分布式计算系统以及计算机设备技术方案

本说明书实施例提供一种分布式计算系统及计算机设备。该分布式计算系统在原有的master

【技术实现步骤摘要】
分布式计算系统以及计算机设备


[0001]本说明书涉及数据处理
，尤其涉及一种分布式计算系统以及计算机设备。

技术介绍

[0002]针对很多业务场景中的优化问题，都可以构建优化模型求解，得到优化问题中的各个决策变量的最优结果。由于有些业务场景，其涉及到的业务数据量较大，构建的优化模型中包含的决策变量较多，比如，在一些场景决策变量多达数亿，因而在求解决策变量的过程中涉及的计算量很大，导致处理速度较慢。因而，针对上述优化问题，有必要提供一种可以提高处理效率的方案。

技术实现思路

[0003]基于此，本说明书提供了一种分布是计算系统及计算机设备。
[0004]根据本说明书实施例的第一方面，提供一种分布式计算系统，所述分布式计算系统包括主节点、算子节点以及若干个工作节点，所述分布式计算系统用于确定基于原始优化问题构建的多个目标优化模型中的决策变量的优化结果，每个目标优化模型中包括所述原始优化问题的部分决策变量，以及在所述目标优化模型中并入所述原始优化问题的约束条件时引入的目标变量，每个工作节点对应一个目标优化模型；其中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式计算系统，所述分布式计算系统包括主节点、算子节点以及若干个工作节点，所述分布式计算系统用于确定基于原始优化问题构建的多个目标优化模型中的决策变量的优化结果，每个目标优化模型中包括所述原始优化问题的部分决策变量，以及在所述目标优化模型中并入所述原始优化问题的约束条件时引入的目标变量，每个工作节点对应一个目标优化模型；其中，所述主节点、所述算子节点以及所述若干个工作节点用于迭代执行以下步骤：所述算子节点用于在接收到所述主节点发送的指示迭代任务未终止的指示信息后，基于每个所述工作节点在上一轮迭代确定的各决策变量的优化结果确定所述约束条件对应的约束误差，将所述约束误差发送给所述主节点，以及基于所述约束误差确定所述目标变量的优化结果并发送给所述工作节点；所述工作节点用于利用所述算子节点发送的所述目标变量的优化结果更新所述工作节点对应的目标优化模型，并确定更新后的目标优化模型中各决策变量的优化结果；所述主节点用于基于所述约束误差确定是否终止迭代任务，并通知所述算子节点。2.根据权利要求1所述的分布式计算系统，所述算子节点用于基于每个所述工作节点在上一轮迭代确定的各决策变量的优化结果确定所述约束条件对应的约束误差，包括：从每个所述工作节点中获取上一轮迭代确定的各决策变量的优化结果，基于从各工作节点获取的所述决策变量的优化结果以及所述约束条件确定所述约束误差；或从每个所述工作节点中获取约束值，累计从各工作节点获取的约束值，并基于累计结果和约束条件确定所述约束误差，所述约束值基于上一轮迭代确定的各决策变量的优化结果以及所述约束条件确定。3.根据权利要求1所述的分布式计算系统，所述算子节点还用于在接收到所述主节点发送的所述指示信息后，将所述主节点的当前一轮迭代任务的状态更新为完成状态；以及用于在接收到所有工作节点发送的所述决策变量的优化结果或约束值后，将所述工作节点当前一轮迭代任务的状态更新为完成状态，所述约束值基于所述决策变量的优化结果以及所述约束条件确定。4.根据权利要求1所述的分布式计算系统，所述主节点还用于在通知所述算子节点迭代任务未终止后，执行与所述迭代任务无关的其他任务。5.根据权利要求1所述的分布式计算系统，所述目标优化模型基于以下方式得到：利用对偶变量将所述原始优化问题的约束条件耦合到所述原始优化问题对应的原始优化模型中，构建所述目标优化模型；其中，所述目标变量包括所述对偶变量。6.根据权利要求5所述的分布式计算系统，所述目标优化模型中还包括二次惩罚项，所述二次惩罚项中包含指定变量，所述目标变量还包括所述指定变量。7.根据权利要求1所述的分布式计算系统，所述约束条件包括等式约束条件和不等式约束条件，所述算子节点用于基于每个所述工作节...

【专利技术属性】
技术研发人员：简道红，顾科才，吴华，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：