进销差价向技术服务收费转变。连锁便利店企业的形态将由店铺经营者、商品提供者向网络运营者、服务提供商的转型。
并行计算的未来 篇4
加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系的一队研究人员花了将近两年的时间来研究多核心以及将来的“很多核心”处理器可能的影响。在最近的一篇报告中， 他们指出了我们将面临的问题和机遇。
这一报告来得正是时候，今年2月，英特尔展示了一款其所开发的80核处理器芯片，该芯片是英特尔万亿次计算研究计划的一部分，每秒可以进行1万亿次浮点运算。尽管该芯片可能永远都不会投入量产，但是，它可以用来检测多核心计算的基本理念，从而有助于探索大规模并行计算的软件开发中的相关问题。
处理核心的增长
这可能跟一般的PC用户没有什么关系。将一个双核或者甚至是四核处理器装到PC的主板上，即使不做任何软件改动，也能产生额外的吞吐能力，这是因为操作系统负责为各个核心安排具体的任务，哪个核心有处理能力可用，它就会自动开始新的线程。对于普通用户，更多的处理核心仅仅意味着更好的性能。不过，随着处理核心增加到8个乃至16个，在常规的程序设计模型下所看到的多核心的好处就开始减少。无论你在什么时候同时运行Windows和几个应用程序，总有上百个线程处于活动状态，但其中的大多数并未做什么工作，因此，并行运行多个线程实际上并不能显著提升性能。例如，要想充分发挥8核或16核处理器的优势，就需要对一个游戏引擎进行相当大的重写，同时还需要一个独立的图形协处理芯片。
让未来的多核心处理器充分发挥性能并不像我们过去想的那样简单。
伯克利分校的研究报告从这样一个前提开始多核心芯片的开发不是由技术研究，而是由传统单核心处理器在设计的实用效率和经济上的限制推动的。 随着芯片几何尺寸的缩小，以及它们的复杂性和时钟频率的提升，功耗逐渐成为一个大问题，此外，还出现了其他一些难以解决的问题(比如由宇宙射线造成的软错误，以及由布线造成的信号延迟影响)，这些都使得芯片的开发和调试缓慢而又困难。这也是为什么在很长一段时间里，处理器的性能都是每18月提高一倍，而在过去的五年中，处理器的性能收益呈现递减态势的原因。由于单核处理器的开发受阻，如果以目前的开发速度，单核处理器的性能每5年才能提升一倍。
与其前辈一样的芯片
多核心设计绕过了很多问题。使用更为简单，完全相同的处理核心使得处理器设计更容易也能可靠地进行构建。同时，也使得在不需要过多功率消耗的情况下，让性能改善成为可能。此外，多核心使得细微动态电压调整成为可能，这样就可以节省电能消耗。通过考察现有的研究，伯克利的研究小组得出结论，6到9阶段按序执行指令流水线可以使一般应用程序在性能和电力消耗上达到最佳平衡点，这就意味着可以使用30纳米制造工艺在单个芯片上集成～千个核心。这也许并不遥远，现在英特尔已经使用45nm工艺制造处理器，此外，思科公司已经使用1 30nm制造工艺制造出了一个188核心的专用通信芯片。在250MHz时，其功耗仅为35W，但却可以提供每秒500亿条指令的吞吐量。
混合和搭配
那么，一块拥有1000个相同的处理核心的芯片真能实现对硅的最有效利用，产生最大的吞吐量吗?事实是，到目前为止，我们只制成了双核或四核处理器，很快就将制造出8核的。将来，我们也许可以从大型计算机先驱吉恩·阿姆达尔在40多年前制定的理论中获得一些启示。他指出，所有软件都包含一些无法从并行处理中受益的串行处理，因此，添加一个大的处理器来加速顺序码处理，将产生较之10个小的并行处理核心更高的吞吐量。比如说，我们假设在一个100核处理器上，一个程序有10％并没有获得额外的速度提升。
用一个专门给那10％代码加速的单核心替换其中的10个核心，我们就可以得到一个效率要高得多的91核心处理器。
不过，现在这种异构型处理器还只是个研究计划，还未成为现实。因为，相同的处理核心在设计和构建上要容易得多，而且还能为软件提供一个标准的平台。 在异构型环境中，对多个执行线程进行优化太过困难以至于无法实现有效管理。 即便如此，阿姆达尔定律仍然对在微软和苹果公司的操作系统开发人员有一些启示，特别是在处理核心增加到8个以上以后。
关于多核心处理的其他一些关键问题包括，各个核心间的互连以及保证它们的数据提供的内存架构。
英特尔的万亿次研究芯片使用高带宽将它的80个核心连接起来，每秒可以将万亿比特数据从一个地方传输到另一个地方，然而，旧M的大规模并行蓝色基因／L巨型计算机将用于点对点通信的高带宽环形网络与适用于所有核心的集中通信树形网络结合在一起。此外，伯克利的研究团队还指出，还需要进一步研究以找出最优的通信架构，他们认为，可能会需要一个可重构的网络体系，以动态地适应当前运行的应用程序的通信要求。
多核心计算机的缓存
说到存储，芯片上嵌入的高速缓存对于多核心设计至关重要。英特尔的酷睿2双核(Core 2 Duo)处理器使用一个共享的高速缓存，可以根据需要动态分配给两个核心，而AMD的双核处理器则是为每一个核心配备了专用的高速缓存。伯克利的研究报告指出，未来可能需要将这两种不同的设计适当地结合在一起。
因为，某些应用程序可能需要为某个核心配备专用的高速缓存，而在多个核心间同时共享的可动态改变大小的高速缓存可能更适用于其他某些应用程序。然而，在任何情况下，都需要制定改进的缓存一致性协议，确保内存存取独立，同时，使处理核心的运算保持同步。
一个可能的解决方案就将是所谓的事务型内存，在这种安排下，多核心更新共享内存，但只在特定的事务完成后且不与其他处理器发生冲突的情况下，才执行该更改。如果事务失败或者发生冲突，那么，更改就被复原，同时共享内存被恢复到该事务执行前的状态。这一架构使得编程变得简单，但却是以执行时间和复杂的硬件实现为代价的。与此同时，在另一个领域的研究也正在继续。
在多核心处理器外部的RAM架构也取得了一些进展。随着处理器吞吐量的提升，芯片外RAM存取的性能损失也随之恶化到了几百个时钟周期。然而，你看看512M RAM(随机存取存储器)芯片的内部，那里有数百个存储体，每个都有几千比特宽。
使用新的封装技术，比如3D堆栈式封装，我们就可以提高RAM到处理器的传输带宽，甚至还可能将相当数量的RAM直接安装到处理芯片上，而不是像现在这样，将它们放到由相当缓慢的低速存储总线连接的不同的芯片封装中去。这一点对于多核心处理器的未来发展意义重大，因为，未来可能会需要几千个核心的处理器，这远远超出了当前的存储芯片的性能。
多核心处理器的编程
毫无疑问，任何硬件平台的性能都超不过运行在它上面的软件，因此，伯克利研究报告中有很大篇幅是关于现在还在发展阶段的多核心设计的软件开发。正如此前一样，其中还涉及到“不透明性”、从硬件中提取软件架构，这样，编程人员就不再需要知道处理器的复杂细节和“可见性”，这就使得所有硬件元件都可以对开发人员可见，从而，更容易开发出最优的软件。有趣的是，研究人员还指出，我们必须充分注意为并行多核心系统建立程序模型时的人的心理因素；减少错误；使开发方式符合人的思维，而不是适合硬件或一个系统平台的功能性模块。
