[发明专利]一种优化模型集成平台运行效率的方法

说明书

本发明公开了一种优化模型集成平台运行效率的方法，包括：针对模型经常使用相同的输入参数进行重复性计算，通过建立模型参数缓存空间，模型优先使用广度优先遍历算法遍历缓存空间中的模型参数树，并使用LRU置换算法选择最近最长时间未匹配成功的模型参数予以淘汰，匹配成功后直接返回叶子节点中存储的模型结果，本发明的优点是：降低对计算机资源的消耗，提高模型的整体运行效率。

技术领域

本发明涉及优化模型集成平台技术领域，特别涉及一种优化模型集成平台运行效率的方法。

背景技术

随着计算机编程技术的发展，传统行业也逐步利用计算机强大的算力辅助计算，从业者通常采用Fortran、C/C++等编程语言进行数据模拟，甚至使用Python进行人工智能、机器学习等算法模拟计算。并将程序封装成可执行文件(EXE)模型，将文本文件(TXT)、数据文件(DAT)等文件作为输入输出的媒介，给他人使用。由于非计算机行业从业者缺乏专业的计算机能力，所编写的程序无法得到高效、便利的使用。

针对此类包含输入文件以及主控文件，可直接驱动EXE文件运行并产生输出文件的模型。为提高模型的使用效率，目前多采用基于WEB的运行集成方式，解决模型并发问题，并且输入输出参数使用丰富的前端控件输入或展示，便于直观分析数据。在平台调用的过程中，后端采用独立空间的方式为多并发提供基础，即新建文件夹，复制EXE执行文件，并将通过程序实现输入参数转换为输入文件，最后调用原模型的EXE文件实现模型计算。

针对此类模型时，由于模型经常使用相同的输入参数进行重复性计算，且模型的运行时间长，对计算机资源的消耗高，尽管独立空间的方式为并发提供了解决方案，但是并没有提高模型的单个任务的运行效率。由于模型的参数经过前端-后端-前端的传递以及其他资源的耗时，模型集成平台的整体运行效率不高。

发明内容

本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种优化模型集成平台运行效率的方法，解决了现有技术中存在的缺陷。

为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：

一种优化模型集成平台运行效率的方法,包括：前端完成模型输入参数，模型输入参数产生，前端进行必要的参数校验。模型输入参数进入模型缓存空间中，使用先序遍历算法遍历模型参数树，当遍历某条路径至到叶子节点，即检索成功后直接把叶子节点中存储的输出结果返回前端。若检索不成功，将本次模型任务的输入参数，传入线程池并等待结果。模型任务在线程池中运行完成后，将模型输出参数以及状态描述返回模型缓存空间，将模型参数在当前检索不成功的父节点依次建立子节点存储输入参数，在叶子节点中存储模型输出参数以及状态描述等信息，并把模型输出参数返回前端。

进一步地，模型缓存空间的工作流程如下：