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梯级水电站群分布式随机动态规划算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究意义与背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 梯级水电系统优化调度方法研究进展第11-12页
        1.2.2 梯级水电站群动态规划方法研究进展第12-13页
        1.2.3 梯级水电站群动态规划方法并行化技术研究现状第13-15页
        1.2.4 梯级水电站群动态规划方法云计算技术研究现状第15-16页
    1.3 本文主要工作第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
2 随机动态规划算法模型及并行化研究第18-28页
    2.1 动态规划数学模型第18页
    2.2 梯级水电站群长期优化调度随机动态规划算法第18-23页
        2.2.1 状态转移方程第19-20页
        2.2.2 约束条件第20页
        2.2.3 惩罚措施第20-21页
        2.2.4 计算过程第21-23页
    2.3 随机动态规划并行分析第23-25页
        2.3.1 随机动态规划并行模式第23-24页
        2.3.2 决策变量并行第24页
        2.3.3 状态变量并行第24-25页
    2.4 分布式随机动态规划算法第25-27页
        2.4.1 分布式并行与多核并行第25-26页
        2.4.2 分布式并行的优势第26页
        2.4.3 分布式并行的挑战第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 高性能计算下的分布式随机动态规划算法第28-48页
    3.1 引言第28页
    3.2 基于MPI的分布式并行随机动态规划算法第28-32页
        3.2.1 点对点通信模型第28-29页
        3.2.2 算法计算流程第29-32页
    3.3 基于MPI的混合多线程分布式并行随机动态规划算法第32-35页
        3.3.1 算法改进第32页
        3.3.2 计算流程第32-35页
    3.4 算法分析第35-37页
        3.4.1 时间复杂度分析第35-36页
        3.4.2 空间复杂度分析第36-37页
    3.5 实验结果与分析第37-46页
        3.5.1 实验环境与设计第37-38页
        3.5.2 实验结果第38-40页
        3.5.3 不同并行单元数下耗时分析第40-42页
        3.5.4 计算规模扩展性分析第42-44页
        3.5.5 计算节点扩展性分析第44-46页
        3.5.6 内存使用分析第46页
    3.6 本章小结第46-48页
4 云计算下的分布式随机动态规划算法第48-65页
    4.1 引言第48页
    4.2 数据处理模型第48-50页
    4.3 基于Spark的分布式并行随机动态规划方法第50-54页
        4.3.1 末水位组合数据并行模型第50-52页
        4.3.2 初水位组合数据并行模型第52-54页
    4.4 算法分析第54-55页
        4.4.1 时间复杂度分析第54-55页
        4.4.2 空间复杂度分析第55页
    4.5 实验结果与分析第55-62页
        4.5.1 不同并行任务数下耗时分析第56-58页
        4.5.2 计算规模扩展性分析第58-59页
        4.5.3 集群节点扩展性分析第59-61页
        4.5.4 内存消耗分析第61-62页
    4.6 算法综合分析第62-64页
    4.7 算法适用模型第64页
    4.8 本章小结第64-65页
结论第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第71-72页
致谢第72-73页

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