如果不需要考虑计算任务到处理器的显式映射，编程人员就能将工作做的更好。因此，该报告建议，编程模型应当独立于目标系统中的物理处理器的具体数量，尤其是在处理核心不断翻倍的情况下。如果他们可以通过定点和浮点选择使用多种数据类型，比如单比特布尔型和大于128位的整型，那么他们就能更高效地工作。
对于操作系统，该报告建议，不必为大规模并行运算重写整个操作系统，而应该更多地发挥虚拟机和弹性图书馆的作用，这样可以确保只载入那些需要的应用程序。英特尔似乎已经意识到这一点，在其万亿次计划研究报告中就大量提到虚拟计算机。
伯克利的研究报告不针对初学者，其资料引用情况也表明，他们的研究重点是科学计算问题和数据捣弄而不是主流的商业应用和游戏。而且，人们也都承认，没有人会希望在桌子上放一台万亿次多核心系统。万亿次并不单单指的是浮点运算：它同时也指数据，也就是连接到互联网的计算机可能存取的万亿字节。多核心并行运算非常适合用于有效地处理大量数据、快速分类和数据挖掘，通过对处理器进行调整，从而得到更有效的结果。
并行模式 篇5
“知法并行”模式是指在教学过程中, 以教材中的知识发展的过程及在研究发展过程中出现的科学方法为基础, 将知识的总结过程和其所运用的科学方法整理出来, 使“知识线”和“方法线”在教学过程中同时展开的一种教育模式。
它的原理是:物理知识学习与科学方法指导是有联系的。在认识现象, 形成概念, 总结规律, 解决问题的过程中, 可以体验学习科学方法;反之, 运用科学方法, 可以帮助我们更加有效地感知物理现象, 解决生活中的物理问题等。因此, 物理知识的教育与方法教育是相联系的, 互为辅佐, 同时进行, 是与客观实际相符的, 所以提出“知法并行”的模式是合情合理的。
“知法并行”教育模式的操作结构如附图所示。
上面的操作结构可以看出, “知法并行”教育模式可以分为准备阶段、教学阶段和运用阶段。在备课时, 教师要做好分析因素、理出知识线和方法线与教学设计这三项工作。理出双线、分析因素是方法教育在物理课堂教学中进行教学设计的前提, 教材中的每一条规律的得出或一个物理概念的建立, 都有一个艰辛的过程, 这一过程中会涉及包含多个知识点, 而每个知识点之间都有一定的关联, 在这样一个过程中肯定有某一种科学方法。教师需要找出相关知识点的联系及其中的物理科学方法, 按照研究过程中知识点的发展顺序, 整理出适应本班学生“知识线”, 把知识点中包含的科学方法进行排队, 得出“方法线”。由此教师就再根据“方法线”进行教学设计, 并在教学中根据反馈的情况将科学方法进行“显性”教育或“隐性”教育, 学生领会方法后, 再进行相关的以知识为依托的方法训练。
二、如何运用“知法并行”模式挖掘教材中“知识点的科学方法因素”
“知法并行”模式在实施中关键的第一步在于因素的分析、知识线和方法线的得出、教学方案出台三项工作上。尤其是“知识线和方法线”的得出要注意以下两点。
(一) 准确找到教材中的科学方法教育因素, 要抓住关键点及关键线索, 才能形成体系
我们的教材中所含的科学方法教育因素有很多, 而且在一节中或某个知识点中就涉及多种方法, 在这种情况下我们如何做呢?要从每一节教材的具体内容出发, 找出这一节教材中起主要作用或者是最具特色的方法, 作为这一教材进行方法教育的重点;这样全部教材走下来, 就形成了一整套完整的内容;然后分析对比所有的内容, 把相关和相近的知识进行归纳总结, 这样从第一节到每一章节, 再到一本书, 最后上升到全部教材, 就形成了完整的体系。
(二) 根据教学的实际情况和学生的程度, 采用适当的教育方法
科学方法教育在实施上可分为显性方式和隐性方式。当然对于教师而言, 所有的科学方法, 都应是显性的。对于学生而言, 是显性还是隐性, 取决于实际情况, 教师在教学中更要计划好如何去渗透教学。如果单纯进行隐性教育不能很好地使学生对物理科学方法的感性认识上升为理性认识, 更谈不上运用了, 所以我们提倡在隐性教育的基础上, 将科学方法的教学进行显性教育。
三、制定“知法并行”教学模式的基本途径
(一) 物理教学过程的两个重要教学途径
1. 在物理教学中, 从事实出发, 运用科学方法才能获得物理知识。
从实验事实到物理知识的必经之路是科学的物理方法, 这是无法逾越的。教学的过程要反映该物理知识如何获得的过程, 可以表示为:实验事实→科学方法→教学→物理知识。科学的物理方法作为获得知识的重要手段, 学生如果掌握了科学方法, 就能更好地理解物理知识。教学中有效地进行科学方法教育, 可以使教学活动更加顺利地进行。
2. 从物理知识出发, 通过科学的方法才能解决实际问题。
这一教学途径反映了物理知识的应用过程, 可以表示为:物理知识→科学方法→数学→延伸与应用。无论哪种教学模式都是为了达到特定的教学目标而设计的。而“知法并行”模式的教学目标正是通过科学方法教育促使学生真正掌握物理知识, 认清知识结构体系, 最终提高分析问题、解决问题的能力。
(二) “知法并行”教学模式的操作程序
1. 物理知识获得过程中实施“知法并行”教学模式的操作程序。
首先, 从实验事实 (观察的现象、历史资料、实践经验等) 出发, 回想旧知识, 创设新问题的情境。其次, 列举相关内容, 运用思维方法分析实验事实, 这一过程有可能要运用到一些思维方法, 包括综合、分析、推理、抽象等方法。最后, 借助获取物理知识所运用的物理方法建立知识的框架, 此过程有可能蕴含几种物理方法。进而, 借助数学 (相关数学公式与物理量) 来表达此物理知识 (规律、物理概念等) 。
2. 物理知识运用过程中实施“知法并行”教学模式的操作程序。
首先, 在解决问题过程中要找到相关的物理知识 (概念、规律等) 。其次, 借助思维方法来进行分析, 例如:综合、抽象、概括、分析等方法。最后, 借助于物理方法达解决问题。
由以上两方面的分析可知, 物理知识获得和应用的过程里进行“知法并行”教学模式操作的程序中既运用了物理方法, 又运用了思维方法, 而且知识线和方法线贯穿了物理知识获得和应用的整个过程。
四、“知法并行”模式分析物理教材案例
现以“牛顿第一定律”为例说明“知法并行”模式的操作过程。
教学设计见附表。
此教学过程的设计思路清晰, 符合学生的认知规律。这一节体现的科学方法相对较多, 所以要找到重点, 把有特色的方法讲出来, 当然也要根据教学内容的需要和学生实际情况选择隐性渗透还是显性教学, 这样学生才能有效地掌握知识和方法。
摘要：本文从什么是“知法并行”模式, 如何运用“知法并行”模式挖掘教材中“知识点的科学方法因素”, 制定“知法并行”教学模式的基本途径等方面进行了详细的阐述, 从而使物理教师在分析物理教材时有了更科学的方法。
关键词：知法并行,科学方法教育
参考文献
[1]张巨青.科学研究的艺术——科学方法导论[M].湖北:湖北人民出版社, 1987.
