使用并行计算思想优化梯级水库群调度算法

本章结合计算机科学领域的并行计算思想，利用动态规划方法递推公式求解的天然并行性特点，采用流行的Fork/Join多核并行框架，提出了细粒度模式设计的梯级水库群优化调度并行离散微分动态规划算法，并应用于澜沧江下游梯级水库群优化调度，结果表明：

（1）并行离散微分动态规划（PDDDP）方法能够大幅度缩短计算时间。因此，在当今多核电脑十分普及的形势下，无需增加额外硬件投资，实现算法并行化是提高求解效率的可行途径。

（2）在并行核数较少情况下，核数的增加可以提高计算加速比；在并行核数较多情况下，核数的增加不一定能提高计算加速比，甚至可能导致并行性能下降，尤其对于计算规模较小的任务，并行核数过多易导致加速比大幅度下降。同时，随着并行核数的增加，算法计算效率逐步下降。

（3）在相同的并行核数环境下，并行核数较少时，超线程状态开启能够充分发挥硬件配置的计算能力；并行核数较多时，超线程状态开启易导致线程管理消耗增大，影响计算效率。因此，对于超线程启闭状态的确定需要对算法进行测试。(www.xing528.com)

（4）对于规模相对较小的计算任务，建议使用核数较少配置实现并行，减少不必要的硬件投资；对于规模相对较大的计算任务，建议使用核数较多配置实现并行，可充分发挥并行算法优势。但是，针对不同计算规模的任务，最优并行性能出现的并行环境需要进行测试得到。

（5）PDDDP方法的并行化设计思路可以为基本动态规划、逐次逼近动态规划、逐步优化算法等动态规划及其改进方法的并行化提供参考和借鉴。