非数值并行计算方法遗传算法

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

Apriori 算法在数据挖掘中挺经典的，是在频繁项集的计算上。不过，它的运行时间挺长，是数据量大的时候，这时候多线程并行计算就派上用场了。通过把统计候选项目个数的任务交给多线程来做，这个基于线程并行计算的 Apriori 算法就能显著减少运行时间。实验数据显示，它的效果蛮的，效率大大提升。你要是有类似需求，不妨试试看。毕竟，谁不想让代码跑得更快呢？ 这个算法利用了并行计算的特点，让复杂的计算任务分摊到多个线程中去，缩短了执行时间。如果你正在做频繁项集挖掘，尤其是数据量大时，完全可以尝试一下这个优化版的 Apriori 算法。它不仅提高了效率，还能帮你节省不少计算资源，算得上是性能和效率的双赢

并行计算是计算机科学中的一个关键领域，在大数据处理和高性能计算中发挥着重要作用。\"并行算法3.rar学习交流分享\"提供了深入学习并行算法的资源，可能包括书籍或课程讲义，由知名专家陈国良等撰写。深入探讨了并行算法的基础概念及其在多处理器系统中的应用，涵盖了并行计算模型、负载均衡、并行算法设计策略、数据划分与通信等关键内容。

实验环境与测试函数 本次实验采用7台Dell服务器搭建Spark集群，包含1个主节点和6个工作节点，采用standalone模式进行任务调度。服务器配置为8G内存、四核处理器。软件环境包括spark-1.2.0-bin-hadoop1、Hadoop-1.2.1、JDK1.7.0_71(Linux版)以及ubuntu12.04Server操作系统。 实验选用Deb等人提出的双目标函数ZDT1作为测试用例，该函数包含两个复杂的目标函数和约束条件，符合大规模复杂优化问题的要求。 实验结果与性能分析 mapPartitions和map算子性能对比 实验初始化8个不同规模的种群，在相同条件下分别使用m

本书详细阐述了数值计算方法的理论基础及其在实际应用中的运用，重点介绍了如何使用Matlab软件实现各种数值算法。强调了通过Matlab进行数值方法的程序设计，以提升读者的实际操作能力并加深对数值计算理论的理解。

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

本书以工程和科学应用为视角，详细探讨了数值分析中常见数学问题的理论与方法。

并行计算的实战教材，中科院的《并行计算导论》算是比较硬核的一本。内容偏技术流，讲的是怎么用Linux配合MPI干高性能的活儿，比如数值积分、矩阵求解、FFT、二维泊松方程这些常见问题的并行解法。 操作环境挺接地气的，基于Linux，代码也不绕，用过命令行的你肯定能上手。多例子直接跑MPI就行，像mpirun -np 4 ./fft_solver，响应也快，调试也方便。 有意思的是书里不仅讲怎么干活，还讲怎么干得快。比如在并行矩阵求解那里，提到了稀疏矩阵怎么分块传输，怎么避免通信阻塞，嗯，读起来蛮有收获的。 如果你对并行算法有点兴趣，推荐顺手看看几个相关的资源：MPI 并行 WARSHALL 算

1、遗传算法在智能计算中的应用范围包括组合优化、函数优化、自动控制、生产调度、图像处理、机器学习、人工生命和数据挖掘等领域。