并行工程的过程管理模式及特征 篇6
1 产品创新的过程特征分析
凡事皆过程, 任何系统的运行, 都是一个特定管理过程的输出。流程再造是过程重组的结果, 供应链管理是流程扩展的结果, 敏捷制造是过程精简的结果。同样, 产品创新是其过程管理模式运行的结果。所谓产品创新的过程模式, 是指为产品创新而进行的一系列相关活动的有序集合, 它由活动、活动间的逻辑关系、活动的实现方式及活动的承担者这四个基本要素组成。过程模式、创新战略和激励机制决定了产品创新的绩效, 通过过程控制来获得产品创新的最佳产出, 这也是ISO9000管理思想的精髓所在。
市场变化的节奏在不断加快, 产品的寿命周期日趋缩短。由此也赋予了产品创新过程以一系列新的特点如下。
(1) 综合性。产品的价值在于满足需要, 而这种需要是通过其质量特性表现出来的。现代质量观认为:质量是系统满足使用要求的特性总和, 它包含了系统的性能特性、可信性 (可靠性、维修性、保障性) 、安全性、适应性、经济性和时间性等特征;它的形成是一个源于顾客需求, 由设计产生, 经生产形成, 最后在使用中实现的动态过程。科技发展的日新月异, 使得产品诸质量特性之间的制约、耦合更为复杂, 呈现出明显的非线性相关性。这也就意味着以“叠加原理”为支撑的串行工程的失效。因此, 产品创新过程, 实际上是一开始就把质量特性的诸要求都摆到桌面上来, 且随着研制进程的展开反复迭代进行的“多点同时集成过程”[3]。
(2) 及时性。在快鱼吃慢鱼的今天, 新产品开发和投放的速度日趋重要。只有做到及时创意、及时开发产品、及时上市、及时量产量销, 产品创新才会有效益可言。
(3) 动态性。外界环境的复杂多变, 使得创新管理过程中, 系统必须时刻关注内外环境要素的变化, 并且根据顾客需求的动态变化和竞争对手的变化及时调整产品创新的管理参量, 以保证管理系统的运行适应外界不断变化的要求。
(4) 开放性。产品创新目标的实现过程中, 必须随时与系统内、外发生能量、信息、知识等的交换。尤其要确保信息的传递的实时与共享。
(5) 可控性。可控性表征了系统对内、外变化的反应、调整能力。作为一个由人、技术和组织耦合运行的管理系统, 组织管理是实现控制活动的必要条件, 人是决定控制过程是否调节敏捷、迅速且成本低廉的决定因素。
(6) 可观测性。可观测性表征的是系统的稳定性。任何一个系统要维持一定的稳定性, 以实现自身的目标, 离不开负反馈环节的调节。当受控过程的活动规模、复杂性和变化速度增加时, 实现系统稳定所需的调节信息就越多, 实时性要求就越高。
管理的对象变了, 与之相应的管理方式也必然要发生改变。当今产品创新过程所呈现出的一系列新特点, 必然要引发其管理模式的深刻改变。
2 产品创新的过程模式透视
长期以来, 产品创新管理所普遍遵循并实践的是以阶段管理, 里程碑决策为主要特征的串行过程模式, 其主要特点为以下几点。
(1) 将产品的全寿命划分为不同的阶段, 各阶段的任务, 如技术开发与工艺研究等由不同的职能部门承担, 将各阶段的转移点定义为里程碑节点, 并对其予以重点控制。
(2) 按阶段建立产品的工作分解结构 (WBS) 、编制工作任务说明 (SOW) , 并以其作为控制基础。
(3) 以里程碑节点为基准, 规定了产品的功能基线、分配基线和产品基线, 以此来实施严格的技术状态管理。
显然, 串行过程模式是一种典型的反馈控制结构 (设计→验证→调整) , 它是那种事后质量检验方式的沿袭, 并不可避免地带来了过程的拖沓和周期的漫长。因此, 在速度制胜的今天, 并行工程日益兴起也就势在必然了。
并行工程的所有特点可用一句话来概括:一开始就把所有的问题都提到桌面上来。组建跨部门的集成产品开发小组 (IPT) 和并行交叉的集成化开发模式这两个基本属性, 使并行工程的过程管理呈现出明显的自适应控制特征, 即并行开发过程对系统内、外环境的变化具有很强的自我调节能力。与阶段管理、里程碑决策那种被动态的反馈控制模式相比, 并行工程在以下几个环节上发生了深刻的转变。
(1) 从“被控”到“自控”, 管理主体的改变。
作为由人、技术和组织三者耦合而成的有机整体, 人是决定系统效能的决定因素。长期以来, 以分工为核心的哲学理念一直是支撑传统管理模式的基石。由于强调分工, 串行模式下, 研究开发职能通常单纯由工程设计人员担当, 因此不可避免地产生了界面失调问题[3]。即各职能部门普遍持“抛过墙就是他人的砖”的态度, 都倾向于从自己的角度来考虑并处理问题, 缺乏主人翁精神, 忽略与其他职能部门或流程的作用和配合, 从而导致部门之间的矛盾和冲突不断, 管理效率低下。
并行工程则不然, 它倡导使决策位于工作执行的地方, 让执行者自己拥有工作上所需的决策权。且组建了跨部门的集成产品开发小组 (IPT) , 并赋予项目小组以如下特征[4]。
(a) 共同承担责任。小组作为整体对结果承担责任, 让执行者自己拥有工作上所需的决策权。
(b) 技能的正确组合。小组既要有良好的“智商”, 也要有良好的“情商”。
(c) 有共同意义的目的。小组成员必须有一个共同的目的, 从而使共同的责任承担和信任不断增长。
(d) 具体的行为目标。应将小组的目的与具体的行为目标相连接, 从而使小组专
工程管理
注于必须完成的工作, 以实现这些目标。
(e) 一个共同的方法。对于成员如何共同工作, 小组需要一个共同的方法并实现信息共享。
由此, 作为一个独立自主、自我管理的集体, 小组成员共同对新产品的开发承担责任, 小组中弥漫着浓厚的“我要干”氛围。尤其是执行者拥有了工作上所需的决策权, 其积极性得到了充分的发挥。
(2) 从反馈到前馈, 控制方式的改变。
根据控制时点的不同, 控制一般分为反馈控制、同期控制和前馈控制三种模式。反馈控制作用在行动之后, 它只能改进下一次行动的质量;同期控制作用在行动之中, 随时将行动中的偏差予以纠正;前馈控制作用在行动之前, 在开始时就努力将问题的隐患予以排除。如前所述, 串行模式是一种典型的反馈控制方式。而并行工程则强调:第一次就把事情做对, 它所倡导的基本理念“从设计一开始就考虑产品整个寿命周期中从概念形成到产品报废处理的所有因素”正是前馈控制思想的反映。因此, 并行工程的实施过程是一种前馈机制与反馈机制相互交替运作的过程。
(3) 从粘滞到实时, 信息传递方式的改变。
不言而喻, 市场需求的变化趋势意味着产品创新的发展方向。谁能尽快地了解市场信息, 并对市场需求的变化作出快速的反应, 谁就能掌握产品创新的正确方向。当今以快变为特征的市场形态的形成, 使得产品开发的绩效越来越依赖于信息的传输与处理, 越来越取决于信息获取的数量、质量和实时性。串行开发模式下, 各个部门、各项职能以及各种流程之间, 都会产生和涉及大量不同的信息。由于解决问题所需的信息分布在相关的不同部门、职能或流程中, 加之不同的职能部门一般都对自身领域的信息较为了解和关注, 缺乏对其他领域信息关心的兴趣。因而不可避免地产生了信息传输中的粘滞现象[3]。即各种不同的信息常常滞留于其自身的信息源周围, 严重时甚至引起信息传输通道受阻。由于信息粘滞, 使得产品创新过程如同闭门造车一般, 随着开发阶段的不断深入, 产品的实际形态对顾客需求的偏离呈累加效应。
并行开发模式下, 跨部门集成产品开发小组 (IPT) 的组建, 彻底消除了所谓的“信息粘滞”现象, 实现了组织中信息的实时和共享。尤其是通过在各个评审点开展质量功能展开活动 (QFD) , 使顾客的声音得以响彻了设计的各个环节, 实现了市场信息与产品开发的实时传递。
