并行设计

并行算法设计一、引言并行算法是指在多核处理器或分布式系统上同时执行多个子任务，以提高计算效率和处理速度的一种计算模式。

随着计算机硬件技术的不断发展，越来越多的问题需要借助并行算法来解决。

本文将介绍并行算法的设计原则和常见的设计模式，以及在实际应用中的一些注意事项。

二、并行算法设计原则1. 任务划分原则：并行算法的基础是将原本串行执行的任务划分成多个独立的子任务，并通过适当的调度算法分配给不同的处理器进行并行执行。

任务划分应尽量保持任务的独立性，避免数据依赖关系过多，以提高并行度和性能。

2. 数据分布原则：在设计并行算法时，应根据不同任务的计算量和数据量合理规划数据分布方式。

对于计算密集型任务，可以将数据均匀划分给多个处理器；对于数据密集型任务，可以采用数据分布策略来平衡负载和减少数据通信的开销。

3. 通信和同步原则：并行算法中，处理器间的通信和同步操作是必不可少的。

在设计并行算法时，应考虑如何减少通信和同步的开销，以提高整体的算法性能。

可以通过减少数据传输量、合理设置同步点等方式来优化并行算法的通信和同步操作。

4. 任务调度原则：任务调度是指将多个子任务合理地分配给不同的处理器进行执行的过程。

合理的任务调度策略可以提高并行算法的负载均衡性和吞吐量，并减少处理器间的竞争情况。

在设计并行算法时，应考虑任务划分和任务调度的关系，选择合适的调度策略来优化算法性能。

三、并行算法设计模式1. 分治法：分治法是指将一个大问题分解成多个相互独立的小问题，并通过递归的方式将小问题的解合并成大问题的解。

在设计并行算法时，可以将原问题划分成多个子问题，分配给不同的处理器并行解决，最后将子问题的解合并得到最终结果。

2. 数据并行：数据并行是指将数据划分成多个子集，分配给不同的处理器并行处理。

对于同一类操作，各处理器可以独立计算自己所负责的数据子集，最后将各处理器计算得到的结果合并得到最终结果。

3. 流水线：流水线是指将一个任务划分成多个子任务，并通过不同的处理器按照一定的顺序依次执行。

请简述并行程序设计的foster方法的基本步骤。

摘要：一、引言二、Foster方法的基本步骤1.划分2.通信3.聚集4.映射三、划分1.域分解2.功能分解四、通信1.数据通信2.消息传递五、聚集1.数据聚集2.结果汇总六、映射1.计算资源分配2.并行算法实现七、结论正文：一、引言并行程序设计是一种高效利用多处理器计算机系统的方法，它能显著提高计算速度和处理能力。

