我们正在开发一种在 .Net 中进行股票建模的分析工具。
该工具的主要目标是运行模型 5 年，并对各种产品的 future 进货、出货和库存进行预测。
代码的主要工作流程是 1. 从数据库中获取数据。 2. 对于每个日期 过程数据(运行生产和库存模型) 3. 遍历所有日期后，将所有数据一起更新到数据库中。
所以主要只有两个数据库调用，最初我们将所有数据放在数据集中，然后我们在 Ram 中处理它，不进行数据库调用。
我们遇到的问题是运行一个模型 1 年要花将近一个小时。我们的基准是在 5 分钟内运行该模型 5 年。
我们已经研究这个问题将近一个月了。现在我们已经能够在 10 分钟内完成运行 1 年的模型。以下是我们发现的事情。 - 在从数据集中获取数据时，如果表格包含所有五年的数据，则很难处理，因此我们将数据集分成每月循环，现在我们一次运行一个月的模型。这给了我们最大的速度提升。 - 试图减少每天运行的模型内的循环。这并没有给我们带来太大的改进。
您可以从以下链接下载一个 rar 文件。 http://dl.dropbox.com/u/4546390/iPlanner.rar
它包含三个文件。
iPlanner Tables.xls :给出了数据库设计的想法。 iPlanner Logic.xls :讨论表格和生产模型、装运模型和实际值处理的逻辑。我认为最重要的是查看生产模型，这将使您简要了解该模型每天都在做什么。
Common.cs:它具有调用生产模型功能，一切都从这里开始。您也可以检查一下。
该模型以前是用 excel 编写的，过去 5 年需要 2 分钟。迁移到 .Net 的原因是为了拥有更多共享功能并拥有类似软件的外观。
我正在尝试找出可以改进的方法。
如果需要更多信息，请告诉我。
提前致谢
最佳答案
如果每个日期的计算都是独立的，这听起来像是 map/reduce 的一个很好的应用。您对并行化此计算的想法进行了多少探索？六十个 Hadoop 处理器，五年窗口中每个月一个，可以缩短工作时间。
关于.net - 基于 .Net 的建模应用程序的速度改进，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5978488/