(4) 从离线到在线, 伺服性能的改变。
任何一个系统要维持一定的稳定性, 以实现自身的目标, 离不开负反馈环节的调节。当受控过程的活动规模、复杂性和变化速度增加时, 实现系统稳定所需的调节信息就越多, 实时性要求就越高。并行工程倡导并实施的, “使决策位于工作执行的地方, 让执行者自己拥有工作上所需的决策权”所带来的效果是, 对过程成果的“测量、分析和改进”由组织中的成员自觉及时进行, 其功效也就相当于实时在线监控。这与串行模式下的“被控”相比, 有着本质的区别。
过程模式的上述变化, 极大地提高了并行工程的运行效率。但是, 必须强调指出的是, 并行工程在加速产品创新过程的同时, 也随之带来了组织管理的复杂和项目控制的困难。主要表现为以下两个方面。
(1) 团队建设任务艰巨
小组成员具有同等的视野、同等的素质和共同的价值观是实现团队合作必不可少的前提条件。唯如此, 才能有效避免串行模式下所普遍存在的界面失调和信息粘滞。有资料称[5]:对统一研制项目, 良好的组织管理与低效的组织管理相比, 可提高成功率10%~30%, 可缩短开发周期20%~60%, 可降低额外成本8%左右。IPT组的成员来自不同的专业和部门, 带有不同的组织文化背景。正所谓“不跳高就感觉不到地球引力的存在, 不跨单位 (部门) 合作就体会不到企业文化的存在”, 成员处事方式和行为规范的不同, 往往容易引起团队冲突。此外, 由于各个研制阶段的工作侧重点不同, IPT小组成员必然会出现忙闲不均, 这又会给管理带来难度。所以“成也I P T, 败也IPT”, 实践表明:组织管理和人的因素是并行工程实施成败的关键所在。
(2) “项目黑箱”难以消除。
管理层在授予IPT小组充分的自由度、高度的自治权的同时, 若缺乏有效的过程管理, 很容易产生项目黑箱, 即研制工作有可能陷落既不可测又不可控的泥潭。无疑“项目黑箱”的存在, 大大增加了研制风险, 例如当进度与质量发生矛盾时, 如果缺乏有效的监督, 质量常常会沦为进度压力的牺牲品。
因此, 如何均衡好自主与控制的度, 是有效推进并行工程所必须面对的。“过程管理活动的证实”为此提供了完整的思路和方向。
3 并行工程过程管理的证实
对立统一是事物发展的根本规律。如前所述, 自主在带来产品创新效率的同时, 也带来了“项目黑箱”。因此, 推进并行工程, 必须均衡好自主与控制的度, 即在充分发挥IPT小组自主权的同时, 要对研制过程进行适时、适度和适宜的监督。所谓适时, 是指创新过程中出现的偏差, 必须及时采取措施加以纠正, 以避免偏差的扩大。所谓适度, 是指监控的内容、程度要适当, 避免过与不及两种情况的发生。从控制的机理上讲, 作为一个独立自主、自我管理且对新产品的开发承担责任的集体, 产品创新管理的主体是IPT小组, 监督过多会扼杀团队的积极性、主动性和创造性, 养成依赖性并容易引发冲突, 监督过少又会使监督流于形式。所谓适宜, 是指监督的途径和方式要恰当有效, 要实现外部监督与内部运行的无缝连接。所谓证实, 是根据要求提供证据的一种活动。提供证实, 是ISO9000运行结构体系中非常重要的一环。其基本指导思想是:企业建立的质量体系能否控制住产品质量, 并具有持续向顾客提供符合要求产品的能力, 需经过向法人、顾客或有关机构提供证据来证明。向法人提供证实需进行内部审核, 向顾客或有关机构提供证实需进行第二方 (或第三方) 审核和评价。无疑, 将证实概念应用于并行工程的管理, 将有助于实现自主与控制的有机统一。具体实施过程中, 应注意以下几个环节。
(1) 大力推行“知、行、凭”于一体的自律文化。即要求小组成员必须熟知和理解自己的职责、工作程序、过程, 并身体力行地付知之内容于行动;且所有的行动均要留下凭证——质量记录。
(2) 证实要以质量记录的检查为主, 以“集成”点为主要实施点。
(3) 就证实内容而言, 要突出两个结合。一是与质量功能展开 (QFD) 相结合, 要通过在各个集成点开展质量功能展开活动 (QFD) , 使顾客的声音得以响彻设计的各个环节, 实现市场信息与产品开发过程的实时传递。二是要与团队建设相结合。团队的形成一般要历经5个阶段:形成、磨合、规范、表现、消亡。团队建设水平与所承担的开发任务阶段之间, 是相耦合、相关联的, 如何尽量缩短磨合期, 使团队建设水平与产品创新阶段过程相匹配, 是团队建设的重要任务。因此, 要有意识地把“集成点”作为团队建设的“观测点”。通过团队凝聚力建设, 来确保产品创新目标的实现。
参考文献
[1]张公绪, 孙静副.现代质量管理学[M].中国财政经济出版社, 1999.
并行模式 篇7
跟数据挖掘相关的学科门类较多, 其涉及的分类方法多种多样。根据挖掘角度的差异性, 可对数据挖掘方法归类。由挖掘任务的不同, 可将数据挖掘分为这几种类型:关联规则发现、数据总结、聚类、异常和趋势发现等;由挖掘对象的不同, 可将数据挖掘分为:面向对象数据库、文本数据源、异质数据库等;下文根据挖掘任务以及挖掘方法角度, 重点对数据抽取、分类发现、聚类和关联规则发现四种非常重要的发现任务进行阐述。一个典型的数据挖掘系统结构一般包括数据库、数据仓库等几个部分。如图1所示。
1.1数据抽取
数据抽取是对给定数据的紧凑描述, 其运用的手段就是对数据进行浓缩处理。其中, 最简单的一种数据抽取方法就是对数据库中的各字段上的统计值进行计算, 这些统计值一般包括和值、均值、方差值等, 另外, 使用折线图等图形对数据库字段进行表示也是一种比较传统而简单的数据抽取方法。数据挖掘关注的焦点是以数据泛化的视角来讨论数据总结。所谓数据泛化, 把低层次的数据抽象到高层次的一个过程。之所以把低层次的数据抽象到高层次, 这是因为大家有对视图从较高层次处理或者浏览有关数据的需要, 所以, 通过对数据进行多层次的泛化是有其合理的解释的。
1.2分类发现
在数据挖掘的所有任务中, 分类是其中极为重要的任务之一。在所有商业应用的数据挖掘任务中, 分类得到了最大范围的应用。我们知道, 分类的目标是构造分类函数或分类模型。在数据库中, 数据项在分类模型的作用下映射到某一个给定类别。在分类的用途中, 预测是其中一个较为重要的用途。通过预测, 从历史数据记录中推论得到给定数据的推广描述, 最后实现对未来数据的预测目标。在对分类器进行构造的过程中, 必须使用训练样本数据集作为输入。训练集一般由数据库记录或元组构成, 其中, 元组是由特征向量组成的。样本的一般形式为 (u1, u2, ..., un;c) ;其中ui为字段值, c为类别。
1.3聚类
聚类是把个体依据某种规律归类成为若干类别的过程。其最终目标是使相同类别的个体之间距离最小, 而不同类别个体间距离最大化。对于聚类而言, 其研究方法一般有四种:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库。通过对聚类分析方法的应用实践发现, 其仅仅适合于数据库较小的情形, 这是因为其不具备线性计算复杂度。
1.4关联规则发现
关联规则发现的主要对象是事务型数据库, 针对的应用是货篮数据。一般而言, 事务的组成部分不仅包括客户订购的物品, 还包括客户的标示号。随着条形码技术不断得到推广和应用, 采用前端收款机也可以获得大量的售货数据。所以, 通过分析历史事务数据, 可从顾客那里得到一些有价值的信息。比如, 更好的解决摆放货架商品和规划市场的问题。所以, 如果能从事务数据中找到关联规则, 这对于零售业等商业活动决策的重要性是不言而喻的。
