49、测试用例描述

测试用例描述

1 测试案例的选择依据

在高性能计算(HPC)领域,选择合适的测试用例至关重要。这些测试用例不仅要能够反映实际应用场景的需求,还要具备足够的复杂性和多样性,以便全面评估各种优化策略的效果。本章将详细介绍一系列精心挑选的测试用例,涵盖从单核到集群级别的优化实践,旨在帮助读者理解如何在不同层次上实现性能和能源效率的最大化。

1.1 选择标准

测试用例的选择基于以下几个标准:
- 代表性 :用例应能代表广泛的应用场景,包括但不限于计算流体力学(CFD)、等离子体物理、材料科学等。
- 复杂度 :用例应具有一定的复杂度,能够体现不同优化技术的应用效果。
- 可重复性 :用例应易于复现,便于其他研究者或工程师进行验证和比较。
- 资源消耗 :用例应在计算资源消耗上有明显差异,以便评估优化前后资源利用率的变化。

1.2 示例应用

以下是几个典型的测试用例示例:
- SpecuLOOS :这是一个计算流体力学(CFD)应用,主要用于模拟复杂流体流动。其特点是数据密集型,需要大量的主内存带宽和高效的矩阵运算。
- LEMan :这是一个用于等离子体加热的线性电磁波代码,涉及复杂的矩阵操作和通信模式,适合评估节点间通信效率。
- TERPSICHORE :这是一个用于模拟托卡马克和仿星器的等离子体物理代码,

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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