并行算法

并行随机存取机（PRAM）是计算机科学中的一种理论计算模型，用于设计和分析并行算法。该模型由同步处理器组成，每个处理器具有少量的局部内存，并共享一个大容量的主存储器。在每个时间步长内，每个处理器可以并行访问内存单元进行读写操作或执行本地计算。PRAM模型的变体包括EREW（独占读独占写）、CREW（并发读独占写）和CRCW（并发读并发写），分别控制处理器对内存的访问权限。尽管PRAM模型在实际系统中的应用有限，作为理论框架，它为并行算法的开发提供了重要指导。开发者可以专注于算法逻辑而无需深入考虑网络结构和技术细节。PRAM算法的基本编程构造类似于并行循环结构，用于描述多处理器同时操作内存的场景

MPI并行实现WARSHALL算法

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

Apriori 算法在数据挖掘中挺经典的，是在频繁项集的计算上。不过，它的运行时间挺长，是数据量大的时候，这时候多线程并行计算就派上用场了。通过把统计候选项目个数的任务交给多线程来做，这个基于线程并行计算的 Apriori 算法就能显著减少运行时间。实验数据显示，它的效果蛮的，效率大大提升。你要是有类似需求，不妨试试看。毕竟，谁不想让代码跑得更快呢？ 这个算法利用了并行计算的特点，让复杂的计算任务分摊到多个线程中去，缩短了执行时间。如果你正在做频繁项集挖掘，尤其是数据量大时，完全可以尝试一下这个优化版的 Apriori 算法。它不仅提高了效率，还能帮你节省不少计算资源，算得上是性能和效率的双赢

Matlab Hill代码存储库包含Matlab和Python类库，展示多种进化算法示例，包括多目标优化算法，作为NSGA-II学习的比较基准。该库支持并行适应性评估，适用于多核或集群计算机。

实验环境与测试函数 本次实验采用7台Dell服务器搭建Spark集群，包含1个主节点和6个工作节点，采用standalone模式进行任务调度。服务器配置为8G内存、四核处理器。软件环境包括spark-1.2.0-bin-hadoop1、Hadoop-1.2.1、JDK1.7.0_71(Linux版)以及ubuntu12.04Server操作系统。 实验选用Deb等人提出的双目标函数ZDT1作为测试用例，该函数包含两个复杂的目标函数和约束条件，符合大规模复杂优化问题的要求。 实验结果与性能分析 mapPartitions和map算子性能对比 实验初始化8个不同规模的种群，在相同条件下分别使用m

针对大规模数据集，提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。

并行计算是计算机科学中的一个关键领域，在大数据处理和高性能计算中发挥着重要作用。\"并行算法3.rar学习交流分享\"提供了深入学习并行算法的资源，可能包括书籍或课程讲义，由知名专家陈国良等撰写。深入探讨了并行算法的基础概念及其在多处理器系统中的应用，涵盖了并行计算模型、负载均衡、并行算法设计策略、数据划分与通信等关键内容。

为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题，该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型，实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块，并将其分配给不同的Map进程进行并行计算，从而有效利用系统存储和计算资源。同时，MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚，减少了中间结果数据量，显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明，Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。