M.达马斯。;Salmerón,M。;J·奥尔特加。;奥利瓦雷斯,G。;Pomares,H。 计算机集群中的并行动态供水调度。 (英语) Zbl 1021.68606号 并发计算。实际。实验。 13,第15号,1281-1302(2001). 总结:工业中不同应用领域中出现的复杂规划和控制问题的并行化,服务和商业环境不仅允许在所需的时间内确定控制变量,而且随着更多的处理器参与并行程序的执行。在本文中,我们描述了供水网络中的调度应用程序,以演示并行处理的好处。我们提出的过程将动态规划、遗传算法和时间序列预测相结合,以解决分阶段决策、状态和控制属于连续空间的问题。考虑到这些应用程序的计算复杂性和通常施加的时间约束,该过程已由计算机集群中的并行程序实现,一个廉价且扩展广泛的平台,可以使并行成为解决许多不同环境中复杂问题的实用方法。 MSC公司: 68单位99 计算方法和应用 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68平方米 计算机系统环境下的性能评估、排队和调度 关键词:神经动态规划;进化计算;并行遗传算法;神经网络;计算机集群;供水网络调度 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Damas}等人,并发计算。实际。Exp.13,No.15,1281--1302(2001;Zbl 1021.68606) 全文: 内政部 参考文献: [1] Anderson,NOW(工作站网络)案例,IEEE Micro pp 54–(1995)·Zbl 05097627号 ·doi:10.1109/40.342018年 [2] Keane,《金融信息处理中的并行系统》,《并行:实践与经验》,第8(10)页,757–(1996)·doi:10.1002/(SICI)1096-9128(199612)8:10<757::AID-CPE271>3.0.CO;第2季度 [3] Chien,高性能网络接口的设计挑战,IEEE Computer pp 42–(1998) [4] Jowitt,供水网络中的最优水泵调度,ASCE水资源规划与管理杂志118(4),第406页–(1992) [5] Bertsekas,动态规划和最优控制(1995) [6] Bellmann,应用动态规划(1962) [7] Bertsekas,神经动力学编程(1996) [8] Tesauro,神经信息处理进展8 pp 1068–(1996) [9] Watkins CJCH学习延迟奖励博士论文1989 [10] Renders,使用遗传算法进行全局优化的混合方法,IEEE系统、人和控制论汇刊(B部分)26(2)第243页–(1996)·数字对象标识代码:10.1109/3477.485836 [11] Moody,本地调谐处理单元网络中的快速学习,神经计算1(2),第281页–(1989) [12] Golub,矩阵计算(1989) [13] Kanjilal,关于正交变换在前馈网络设计和分析中的应用,IEEE神经网络汇刊6(5)pp 1061–(1995)·Zbl 0855.93004号 ·数字对象标识代码:10.1109/72.410351 [14] Salmerón,计算机科学课堂讲稿,收录于:神经建模基础和工具第467页–(1999) [15] Salmerón,使用正交技术改进的RAN序列预测,神经计算·Zbl 0995.68087号 [16] Booker,分类器系统和遗传算法,《人工智能》40(1-3),第235页–(1989)·doi:10.1016/0004-3702(89)90050-7 [17] Grefenstette,《遗传算法手册》(1991) [18] Whitley,神经控制问题的遗传强化学习,机器学习13第259页–(1993)·doi:10.1023/A:1022674030396 [19] Goldberg,《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》(1989)·Zbl 0721.68056号 [20] Janikov,《第四届遗传算法国际会议论文集》,第31页-(1991) [21] 福克斯GC高性能计算和通信技术报告SCCS-757 1996的应用前景 [22] Bertsekas,并行和分布式计算:数值方法(1989) [23] Tesauro,《神经信息处理系统进展》,第9页,第1069页–(1997) [24] Sareni,《重新审视适应度共享和小生境方法》,IEEE进化计算汇刊2(3)第97页–(1998)·Zbl 05452126号 ·doi:10.1109/4235.735432 [25] Goldberg DE Richardson J多峰函数优化的共享遗传算法1987年第二届遗传算法国际会议论文集41 49 [26] Tsitsiklis,《函数逼近下的时间差分学习分析》,IEEE自动控制汇刊42(5),第674页–(1997)·Zbl 0914.93075号 ·数字对象标识代码:10.1109/9.580874 [27] Crities,Advances in Neural Information Processing 8第1017页–(1996) [28] 张,神经信息处理进展8 pp 1024–(1996) [29] Damas M Salmerón M Diaz A Ortega J Olivares G Prieto A遗传算法和神经动力学编程:2000年供水网络应用进化计算大会(CEC2000)2000 7 14 [30] 用于供水网络预测控制的Damas M Salmerón M Ortega J ANNs和Gas IEEE-INNS-ENNS国际神经网络联合会议(IJCNN2000)2000 365 368 [31] Wolpert,优化无免费午餐定理,IEEE进化计算汇刊1(1)第67页–(1997)·Zbl 05451863号 ·doi:10.1109/4235.585893 [32] Smith,进化计算手册,第E1.1:1页–(1997) [33] Eiben,进化算法中的参数控制,IEEE Trans。进化计算3(2)pp 124–(1999)·Zbl 05451876号 ·doi:10.1109/4235.771166 [34] Smith,《第五届遗传算法国际会议论文集》(1993年) [35] Grefenstette,遗传算法控制参数优化,IEEE Trans。系统、管理和控制论16(1)pp 122–(1986) [36] Schaffer,《第三届遗传算法国际会议论文集》,第51页–(1989) [37] 贝尔丁,第六届ICGA会议记录第114页–(1995) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。