48、Python 中的多进程与高性能计算

Python 中的多进程与高性能计算

1. 简单但耗时的算法

为了聚焦于并行处理的各种机制,需要解决一个易于理解的问题,同时该问题要能处理任意大的数据集,最好每个元素的运行时间不可预测,结果也不可预测。我们要解决的问题是确定某个整数范围内每个数的所有因数。

1.1 因数计算函数

以下是计算单个数字因数的函数 factors_of

def factors_of(number:(int)) -> (list):
    """
    Returns a list of factors of the provided number:
    All integer-values (x) between 2 and number/2 where number % x == 0
    """
    if type(number) != int:
        raise TypeError(
            'factors_of expects a positive integer value, but was passed '
            '"%s" (%s)' % (number, type(number).__name__)
        )
    if number < 1:
        raise ValueError(
            'factors_of expects a positive integer value, but was passed '
            '"%s" (%s)
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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