在并行程序设计中，Foster方法是一种经典的算法设计过程，由Lan和Foster提出。

本文将详细介绍Foster方法的基本步骤，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。

二、Foster方法的基本步骤Foster方法是一个由四步构成的并行算法设计过程，分别为划分、通信、聚集和映射。

1.划分划分是发现并行算法更多并行性的关键步骤。

在这一步骤中，需要将计算和数据划分成许多小片。

常见的划分方法有域分解和功能分解。

域分解：考虑程序中最大和最频繁访问的数据，先将数据分解成片，再考虑将计算和数据联系起来。

功能分解：将程序中的计算任务分解成可以独立执行的功能模块，以便在多个处理器上并行执行。

2.通信通信是在并行计算中必不可少的环节。

它包括数据通信和消息传递。

数据通信：指不同处理器之间数据的传输和交换。

消息传递：指处理器之间通过消息进行通信，以实现协同工作和数据同步。

3.聚集聚集是对并行计算过程中产生的数据进行处理和汇总的步骤。

主要包括数据聚集和结果汇总。

数据聚集：将各个处理器上的数据进行整合，以便进行下一步的计算。

结果汇总：对各个处理器上的计算结果进行汇总，得到最终的输出结果。

4.映射映射是将划分好的计算和数据映射到具体的计算资源上，实现并行计算的过程。

主要包括计算资源分配和并行算法实现。

计算资源分配：根据处理器能力和任务需求，合理分配计算资源。

并行算法实现：将划分好的计算任务在多个处理器上执行，实现并行计算。

三、结论Foster方法是一种有效的并行程序设计方法，通过划分、通信、聚集和映射四个步骤，可以充分发挥多处理器系统的性能，提高计算效率。

现代设计方法现代设计方法是随着当代科学技术的飞速发展和计算机技术的广泛应用而在设计领域发展起来的一门新兴的多元交叉学科。

以满足市场产品的质量、性能、时间、成本、价格综合效益最优为目的,以计算机辅助设计技术为主体,以知识为依托,以多种科学方法及技术为手段,研究、改进、创造产品和工艺等活动过程所用到的技术和知识群体的总称。

1.并行设计2.虚拟设计3.绿色设计4.可靠性设计5.智能优化设计6.计算机辅助设计7.动态设计8.模块化设计9.计算机仿真设计10.人机学设计11.摩擦学设计12.疲劳设计13.反求设计14.无障碍设计15.共用性设计一、并行设计并行设计是一种对产品及其相关过程(包括设计制造过程和相关的支持过程)进行并行和集成设计的系统化工作模式。

强调产品开发人员一开始就考虑产品从概念设计到消亡的整个生命周期里的所有相关因素的影响，把一切可能产生的错误、矛盾和冲突尽可能及早地发现和解决，以缩短产品开发周期、降低产品成本、提高产品质量。

并行设计作为现代设计理论及方法的范畴，目前已形成的并行设计方法基本上可以分为两大类:基于人员协同和集成的并行化。

基于信息、知识协同和集成的并行化。

并行工程应用于整车项目开发案例研究一般地，汽车整车产品开发共有4个大的阶段，即策划阶段、设计阶段、样品试制阶段和小批试制阶段。

以模、夹具的开发为例，运用并行工程，其与车身工程设计几乎同时进行，从整个计划第4个月开始介入，在整个开发周期的第22个月完成。

而运用串行工程，其在车身工程设计完成后进行，从整个计划第15个月才介入，在整个开发周期的第34个月才完成。

运用并行工程开发时间上节约近36%，整个产品开发周期可以缩短40%～50%。

设计部门不断预发布、评审、输出，相关部门评审、验证意见和建议不断反馈，然后设计不断更改，通过预发布和设计评审、修改若干个循环，这样可以把不必要的失误和不足消灭在设计阶段，同时优化设计。

在各系统设计输出评审的时候，相关部门的意见至关重要。

并行算法与并行程序设计并行计算是目前解决实际问题、改善处理效率的有效手段，它的应用涵盖科学、工程、商业等诸多领域。

并行算法与并行程序设计是并行计算的两大核心内容。

本文集中论述并行算法与并行程序设计的基础原理、种类以及应用价值。

并行算法的基本概念与特性并行算法是一种能同时执行多条指令的算法，它分为多个独立的部分，这些部分可以在多个计算机或者同一台计算机的多个处理器上同时执行。

并行算法的研究目标在于优化并行计算，提高计算效率。

并行算法主要有两种典型的计算模型，即数据并行模型和任务并行模型。

数据并行模型中，每个处理器都对输入数据的不同部分进行操作；而任务并行模型则将任务分配到不同的处理器上执行。

并行算法的设计设计并行算法的关键在于选择合适的并行模型，比如数据并行、功能并行、任务并行等，并在此基础上设计出性能优异的算法。

其中，算法的分解性与并行性是设计并行算法的两大考虑因素。

此外，选择合适的同步机制也是至关重要的。

并行程序设计的基本概念与特性并行程序设计是指编写能在多个处理器上同时执行的程序，以改善执行速度和处理效率。

并行程序设计面临的主要挑战是如何有效并正确地同步各个处理器间的操作，以及如何处理数据依赖和任务调度问题。

并行程序设计的工具和方法目前，编程语言如OpenMP、MPI、CUDA等都可用于并行程序设计，它们提供了用于控制并发执行和数据同步的语义。

OpenMP和MPI 主要面向共享内存和分布式内存应用，并提供了一套丰富的API和指示器进行并行访问控制。

而CUDA是一种GPU的并行计算架构，主要用于处理海量数据，以实现强大的计算能力。

并行算法与程序设计的应用价值通过并行计算可以大幅提高处理器的使用效率，进而可以在较短时间内处理大量数据，尤其在科学计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面表现出了极大的应用价值。