2关联规则挖掘的并行算法分析
2.1并行算法的基本概念
所谓并行算法, 即对可同时执行的进程集合, 通过进程的协调作用, 达到求解问题的目的。并行算法的设计是为了使并行机的众多处理机作用得到最大程度的发挥, 这样就能更加快速有效解决问题。一般而言, 并行算法对并行机存在非常强的依赖性。并行机的不同算法对其有效性会产生影响。
2.2并行计算模型
要想对一个应用问题进行求解, 那么设计良好的并行算法极为重要。如果想让并行算法作为一个由程序实现结构依赖的算法, 那么抽象的并行计算机结构是非常有必要的。这样才能保障并行算法具有更广泛的适应性。并行计算模型作为一种并行计算机的抽象结构, 主要考虑到的是为了并行算法的设计。所以, 并行计算模型从实质意义上来讲, 它是某一类并行计算机的抽象。
2.3并行挖掘关联规则的算法
在通常情况下, 找出频繁项目集的付出的资金要比从频繁项目集中找出关联规则的费用高的多。鉴于此, 发现频繁项目集的并行算法就具备了重要的意义。产生候选集的算法的计算工作, 通常来讲, 可归类为两个步骤。其一为生成候选集, 其二为对候选集的计数。为达到处理器间进行工作分配的目的, 就需要使事务和候选集分配给各处理器的形式多样化。为达到更优的并发度, 候选集可选择并行计算, 或者是并行产生, 还可以是两者并行完成。
3小结
数据挖掘算法的并行性可对系统运行速度进行提升, 从而提高工作效率, 这是因为数据挖掘算法可实现对多个任务的执行。数据挖掘算法并行方式存在差异性, 所以, 必须根据实际情况使用恰当的挖掘方法, 从而让决策的作用得到最大程度的发挥。随着数据量处理规模的逐渐增大, 所以, 对数据挖掘算法并行性研究的意义是不言而喻的。
摘要：所谓数据挖掘, 就是指采用一些算法, 通过利用算法, 发现隐藏在数据中事先未知的、用户感兴趣的知识的一个过程。在本文中, 首先对数据挖掘任务和挖掘方法进行了阐述, 并对其数据挖掘算法并行模式进行了相关研究。
关键词：数据挖掘算法,并行模式
参考文献
[1]赵峰, 李庆华.并行序列挖掘的一种改进算法[J].华中科技大学学报 (自然科学版) .2003, 31 (10) :38-40.
[2]陈国良, 安虹等.并行算法实践[M].北京:高等教育出版社, 2004.
[3]马传香, 简钟.序列模式挖掘的并行算法研究[J].计算机工程, 2005, 31 (06) .
基于任务分发模式的并行蚁群算法 篇8
1992年，在M.Dorigo的博士论文中首先提出了蚁群算法[1]。该算法是一种基于蚂蚁觅食的生物行为的元启发式搜索算法。开始该算法用于在图中寻找一条最优路径。随后它被应用到了一系列的优化问题中，并且随之衍生出多个ACO的变种，比如MMAS、AS、ACS等。
在原始的蚁群算法中，蚁群中的多只蚂蚁通过协作搜索最优解。蚂蚁之间通讯是通过信息素完成。蚂蚁在觅食的路途中会留下信息素，其它蚂蚁寻路的过程中会选择信息素堆积较多的路径。在真正的蚁群算法的实现过程中，为了防止信息素堆积过快而导致产生过早收敛(又称“假收敛”，即只找到了局部的最优解，并没有获取全局的最优解即发生了收敛)的问题，又引进了信息素的挥发和启发式信息。信息素的挥发有效阻止了信息素的过早收敛，而搜索中的随机启发式信息，使得搜索路径更加发散。
本文的组织如下：第二部分对并行ACO进行扼要的介绍，对现行的相关ACO并行算法进行总结。第三部分提出了一种新的思想，基于任务分发的并行ACO。最后(第四部分)进行了相关的总结以及下一步工作的展望。
1 ACO的并行策略
1998年，Tomas Stutzle也探讨了蚁群的并行策略[3]。他提出了一种最简单的并行方法：在MIMD中，每个节点上走一个蚁群，这些蚁群独自工作，相互之间不交流信息。他在MMAS上的实验表明，这种方法有很好的性能。实际上，这是Bullnheimer等人提出的异步并行策略的一种极端情况。它最大限度地减少了处理器节点之间的通信，更加强调算法的独立运行。
Randall[4]对以上的思想进行了总结，并且在一个真正的并行环境下借助MPI库实现了ACS蚁群算法，得出的结果显示出了并行蚁群的优越性。
Chu[5]在提出了PACS，并行蚁群，他的主要思想是将一个大的蚁群分成一些小的蚁群，这些小的蚁群首先独立工作一段固定的时间或者固定的代数，然后再相互交流信息。这个系统的优点在于综合了Tomas Stutzle的思想和并行蚂蚁思想。它比并行蚂蚁有更少的通讯量，而且各个节点之间相互有所交流，因此能产生比Tomas纯粹的并行蚁群更好的解。
在Chu的基础上，陈崚教授提出了自适应的并行蚁群算法[6]。该算法的核心思想是每个处理器节点根据自身的情况选择跟哪些处理器进行交流信息。
总结以上的观点，得出的一些对本文有启发意义的观点如下：
尽量减少通信是并行ACO设计中最关键的因素;
粗粒度的并行蚁群性能要优于细粒度的蚁群;
目前主要以MIMD的体系结构为主，但是共享内存的SMP架构有利于减少通信;
性能的评价主要有是解的质量和加速比。
本文的思想是在MIMD架构的基础上，通过主控节点对各计算节点进行控制，优化通信时间与计算时间的比例，减少通信量。
2 TD的设计
Ian Foster提出[7]了四步并行算法设计方法，即划分、通信、聚集和映射。其核心思想为，减少通信，负载均衡。TD的设计也即从这一思想出发，采取了功能划分方法，避免不必要的通信，同时要加强对工人(即人工蚂蚁)的控制。
2.1 相关定义
管理者：管理者是指集中是管理中的主控线程，该线程负责算法运行中的同步、任务分发、IO以及信息素更新等信息。管理者会通过广播详细的方式通知工人节点各种信息。
工人：工人是指系统中的计算节点，该节点负责具体的计算任务，除了完成路径搜索任务与接受管理者信息之外，该节点还会同管理者进行主动通信，告知管理者任务已经完成或者发送搜索结果等。该概念对应于原始蚁群算法中的人工蚂蚁。
任务：一个任务就是一次在解空间中单独的搜索。
以下是三者之间的关系图示：
2.2 设计思路
首先，设计是基于MIMD并行系统的。虽然相对于集中式内存管理的硬件系统(SMP架构)，MIMD需要的通信量更大，但是由于目前MIMD架构成为了并行系统的趋势，因此我们仍然采用了基于MIMD的系统架构。
其次，信息素的管理采用集中式管理。所有的节点共享信息素。该信息素存储在主控节点上。每一个节点维护一个本地记录，该记录统计并且维护当前找到的最有解。由主控节点负责所有工人的同步工作。
主控节点负责的任务有：IO操作;向工人节点分发信息素矩阵以及任务;每轮任务结束后负责收集工人的劳动结果并进行统计，更新信息素矩阵。在每一轮任务开始之前，主控节点有一个任务队列，任务队列的长度或者由一个预先设定的时间决定，或者由预先设定的搜索代数决定。工作准备阶段，主控节点向每个工人发送初始任务以及信息素矩阵。虽有任务分发完毕之后，主控节点广播一个“任务结束”信息。各个工人节点收到此信息后，一旦手头工作完成，即向主控节点发送任务“完成报告”，该报告信息中包含了其搜索的结果。然后主控节点对这些信息进行统计并更新，完成后启动下一次搜索。
主控节点负责的任务有：IO操作;向工人节点分发信息素矩阵以及任务;每轮任务结束后负责收集工人的劳动结果并进行统计，更新信息素矩阵。
