基于串行和并行ADMM算法的电—气能量流分布式协同优化.pdf

2025-02-27 约3.24万字 46页立即下载

Manacher算法的并行化和分布式实现.docx PAGE1/NUMPAGES1 Manacher算法的并行化和分布式实现 TOC\o1-3\h\z\u 第一部分Manacher算法并行化实现 2 第二部分Manacher算法分布式实现方案 5 第三部分并行化实现中的数据并发控制 7 第四部分分布式实现中的通信优化策略 11 第五部分可扩展性和性能分析 13 第六部分云计算平台的应用 14 第七部分高性能计算环境的探索 17 第八部分未来发展方向和应用前景 20 第一部分Manacher算法并行化实现关键词关键要点多线程并行优化 1.将字符串拆分成多个子串，由不同线程同时处理。 2.使用互斥锁或原子操作保证子串处理的同步性，防止数据竞争

2024-06-05 约1.21万字 25页立即下载

2025-05-28 约4.11万字 67页立即下载

基于分布式数据库的并行CART算法的研究与实现的中期报告.docx 基于分布式数据库的并行CART算法的研究与实现的中期报告一、研究背景和意义随着信息时代的发展，数据量呈现爆炸式增长。如何高效地处理这些数据，挖掘出其中蕴含的价值，成为了数据科学和技术领域面临的重要课题。机器学习算法是一种有效的方法，其中分类与回归树（CART）算法是其中的重要一种。CART算法以树结构表示分类与回归模型，通过一系列决策节点对数据进行分割，从而得到一个预测模型。在处理大规模数据时，传统的串行算法会面临着时间和空间的限制，为了更快地处理数据，提高算法效率，使用并行算法是一个不错的选择。本课题旨在研究并实现基于分布式数据库的并行CART算法，利用分布式数据库的优势来实现数据的并

2024-02-03 约1.21千字 3页立即下载

基于CUDA的WEP-L分布式水文模型并行算法的研究.docx 基于CUDA的WEP-L分布式水文模型并行算法的研究一、引言随着全球气候变化和环境问题日益突出，水文模型的研究和应用变得越来越重要。分布式水文模型（DistributedHydrologicalModel）因其能够更准确地模拟和预测水文过程而受到广泛关注。然而，传统的水文模型在处理大规模数据时存在计算效率低、耗时长的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）的WEP-L（WaterandEnergyProcessesatLandSurface）分布式水文模型并行算法。二、背景及意义 CUDA是一种由NVIDIA公

2025-03-09 约4.81千字 10页立即下载

分布式库存问题的并行粒子群求解算法.docx 分布式库存问题的并行粒子群求解算法一、引言随着电子商务和物流行业的快速发展，分布式库存管理问题日益凸显其重要性。库存管理不仅涉及到商品存储、订单处理等基本问题，还涉及到成本控制、资源配置等多方面的优化问题。传统的库存管理方法往往无法满足现代物流系统的高效性和灵活性需求。因此，研究一种高效、智能的分布式库存管理算法具有重要的现实意义。本文提出了一种基于并行粒子群求解算法的分布式库存管理方法，以期为解决分布式库存问题提供新的思路。二、分布式库存问题概述 分布式库存问题是指在多个仓库或节点之间进行库存分配和管理的过程。由于各仓库地理位置分散、库存量动态变化、订单需求不确定等因素，使得分布式库存

2025-03-11 约5.04千字 10页立即下载

分布式库存问题的并行粒子群求解算法.docx 分布式库存问题的并行粒子群求解算法一、引言随着电子商务和物流行业的快速发展，分布式库存管理问题日益凸显其重要性。库存管理不仅涉及到商品存储、订单处理等基本操作，还涉及到成本控制、需求预测等复杂问题。为了解决这些问题，传统的串行算法已经难以满足实时性和准确性的要求。因此，本文提出了一种基于并行粒子群求解算法的分布式库存管理方法。二、分布式库存问题概述 分布式库存问题是指在多个仓库或分销中心之间进行库存分配和调度的问题。该问题涉及到库存量、运输成本、客户需求等多个因素，是一个典型的优化问题。传统的解决方法通常采用集中式决策，即将所有仓库的库存信息集中到一个中心进行决策。然而，这种方法在处理大

2025-04-17 约4.48千字 9页立即下载

基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114465229 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111651417.0 G06F 17/16 (2006.01)