总结并行算法和并行程序设计是并行计算的基础，它们的目标是提供高效、可靠的解决方案，以解决现实世界中的复杂问题。

并行程序设计并行程序设计并行程序设计是指将一个任务或问题分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，以提高程序的运行效率和响应速度。

本文将介绍并行程序设计的概念、原则和常用的并行编程模型。

概念并行程序设计是一种计算思维方式，通过利用计算机多核心、多处理器或者分布式系统的能力，将一个大的问题分解成多个小的子问题，并且让这些子问题可以同时被处理。

通过同时处理多个子问题，可以大大提高程序的处理速度。

并行程序设计原则并行程序设计有一些基本原则，下面是其中几个重要的原则：1. 任务划分：将一个大的任务划分成多个小的子任务。

划分任务时需要注意任务之间的依赖关系，以保证划分后的任务可以并行执行。

2. 任务分配：将划分后的子任务分配给可用的计算资源，如多核心、多处理器或分布式系统中的节点。

任务分配需要考虑计算资源的负载均衡，以充分利用计算资源的能力。

3. 任务通信：并行程序中的任务之间通常需要进行数据交换或同步操作。

任务通信需要合理选择通信方式，并通过合适的同步机制来确保数据的一致性和正确性。

4. 任务合并：在一些情况下，多个子任务的处理结果需要进行合并。

任务合并需要保证合并操作的正确性和效率，同时还要考虑合并操作可能引入的额外开销。

并行编程模型为了简化并行程序的设计与开发，人们提出了一系列并行编程模型。

下面介绍几种常用的并行编程模型：1. 共享内存模型：多个线程共享同一块内存地质空间，线程之间通过读写共享内存来进行通信和同步。

常见的共享内存模型有OpenMP和Cilk等。

2. 消息传递模型：多个进程或线程通过消息的方式进行通信。

每个进程或线程有独立的内存空间，通过发送和接收消息来实现进程间的通信和同步。

常见的消息传递模型有MPI和PVM等。

3. 数据流模型：任务之间通过数据流进行通信。

任务根据数据的可用性来进行执行，并将处理结果传递给下游任务。

数据流模型可以以图形化的方式表示任务之间的依赖关系。

常见的数据流模型有GPGPU和FPGA等。

并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。

人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。

并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。

利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。

本文将介绍并行程序设计的原理。

1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。

在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。

（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。

（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。

（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。

2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。

（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。

（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。

（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。

（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。

4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。

这种方法适用于数据独立性较强的问题。

（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。

并行程序设计心得第一点：并行程序设计的重要性并行程序设计是一种利用多核处理器和分布式计算资源来提高程序执行效率的技术。

在当今计算机硬件性能不断提高，而软件需求日益复杂的情况下，并行程序设计成为了提高软件性能的关键手段。

首先，并行程序设计可以显著提高程序的执行速度。

随着多核处理器的普及，传统的串行程序设计已经无法充分利用硬件资源，而并行程序设计可以将程序分解为多个任务，在多个处理器核心上同时执行，从而大大提高程序的运行效率。