工人节点的任务是：在构建解的过程中，每个处理器节点完成一次搜索任务之后需要对自己节点上的相关数据进行更新。当手头任务完成之后，主动向主控节点发送任务请求信息，请求再次分配任务。在收到主控节点的结束信号之后，向管理者节点发送自己目前的搜索结果，并且等待下一轮的工作。
2.3 构建解（启发式信息的任意性）
对于MAX-MIN Ant System，在构建解的过程中，所利用的路径选择函数如下：
在构建解的过程中，为了使得各个工人节点尽量发散，在每个处理器节点上都要使用不同的启发式信息权重。这样的结果是各个处理器的搜索侧重点不同：有的更加侧重于沿着信息素信息搜索，而其他的更加侧重于随机启发式信息。在实现过程中，要求主控节点为每一个工人节点随机地产生一个β值。
在收到主控线程的任务分发完毕的信号之后，如果该进程发现自己手头仍然有多于N(N视情况而定，经验值建议设为3)个的任务，则将这些任务抛弃，即完成当前的搜索后立即上报搜索结果。
2.4 任务分发
任务分发由主控节点(管理者)完成。
初始时，管理者设定一个总任务数。该数目通常视要求而定，如果要求是减少搜索时间，则可以设定一定的时间，如果时间结束，则任务分发完毕;如果要求提高解读质量，则可以设定具体的任务数目，完成所有任务则结束该轮循环，进行相关的统计更新操作。
在工作过程中，如果某个收到某个节点的“空闲”信息，则立即为其分发一定数量工作。
管理者瓶颈的解决方法：
显然，同其他的master-slave方法一样，该方法的缺点在于，主控节点的通信量过大，而且执行任务过多，从而成为算法的瓶颈。我们尝试从以下的方面去改善之。
首先，采取任务预取方式。每一轮工作开始时，管理者为每个工人分发多个任务，而不仅仅分发一个任务。另外，当某工人空闲时，分配给该节点的任务数也要大于1。
其次，在广播相关的信息时，可以采取树状广播方式。具体广播方式如下图。
3 结论及TD的进一步探讨
基于TD(task-distribution，任务分发)模式的并行蚁群算法在设计过程中遵循了并行算法设计的两个主要原则：减少通信量与增加处理器节点的使用率。相比于串行蚁群算法，并行算法充分利用了蚂蚁在独立搜索解空间时的并行性，并且通过并行通讯交流信息素。与前文所提到的很多并行算法相比，该算法最大的优点是，在尽量减少节点之间通信的基础上，最大限度地实现了各个处理器节点之间的负载均衡。并且引入了非一致启发式信息，使得各个节点在搜索的过程中，尽量发散搜索，防止过早收敛。
参考文献
[1]Marco Dorigo,Thomas Stutzle.Ant Colony Optimization.Reading,MIT Press.
[2]Bullnheimer Bernd,Kotsis Gabriele,Strau Christine.Report Series SFB《Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science》,Nr.8,October 1997.
[3]Thomas Stutzle.Parallelization Strategies for Ant Colony Optimization.In LNCS:722-731.
[4]A Parallel Implementation of Ant Colony Optimization.
[5]Parallel Ant Colony Systems.
[6]自适应的并行蚁群算法.
“时尚”与“工艺”并行 篇9
探究该学院珠宝首饰设计专业一直以来稳妥发展的根本原因，莫过于工艺实验教学体系的完善和技术实践的应用，金工基础工艺室、珠宝首饰工艺室、首饰珐琅与铸造工艺室、首饰精密仪器工艺室、珠宝鉴定实验室，构筑了学科坚实的工艺发展平台，使学生不仅在工艺实际操作中增强了设计实践的能力，更重要的是教师们对于金属锻造、镶嵌、铸造等工艺的科研成果，形成了行业内强劲的核心竞争力。这样的实验创新平台，吸引了珠宝行业在工艺制作以及设计开发上，向本专业寻求帮助。例如，2003年与施华洛世奇有限公司合作进行施华洛世奇珠宝ACESSERY的开发设计；2006年、2008年为爱慕内衣有限公司进行“爱慕金质镶宝石文胸”“爱慕铁质仿古束胸”的设计及研究合作。当设计华丽并且镶嵌宝石的金属胸衣穿在模特身上亮相“时装周”时，产生了强烈的视觉冲击力。首次全金属胸衣的打造引来行业赞叹一片。在这里，对金工技术的教学而形成的深度工艺开发，从而形成创新机制的作用，是显而易见的。另外，由于装饰专业在木纹金属、褶皱、锤压等手造表面装饰的设计及工艺的领先研究，使得教师们能自觉主动地、满怀信心地接受专业的挑战，因此受邀担任了多家国内顶级珠宝企业的设计及工艺顾司，并尝试在上述工艺中寻求设计的商业应用的值，与批量生产科学、合理地结合，并在市场中尝试推广。事实证明，技术深度研发的能力是完成上述课题的有力依托。对特定工艺技术探究能力的培养，还使教研室的老师们有能力先后承担了“唐代錾刻技法在现代金属工艺作品中的应用”、“铸胎珐琅工艺研究”、“宝石款式设计研究”、“藏族传统锤碟技术在现代金工教学中的应用”等以工艺研究为主的校内科研，并在深圳戴丽尔珠宝公司的资源支持下有实力组建“北服一戴丽尔珠宝设计研究所”，公司为该专业在工艺的创新优势“添砖加瓦”。
在传统工艺与现代设计的碰撞上，始终没有减弱其对于传统工艺文化的重视与实践，十分注重将民族、民间传统工艺注入实践教学。一方面大力拓展专业的国际视野、支持青年教师前往国外访问和培训，从而达到与先进零距离，同时又聘请苗族工匠走入实验课堂，展示素朴、纯真的制作工艺，以真情和和谐展示时尚之美。这些年来，教师们带着现代的思维和眼光去往少数民族地区进行田野式调查。与原始和本真相结台，在云南、西藏等地实地研究，记录了大量宝贵的苗族银饰制作工艺与藏饰制作工艺的实演过程，并应用于教学。通过工艺手段和教学实践表达现代与传统之间的传承与创新，而成果是国际化的。2007年，该首饰设计专业教师受到比利时皇家美术学院珠宝首饰与银器设计专业的邀请，进行中国传统民族工艺的讲座，将中国特有的魅力工艺传播给国外的同行。
在这里，对待民族文化，专业的作为不仅仅是传统工艺的研究与传承。当民族传统文化元素与现代设计在珠宝中交汇时，将会赢得更多。专业将传统切入现代的一贯核心指导思想也有动人的成果，如：2005年、2C07年连续两届的HRD国际钻饰设计大赛中，珠宝首饰设计专业的师生运用了诸多中国元素的设计，在国际设计舞台上赢得了盛赞：在2005年HRD国际钻饰设计大赛中，面对2000多名全球的竞争者，9件入围的中国作品设计者中有8位来自北京服装学院的师生，并以出众的设计理念与工艺获得“安特卫普城市奖”；在2007年的HRD比赛中，一件象征民族传统文化并镶嵌钻石的“肚兜”获得了“中西文化交流特别奖”，8件中国八围作品中有6件出自北京服装学院。由于北京服装学院的高入选率，使中国连续两次成为了入围比率最高的国家。
