并行算法在大型化工系统优化中的应用

"大型化工系统优化并行算法开发" 在化工行业中，系统优化是一个至关重要的领域，特别是对于处理大规模化工过程的问题来说。由于系统的复杂性和规模，计算时间往往会急剧增加，这成为制约优化效率的一大难题。针对这一挑战，研究者们提出了一种基于并行计算的解决方案，即并行算法在大型化工系统优化中的应用。 本文主要探讨了一种基于并行先导表法（Parallel Front Algorithm，PFAM）的并行计算方法，旨在有效解决稀疏大型线性方程组的问题。这种方法通过矩阵的重排，将大型矩阵转化为带边块对角形式，从而实现并行的部分LU分解。LU分解是一种常用的线性代数方法，用于求解线性方程组，而并行化处理可以显著缩短计算时间。 在算法设计中，研究者运用了隐主元和异常主元下限技术来处理那些在分解过程中无法参与的变量，将它们放入接口矩阵，以确保算法的数值稳定性。这意味着即使面对含有不可解或不稳定元素的复杂问题，算法也能保持其计算的准确性和可靠性。 为了验证该并行算法的有效性，研究人员将其应用于一个典型的高压装置的数据校正问题。通过实际应用，他们证明了该算法不仅能够成功地解决这类问题，而且展示了显著的计算速度提升，进一步证实了并行计算在化工系统优化中的潜力。 这一研究结果为进一步开发面向大型化工系统优化的并行计算算法提供了理论基础和技术支持。利用分布式并行计算的优势，可以大幅度减少计算时间，提高整个化工过程的优化效率。并行算法的应用也符合当前信息技术发展的趋势，有助于推动化工行业的数字化和智能化进程。 关键词：最优化；并行算法；带边块对角矩阵 分类号：TQ021.8 文献标识码：A 文章编号：1001-4160(2001)03-209-21 这篇研究论文深入探讨了如何通过并行计算技术改进大型化工系统优化的效率。提出的并行算法不仅能够有效应对大规模线性方程组的求解，还能保证数值稳定性和算法的可行性。这一创新性的研究为化工领域的优化问题提供了新的解决思路，并预示着未来并行计算在化工系统优化中的广泛应用。