2023-05-08 约1.38万字 12页立即下载

多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法-电力系统自动化.PDF 第卷第期年月日 , 42 20 2018 10 25 Vol.42No.20Oct.252018 : / DOI10.7500AEPS20171026009 多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法 , , , , ,

2019-01-30 约9.76万字 9页立即下载

快速路交织区智能网联车辆分布式协同优化控制研究：模型算法与实践.docx 快速路交织区智能网联车辆分布式协同优化控制研究：模型、算法与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能、物联网、通信技术等的飞速发展，智能网联车辆应运而生，正逐步推动交通领域发生深刻变革。智能网联车辆通过搭载先进的传感器、控制器和执行器等装置，运用5G、人工智能等新技术，实现车与人、路、云等信息的共享互换，不仅具备自动驾驶功能，还能逐步成为智能移动空间和应用终端。这一变革性的发展趋势，为解决日益严峻的交通拥堵和安全问题带来了新的契机。车联网技术的发展为智能汽车带来了更多可能性。车联网使得车辆能够与周围环境实现高度互联，提高交通系统的整体协同性。车联网可以将车载传感器采集的环境信息

2025-03-20 约2.8万字 24页立即下载

一种分布式协同优化的认知无线电网络频谱检测算法.pdf

2018-07-31 约小于1千字 11页立即下载

分布式多工厂生产与运输协同调度：模型、算法与实践优化.docx 一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景在全球化经济迅速发展的当下，市场竞争日益激烈，制造业面临着前所未有的挑战与机遇。为了在全球市场中占据优势，制造企业纷纷寻求创新的生产与运营模式。分布式多工厂生产模式应运而生，它将生产设施分散布局在不同地理位置，充分利用各地的资源优势、劳动力成本差异以及市场接近性，从而实现生产效率的提升和成本的降低。这种模式不仅能够快速响应不同地区的市场需求，还能有效分散生产风险，增强企业的抗风险能力。随着分布式多工厂生产模式的广泛应用，生产与运输环节之间的协同问题变得愈发关键。生产调度需要考虑各个工厂的生产能力、设备状况、人员配置以及原材料供应等因素，

2025-02-13 约2.73万字 22页立即下载

密集网络资源配置：分布式优化与学习算法的协同演进与创新应用.docx 密集网络资源配置：分布式优化与学习算法的协同演进与创新应用一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，各类智能设备的普及以及数据流量的爆炸式增长，网络的规模和复杂度不断攀升，密集网络应运而生。密集网络通过在有限区域内大量部署接入点、基站等设备，显著提升了网络容量和覆盖范围，能够满足海量设备同时接入以及高速数据传输的需求，在5G乃至未来的6G通信网络中扮演着举足轻重的角色。例如在城市的商业中心、交通枢纽等人员密集、数据需求旺盛的区域，密集网络可以有效保障众多用户流畅地进行高清视频播放、实时在线游戏、虚拟现实交互等对网络性能要求极高的业务。然而，密集网络在带来高性能的同

2025-06-04 约3.67万字 28页立即下载

分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用.docx 分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用一、引言随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，传统的聚类算法在处理大规模数据时面临着巨大的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于演化算法的聚类算法优化方法，并在分布式条件下进行了应用。该算法通过模拟自然演化过程，能够在大数据集中发现潜在的聚类结构，并对其进行优化。本文首先介绍了研究背景和意义，然后概述了本文的主要内容和结构。二、相关研究综述本部分对国内外关于聚类算法和演化算法的研究进行了综述。首先介绍了传统聚类算法的优缺点，如K-means、层次聚类等。然后，对演化算法的基本原理、应用领域及优势进行了阐述。最后，分析了将演化算法

2025-02-08 约3.72千字 8页立即下载

分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用.docx 分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用 分布式条件下基于演化算法的聚类算法优化与应用一、引言随着大数据时代的来临，分布式数据处理变得越来越重要。面对海量数据，传统的聚类算法往往面临着巨大的挑战，例如计算效率低下、准确率不高、以及数据在各个节点之间分配的不均匀等问题。本文针对这一问题，提出了一种基于演化算法的分布式聚类算法优化方法，通过模拟自然进化过程来改进聚类算法的效率和精度。二、分布式系统与聚类算法概述在分布式系统中，数据被分割并存储在不同的节点上，使得不同节点上的数据处理能够并行进行。而聚类算法是用于发现数据集中隐藏的模式和结构的一种重要方法。传统的聚类算法包括K-mea

2025-04-14 约3.75千字 8页立即下载