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J-GLOBAL ID：202002246250010390   整理番号：20A1949708

大規模水力発電システムのためのスパークに基づく多次元並列動的計画法アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multidimensional Parallel Dynamic Programming Algorithm Based on Spark for Large-Scale Hydropower Systems

著者 (7件)： Ma Yufei (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Zhong Ping-an (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Xu Bin (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Xu Bin (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Nanjing Hydraulic Research Institute, Nanjing, China) ,  Zhu Feilin (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Xiao Yao (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Lu Qingwen (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 34  号： 11  ページ： 3427-3444  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0430A  ISSN： 0920-4741  CODEN： WRMAEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模水力発電システムのための動的計画法(DP)アルゴリズムでは「次元のurseい」が主要な問題である。本研究では,Spark(PDPoS)に基づく並列DPアルゴリズムを提案し,「次元のurse」を軽減する。並列計算実験を,貯水池の数,離散水位の数,およびCPUコアの数を変えて定式化し,PDPoSの品質と効率を分析した。この方法論を,中国のYuanshui川流域の8つの貯水池から成るカスケード貯留層システムに適用した。結果は次の通りである。(1)離散水位の数は,溶液品質における支配的因子であり,一方,貯水池の数は,解決効率における支配的因子であった。(2)PDPoSの実行時間は,計算スケール(貯水池数および離散水位によって決定)によって著しく影響され,CPUコアの数と実行時間の関係は,計算スケールの増加とともに三相であった。(3)計算スケールが大きければ大きいほど,並列性能(すなわち,並列高速化と並列効率)がより良い。提案したPDPoS法は,強い普遍性,高い並列性能,および高い実用的価値を持っている。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  貯水池 ,  *動的計画法 ,  *水力発電 ,  水位 ,  流域 ,  並列演算 ,  *高次元 ,  高速化 ,  定式化 ,  普遍性
準シソーラス用語： 実行時間 ,  CPUコア ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水力発電 ,  次元性の追求 ,  多次元動的計画法 ,  並列計算 ,  火花

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  水力発電 ,  スパーク ,  多次元 ,  動的計画法 ,  アルゴリズム