创建优质珠宝设计教育，不仅要促进硬件投入，而最重要的其实是软件建设。国际化教学和办学思路以及与现代设计潮流的交互，完全摈弃排他的狭隘情结。完全的开放心态，努力做一个地球人，中国的珠宝设计才能在走向未来中而不灭。借鉴西方的服饰教学体系和经验是本专业一贯强调的方面，扩展专业的国际化视野，积极搭建珠宝设计的国际化平台是专业办学的既定方针。自2004年，该学院聘请了国际著名金工专家、比利时皇家美术学院教授马可斯·德寇克先生为客座教授，共同进行关于世界最新珠宝工艺和现代珠宝设计教育思路的研究与探讨，在一些前缘的课题上，如《痕迹之相对于肌理》、《WABI SABI——设计师的禅意》、《头脑风暴法之于珠宝创意》、《钛与个性珠宝》等，大家都达成了思维上的共识。作为成果2006年8月首饰设计专业组织了以“有魅力的男人”为主题的国内有史以来第一届国际艺术珠宝展，诠释了与前卫零距离能达到的创新效果。
并行模式 篇10
梯级水电站联合优化调度是一个典型的高维、多约束、非线性复杂系统优化问题,一直是国内外众多 学者关注 的重要研究课题[1],其研究方法主要有线性规划、非线性规划、动态规划等传统优化方法以及遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和混沌优化算法等智能优化算法。这些方法中,以动态规划最为经典,动态规划算法是一种多阶段优化算法,具有全局收敛性,目前在单一水库优化调度计算 中应用较 为广泛[2]。然而,“维数灾”问题使其在大型梯级水库群优化调度计算中的应用受到很大限制。近年来,多核处理器的日益普及为并行计算任务的实施提供了必要的硬件基础,梯级水库中长期优化调度问题不仅计算量大,而且具有一定的并行性,有利于并行计算技术的实施[3]。因此将多维动态规划与并行处理技术相结合,通过多核CPU进行并行计算以提高其计算性能已成为必然趋势[4,5]。
本文在分析多维动态规划算法(Multi-dimensional Dynamic Programming Algorithm,MDP)求解原理 的基础上,基于. NET4的并行拓展库 (Parallel Extensions),构建了时 段间、时段内离散组合间以及两者混合模式下应用于梯级水库中长期优化调度 模型求解 的三种并 行多维动 态规划算 法 (Parallel Multi-dimensional Dynamic Programming Algorithm,PMDP), 并以我国某流域两库梯级系统为研究背景进行了实例研究,从运行时间、并行加速 比、并行效率 及内存占 用等方面 对3种PMDP算法的性能进行了对比分析。
1 梯级水库优化调度模型
1.1 目标函数
以多年平均发电量最大为目标,建立不考虑出力保证率要求的梯级水电站中长期优化调度模型,其目标函数为:
式中:E为调度期内梯级总发电量;t、T分别表示调度时期内时段编号和总时段数;i、n分别表示水电站编号和梯级水电站总数;Nit为第t时段第i个水电站的出力;Δt为一个时段的长度; Ki为第i个水库的出力系数;qit为第i个水库第t时段的平均发电引用流量;Hit为第i个水库第t时段的平均水头。
考虑出力保证率要求的梯级水电站中长期优化调度模型, 其目标函数为:
式中:A为惩罚系数;TN为梯级水电站的总保证出 力;θ为指数,一般取为2;σt为0~1变量,当梯级时段总出力大于等于总保证出力时其取值0,当梯级时段总出力小于总保证出力时其取值1。
1.2 主要约束条件
(1)水量平衡约束。
式中:Vit为第i个水库第t时段的末库容;Iit为第i个水库第t时段的区间入流;Wit为第i个水库第t时段的弃水流量;Qit-1为第t时段第i-1个水库的 下泄流量,且Qit=qit+Wit;其他同上。
(2)其他约束。包括库容约束、下泄流量约束以及出力约束等。
2 多维动态规划算法
2.1 基本原理
水库调度运行可以看成是一多阶段决策问题,对于一个水库,用动态规划求解时,可先按照调度期分为T个离散的时段, 因各时段初的库容仅与上一个时段末的库容有关,当前阶段的状态一旦确定,则此后过程的演变不再受此前各状态及决策的影响,即此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变,故满足无后效性原则,同时水量平衡 方程式:Qt=(Vt-1Vt)/Δt+It,反映了相邻两时段间的库容转换关系,而各时段的效益(出力)只与该时 段的来水 量It、用水量Qt及初、末库容Vt-1、Vt有关,与其他时段的量无关,且整个调度期的效益是各时段的效益之和,故单库确定性离散动态规划的逆时序计算递推方程可表述如下[6]:
式中:V为状态变量,Vtm-11表示第t时段初离散点取为m1时的库容值;Vtm2表示第t时段末(t+1时段初)离散点取为m2时的库容值,m1=0,1,…,M,m2=0,1,…,M,M为库容离散点数;Q为决策变量;Qt表示第t时段的下泄流量;t=1,2,…, T,表示时段编号;ft*(Vtm-11)表示从第t时段初库容为Vtm-11出发到第T时段的最优出力之和;ft*+1(Vtm2)表示从第t+1时段初库容为Vtm2出发到第T时段的最优出力之和;Nt(Vtm-11,Qt)表示时段初库容状态点为m1,下泄流量为Qt时的出力值;Ωt表示决策变量Qt在Vt-1已给定时满足约束(5)~(7)的允许决策集合。
对于一个n库梯级系统,若每个水库的库容离散点数均为M,则可知在每个时段初系统有Mn个库容组合,仿照单库确定性离散动态规划的逆时序递推思路,可把系统时段初的每一个库容组合作为一个状态,从后向前逐个时段遍历所有库容组合进行逆时序递推计算,最终可得到全调度期效益最优的各时段库容组合。多维动态规划算法的逆时序递推方程可表述为[5]:
式中:Vt-1=(Vt1-1,Vt2-1,…,Vtn-1)′为状态变量向量,表示梯级系统在第t时段初的一个库容状态组合;Qt=(Qt1,Qt2,…,Qtn)′ 为决策变量向量,表示系统在第t时段的一 个下泄流 量组合; Ft*(Vt-1)表示系统 从第t时段初的 一个库容 组合Vt-1= (Vt1-1,Vt2-1,…,Vtn-1)′出发到第T时段的最优出力之和。Ft*+1 (Vt)表示系统从第t+1时段初的一个库容组合Vt=(Vt1,Vt2, …,Vtn)′出发到第T时段的最优出力之和。Nt(Vt-1,Qt)表示系统在时段初库容组合为Vt-1、时段下泄流量组合为Qt时的第t时段总出 力。Vt1中包含Vt1,1,Vt1,2,…,Vt1,M,Vt2中包含Vt2,1,Vt2,2,…,Vt2,M,Vtn中包含Vtn,1,Vtn,2,…,Vtn,M。
2.2 计算流程
以两库梯级系统为例,MDP方法具体的 逆时序递 推计算步骤用图1表示。其中m1、m2分别表示时段初上、下两库的库容离散点索引值,其范围为1,2,…,M;n1、n2分别表示时段末上、下两库的库容离散点索引值,其范围为1,2,…,M;调度时段从t=0开始到t=T-1结束。
3 并行多维动态规划算法
并行算法设计的目标是将算法的时间复杂度降到最低,即增加同一时刻算法的计算任务,并由多个处理器或多台计算机来同时完成该计算任务,以通过增加空间复杂度的方式来减少算法运行的总时间,从而达到提高计算性能的目的。在对一个算法进行并行化处理之前,先要对该算法进行并行性分析,以寻求适合该算法的并行位置或并行方式,从而最大限度的提高并行效率。
3.1 MDP并行模式分析
