HPGA求解流量调和问题的性能评价

针对深水天然气-凝析液生产系统的流量调和问题,采用主从式-粗粒度混合并行遗传算法(Hybrid Parallel Genetic Algorithm,HPGA)求解得到单井流量估计值,以弥补传统遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)计算耗时长的缺陷。HPGA基于多核PC集群的分布式储存,通过线程和进程两级并行实现;节点内部使用主从式并行模型(Master-slave Genetic Algorithm,MSGA),在多节点上应用粗粒度并行模型(Coarse-grained Parallel Genetic Algorithm,CGGA)。以某气田两井生产系统为例,通过对比HPGA、MSGA及SGA的计算时间和计算结果,研究HPGA在虚拟计量应用中的并行性能。结果表明:HPGA的并行效率和加速比占线性加速比的比例均在70%以上,计算时间显著缩短,且流量估计误差降低,满足工程运行离线分析的需求。同时,研究了加速比和并行效率随进程数和种群数的变化规律,以探讨并行开销的影响。     

地下水流动三维有限差分模型并行计算

基于高速内联网落InfiniBand构建(IBA),采用分布式虚拟共亨内存(DVSM),利用Linux PC机群系统,根据地下水流动的有限差分模型MODFLOW,通过并行计算来模拟三维复杂几何形状的非均质各向异性地下孔隙介质含水系统的水流问题.对于给定的边值问题,计算出不同计算节点的加速比和效率.模拟结果显示,IBA可以通过远程直接内存访问(RDMA)和在硬件中自动运行的方式支持共亨内存进程,在DVSM系统上使计算节点与管理节点之间的通讯时间消耗最小.通过IBA,DVSM能够在很大程度上提高MODFLOW的并行计算效率.结果表明:对于 1000万有限差分计算单元,4,8,16,32,64个计算节点分别参与计算,并行效率分别为32.75%,59.63%,63.63%,58.88%,55.23%.实验证实了基于Linux PC机群系统的MODFLOW并行计算的有效性.     

小麦生育期模拟模型的比较研究

对国际上较知名的小麦生育期模型进行比较,为作物生育期模型的改进和完善提供参考。以CERES-Wheat、APSIMWheat、WheatGrow中的生育期子模型为对象,从阶段划分、参数设置、模型算法和模拟效果等方面对其进行比较分析。结果表明:在阶段划分上,CERES-Wheat和APSIM-Wheat均以累积热时间为尺度;WheatGrow以生理发育时间为尺度,并提出以茎顶端发育为主线预测生育期。参数设置上,WheatGrow模型较CERES-Wheat与APSIM-Wheat模型增加了基本早熟性和温度敏感性参数。模型算法上,CERES-Wheat和APSIM-Wheat均以折线型函数描述温度对发育速率的影响,WheatGrow则采用了正弦指数函数或余弦指数函数进行模拟;CERES-Wheat和APSIM-Wheat的春化效应因子是基于日平均温度的经验函数,而WheatGrow是基于日平均温度的3段函数;3个模型对光周期效应的模拟均采用二次函数。利用不同生态点、播期、密度和高温处理的试验资料对上述3个模型模拟的小麦开花期和成熟期进行了检验,结果显示:在正常环境条件下3个模型模拟值和预测值之间的均方根误差(RMSE)为1~2 d,但在生育后期极端高温条件下,3个模型对生育期的模拟效果均较差,RMSE为4~5 d。3个模型在正常环境条件下对小麦生育期模拟均较为准确,其中CERES-Wheat模型对成熟期的预测效果最好,WheatGrow模型对开花期的预测效果最好,但在极端高温下3个模型的模拟误差均较大,有待进一步改进和完善。     

黑龙江省大豆作物系数的确定

作物系数是计算作物需水量,合理进行灌溉和水分资源调配的重要参数。依据1991—2011年黑龙江10个典型农业气象站大豆农业气象观测记录,运用统计学方法,确定了大豆实际平均生育期,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式和根层水分平衡原理,计算出了大豆作物系数,并进一步分析了大豆作物系数的变化规律。结果表明,近20年,黑龙江大豆平均播种时间推迟5 d,收获时间推迟10 d,平均生育期为5月1日到9月30日,生育期延长5 d。大豆作物系数在生育期内呈现出“单峰”变化趋势,结荚期的作物系数最大,为0.96,其次是开花期,为0.75,苗期和成熟期最小,为0.32;三叶期、分枝期和鼓粒期作物系数分别为0.60,0.62和0.71,全生育期平均作物系数为0.61。大豆的水分敏感期为结荚期和开花期。     

顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法

提出了一种顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法.首先利用拓扑分析和网络分析提取多级河流矢量数据的空间邻接结点,并对Douglas-Peucker算法进行改进;然后基于数据并行的任务分配方式,设计多级河流矢量数据并行压缩算法,并利用消息传递接口和C语言对该算法进行编程实现;最后设计验证性实验,利用该算法对三峡库区重庆段的多级河流矢量数据进行压缩.研究表明:利用该算法压缩多级河流矢量数据的空间邻接结点保持率达到100%,同时相对于串行算法,计算节点为4时平均加速比可达2.507,提高了压缩效率.     

三种胡麻生长模型对现蕾期和青果期干旱胁迫响应能力的比较

本研究利用不同胡麻品种、不同干旱程度的大田试验数据，检验、评估3种作物模型干旱胁迫效应算法的精确性，及其在现蕾期、青果期干旱胁迫处理下对胡麻蒸腾速率、气孔导度、叶面积指数及籽粒产量4个指标的模拟预测能力。模拟结果表明，干旱胁迫使胡麻蒸腾速率、气孔导度、叶面积指数和籽粒产量降低。3种作物模型干旱胁迫效应算法可以模拟出胡麻生理生化指标在各干旱处理下的变化趋势，但模拟效果不够理想。3种干旱胁迫效应算法均低估了籽粒产量。综合考虑，WOFOST模型干旱胁迫效应算法对籽粒产量、蒸腾速率的模拟效果最好，APSIM模型干旱胁迫效应算法对气孔导度的模拟效果最好，DSSAT模型干旱胁迫效应算法对叶面积指数的模拟效果最好。     

UV-B增加对小麦及玉米物候发育影响的初步研究

观察了UV-B增加对小麦及玉米物候发育的影响,结果表明:UV-B增加对小麦及玉米物候期具有明显的推迟效应,且这种推迟效应可能与UV-B增加影响作物的营养供给无关;UV-B增加对小麦群体内小气候有显著影响,表现为气温和土温显著升高,UV-B增加对小麦物候期的推迟效应与UV-B增加条件下作物群体内小气候的变化无关;初步探讨了紫外线UV-B增加对作物物候影响的机制,并提出有待于进一步研究的问题。     

基于混合并行的Kriging插值算法研究

普通Kriging方法是进行空间降水插值的一种有效方法。然而一方面由于海量数据插值计算量大,另一方面该算法的时间复杂度大,为减少空间降水插值的计算时间,采用OpenMP和MPI混合并行技术,实现Kriging并行算法。在Windows操作系统上搭建并行计算环境,实验数据表明,该并行算法能有效地节省计算时间。     

基于并行人工蜂群算法的含DG的配电网重构

配电网重构属于非线性多目标优化问题,文章中建立了以网络损耗与节点电压偏差最小为目标的含分布式电源的配电网重构模型,并运用并行人工蜂群算法进行了求解,得到了兼顾网络损耗与节点电压偏差的最优网络拓扑模型。本章中采用了基于环网的编码方式,减少了算法寻优过程中不可行解的产生,提升了算法效率;通过引入混合蛙跳思想的进化方式,使种群的新个体得以生存,加强了种群的进化能力,使算法的全局搜索能力得到提高。将并行人工蜂群算法应用于IEEE33节点配电系统,运用MATLAB软件对加入分布式电源后的配电网的重构模型进行了仿真分析,与其他算法进行比较,网络损耗减少17. 5%,最低点电压升高14. 3%,仿真结果验证了并行人工蜂群算法的有效性。     

MSP问题解法的并行化研究

为提高MSP问题的多项式时间算法ZH算法的计算速度，使其能够进行更大规模多级图的测试，本文对ZH算法进行了性能分析与并行的可行性评估，针对ZH算法中循环体较多的特点，分别在巨型机和普通PC机上进行MSP问题求解算法的首次并行化实践，随之对并行化算法提出优化方法，在实验中取得了较高的加速比。