设计验证和生产确认[福特FORD]

内容有： 1. 什么是GPDS（全球产品开发系统）？ 2. GPDS的关键事件是什么？ 3. 地方部分的GPDS程序是什么？ 4. 哪里有更多的GPDS信息？

本文档适用于向福特汽车公司和合资企业内所有地区提供生产和服务零件的组织。 在本文档中使用“福特”一词时，均指“福特汽车公司”及其合资企业。

此数据集取自网络，代表服务成员在 2019 年 2 月的行程。 file/opensearch/documents/92965/201902-fordgobike-tripdata.csv

为设计基于固定序的 Bellman-Ford 算法在 CUDA 平台下并行优化方案，结合算法计算密集和数据密集的特点。从核函数计算层 面，提出了访存优化方法和基于固定序优化线程发散；从 CPU-GPU 传输层面，提出了基于 CUDA 流优化数据传输开销方法。经对不同显 卡测试，参照共享内存容量划分线程块、缩减迭代后向量维度和使用 CUDA 流缩短首次计算时延，相比传统算法，改进后并行算法加速 比在 200 倍左右。该并行优化方案验证了固定序在 CUDA 平台具有可行性和可移植性，可作为多平台研究参照。

有很多东西都讲的比较清楚，很有点意思，例子也比较多，代码注释也还可以让人明白。对于ADT算是真正讲到点子上了。 最完整

使用标号算法(Ford-Fulkerson)解决最大流问题。 其基本思想是从某个可行流F出发，找到关于这个流的一个可改进路经P，然后沿着P调整F，对新的可行流试图寻找关于他的可改进路经，如此反复直至求得最大流。

采用ford-fulkerson算法计算网络最大流，java语言实现

实验5.生成一个100个点，300条边的无向图，对于图中的每个连通分支，计算其中的割点。从连通分支中删除该点，会导致分支不再连通的点被称为割点。 实验6.用局部搜索算法，求一个无向图的最小生成树。生成一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。用Kruskal或prim算法求得该图的最小生成树，验证局部搜索算法的对错。 实验7.已知Bellman-Ford算法能判断一个有向加权图是否含有负权重的圈。请设计一个算法，从图中找出一个负圈。图：100个点，500条边，每条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。要求多次生成这样的随即图，直到发现负圈为止。