由图1可知,对于一个两库梯级系统,MDP算法的核心计算过程共包含5层子循环,可以用最外层、中间层和最内层三层循环来简化表示。其中,遍历全调度期所有调度时段的循环为最外层循环;遍历时段初梯级系统所有库容组合的2层子循环为中间层循环,遍历时段末梯级系统所有库容组合的2层子循环为最内层循环。由MDP算法的逆 时序递推 计算过程 可知,后一个时段的余留期计算依赖于前一个时段的计算结果, 因此在进行时段间的递推计算时不能实施并行计算,但这并不能说明时段间的计算不能进行并行计算,因为一个库容组合的计算由水位计算、水头计算、出流计算、出力计算、约束处理以及最优余留期效益计算等部分构成,余留期效益计算涉及余留时段的值,所以不能对其进行时段间的并行,但对于前几个部分的计算并没有与余留时段相关,因此它们的计算在时段间是可以并行的,即可以内存空间为代价,采用并行计算的方式将各时段所有库容组合除余留期效益计算外的其他计算部分全部计算出来并存储,然后再以串行的方式进行各组合的最优余留期效益计算和顺时序递推计算,其原理可以用图2表示。
中间层和最内层循环计算是以离散的水库库容状态点为基础进行,其计算只和状态点本身的位置有关,与当前时段的其他状态无关,对于当前时段其他状态点的寻优计算也没有影响,即梯级系统从时段初某一库容组合到时段末某一库容组合之间的出力计算是相互独立的。因此,利用时段内库容组合间的计算独立性,同样可以对MDP算法进行并行化改进。
除此之外,将上述两种并行模式进行混合,也可以对MDP进行并行化改进,即在计算所有组合的水位计算、水头计算、出流计算、出力计算及约束处理时采用时段间并行模式,同时在进行各组合的最优余留期效益计算时采用时段内离散组合间并行模式。MDP并行计算原理可用图3表示[7]。
3.2 并行性能评价指标
并行算法的性能评 价指标主 要有并行 程序执行 时间、粒度、加速比、效率以及可扩展性等。并行加速比SP是用来衡量并行机相对于串行 机的加速 倍数,在处理器 资源独享 的前提下,假设某串行应用程序在并行处理器上的执行时间为TS,而该程序并行化处理之后,P个进程在P个处理器上并行执行所需的执行时间是TP,则该并行程序在该并行机上的加速比SP定义如式(10)所示:
并行效率EP是用来衡量一个处理器的计算能力被有效利用的比率。在一个理想并行机中,加速比应该等于处理器数量P,并行效率数值等 于1。但在实际 系统中,加速比是 小于P的,效率通常在0至1之间取值。效率EP的计算公 式如式 (11)所示:
4 实例应用
以我国西南某流域梯级水库为研究背景,取该流域上有调节性能的两座水库水电站A、B为研究对象,各电站基 本参数见表1。
流域长系列径流资料时间为1957-2000年,共43年。选取其中一枯水年以用于模型计算。为了测试三种不同并行模式下的PMDP在不同CPU核数情况下的并行效果,本文建立了7个时段内离散组合间并行模式下的并行计算方案、5个时段间并行模式下的并行计算方案以及35个混合并行模式下的并行计算方案,各方案中水库库容离散点数均取为48。各方案的核数设置见表2所示。
表2中“串行1”表示一个组合计算中的水位、水头、出流、 出力计算以及约束处理与余留期效益计算分离之前的串行计算,而“串行2”表示分离之后的串行计算;“12→16”表示混合并行模式中时段间并行采用12个核,时段内并行采用16个核, 其他意义类似。
PMDP在Microsoft Visual Studio 2010开发平台上采用C #编程语言实现,并行开发工具为.NET4的并行拓展库(Parallel Extensions)。采用的计算平台为联想万全T350服务器, CPU类型为Intel(R)Xeon(R)E5520@ 2.27GHz,16核, RAM为16.0GB。选取程序运行时间、并行加速比、并行效率以及内存占用四个指标作为PMDP的并行性能评价指标。
因本文重点在于并行算法研究,且所用计算数据也只是一个枯水年,无法反映出力保证率情况,故仅利用PMDP算法对不考虑出力保证率要求的梯级水电站中长期优化调度模型进行求解,以验证PMDP算法的并行效果。
以所选枯水年数据和表2中各串、并行方案为基础,进行两库梯级系统调度期总发电量最大模型(无梯级保证率要求) 的求解计算,所得各方案的年均发电量均为8.084 4亿kWh, 各方案的计算时间、并行加速比、并行效率以及内存占用情况见表3、表4所示。表4中各混合并行模式计算方案的并行效率计算时采用的核数为时段间并行核数和时段内并行核数的平均值。
为了对比分析时段间并行模式、时段内并行模式以及混合并行模式三者之间的优劣,给出了时段内并行模式与混合并行模式的结果对比表和时段间并行模式与混合并行模式的结果对比表,分别如表5和表6所示。表5中“最佳方案”的选取原则为:以时段内并行模式的核数为上限,在表4中选择时段内和时段间所用核数均不超过但有一个等于该上限值且加速比最大的混合并行方案,例如时段内并行模式的核数为6时,混合并行模式对应的最佳方案应在6→6、6→4、6→3、6→2、4→6、 3→6和2→6方案中选择加速比最大的6→4方案。表6中最佳方案选取原则与之类似,不同之处是核数上限以时段间并行模式为准。最佳方案选择时采用并行加速比而不是并行效率作为评判指标,其原因是在各混合并行模式方案中并行效率计算时采用的核数为时段间并行核数和时段内并行核数的平均值,存在一定的误差。并行加速比和并行效率随计算程序所用核数的变化情况如图4、图5所示,图4为时段内并行模式与混合并行模式的结果对比,图5为时段间并行模式与混合并行模式的结果对比。
由表5、表6可以看出,当MDP经并行处 理之后,由于充分利用了计算机闲置的处理器资源,与串行方法相比,运行时间显著下降。总的来看,在并行环境下,计算中使用的CPU核数越多,算法的计算时间就越短,其加速比值也越大。
由表5和图4可以看出,在计算程序占用相同最大核数的情况下,MDP在时段内并行模式下的计算时间、并行加速 比、 并行效率以及内存占用都比混合并行模式下的结果要好,特别是在内存占用上的优势尤为显著。因此可以得出时段内并行模式要优于混合并行模式的结论。由表6和图5可以看出,在计算程序占用相同最大核数的情况下,MDP在混合并行模 式下的计算时间、并行加速比以及并行效率都比时段间并行模式下的结果要好,而在内存占用上两者相差不大,因此可以得出混合并行模式要优于时段间并行模式的结论。综上所述可以得出时段内并行模式最优、混合并行模式次之、时段间并行模式最差的结论。由此可见,虽然时段间并行模式以内存空间的增加为代价而 得以实现,但其效果 却并没有 时段内并 行模式好。
5 结 语
将并行技术与多维动态规划算法相结合,可以有效减少计算耗时,提高算法的求解效率,进而有效提高其在梯级水库优化调度中的应用效果。然而,在利用相同数量的计算机内核情况下,采用不同的并行计算模式,并行算法的求解效率是不同的。为此,本文对多维动态规划算法构建了3种不同的并行模式,并以我国某流域两库梯级为研究对象,在多核环境下对这3种并行计算模式进行了实例计算研究,通过计算结果分析发现:1随着CPU核数的增加,并行加速比会逐渐增大,计算耗时逐渐减小,但此时处理器之间通信时间也将逐渐增加,使得并行效率会逐渐降低;2在内存占用方面,时段内并行模式大大优于另外两种并行模式; 3综合来看,3种不同并行模式中,时段内并行模式最优、混合并行模式次之、时段间并行模式最差。
参考文献
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[2]万新宇,王光谦.基于并行动态规划的水库发电优化[J].水力发电学报,2011,30(6):166-170.
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