对于计算密集型应用，如科学计算、大数据处理等，并行程序设计可以大幅减少计算时间，提高工作效率。

其次，并行程序设计可以提高程序的可扩展性。

在并行程序设计中，程序可以很容易地扩展到多个计算节点上，从而实现分布式计算。

这对于处理大规模数据和复杂问题具有重要意义。

通过并行程序设计，我们可以构建出高性能、可扩展的计算系统，以应对不断增长的计算需求。

此外，并行程序设计还可以提高程序的可靠性。

并行程序设计可以通过冗余计算和错误检测来提高程序的可靠性。

在并行计算中，多个任务可以在不同的处理器核心上同时执行，这样即使某个任务出现错误，其他任务仍然可以正常运行，从而确保整个程序的稳定性和可靠性。

然而，并行程序设计也面临着诸多挑战。

首先，并行程序设计的复杂性较高。

并行程序需要考虑任务分解、同步、数据一致性等问题，这使得程序设计变得复杂。

其次，并行程序设计需要面对性能优化的问题。

如何在保证程序正确性的前提下，充分发挥硬件资源的性能，是并行程序设计的一大挑战。

最后，并行程序设计还需要解决编程模型和编程语言的问题。

目前并行编程模型和语言还不够成熟，需要不断探索和改进。

总的来说，并行程序设计在提高程序执行效率、可扩展性和可靠性方面具有重要意义。

虽然并行程序设计面临着诸多挑战，但随着硬件技术和编程技术的发展，我们有理由相信并行程序设计将会成为未来软件开发的关键技术。

第二点：并行程序设计的方法和技术在并行程序设计中，我们需要采用一些方法和技巧来提高程序的并行度和性能。

并行处理设计范式
以下是一些常见的并行处理设计范式：
1. 数据并行：将数据划分为多个子数据块，并将相同的操作应用于每个子数据块。

这可以通过使用多个处理单元（如 CPU 核心或 GPU 线程）同时处理不同的数据块来实现。

数据并行常用于处理大规模数据集或矩阵运算。

2. 任务并行：将一个大的任务分解为多个相互独立的子任务，并将它们分配给不同的处理单元进行并行执行。

子任务之间可以存在数据依赖关系或通信。

任务并行常用于分布式系统或多线程编程。

3. 流水线并行：将一个任务分解为一系列连续的阶段，并在不同的处理单元上同时执行这些阶段。

每个处理单元专注于处理任务的一个特定阶段，从而实现并行处理。

流水线并行常用于提高指令执行的吞吐量。

4. 分布式并行：将计算任务分布在多个计算机或节点组成的网络上，并通过网络进行通信和协调。

各个节点可以协同工作，共同完成计算任务。

分布式并行常用于处理大规模的数据密集型计算或科学计算。

5. 混合并行：结合多种并行处理范式，以充分利用系统的资源和提高性能。

例如，可以将数据并行和任务并行结合使用，或者在不同的层次上应用并行处理。

并行处理设计范式的目标是通过将计算任务并行化，充分利用多个处理单元的计算能力，从而提高系统的性能、加速计算时间或处理更大规模的数据。

在设计并行处理系统时，需要考虑任务划分、数据分配、通信和协调等方面的问题，以确保系统的正确性、效率和可扩展性。

并行程序设计导论第一章并行程序设计导论第一章主要介绍了并行计算的背景和意义、并行计算的定义和特性、并行计算的模型、并行计算的分类以及并行程序设计的基本原则。

本文将通过对这些内容的介绍和分析，来讨论并行程序设计的基本概念和方法。

首先，本章介绍了并行计算的背景和意义。

随着科学技术的不断进步，要解决的计算问题也越来越复杂。

并行计算通过将一个大问题划分成若干个小问题，并且在多个处理器上同时进行计算，从而提高计算速度。

并行计算的意义在于大大提高了计算效率，帮助人们更好地解决问题。

接着，本章定义了并行计算的概念和特性。

其中，并行计算是指在多个处理器上同时进行计算的一种计算方式，具有任务的并行性、数据的并行性、并行计算的通信与同步等特性。

任务的并行性是指多个任务之间可以同时进行，数据的并行性是指可以将数据划分成多个部分并行处理。

并行计算的通信与同步是指多个处理器之间需要进行数据传输和协调工作。

这些特性为并行计算提供了基础。

然后，本章讨论了并行计算的模型。

主要介绍了共享存储模型和消息传递模型。

共享存储模型是指多个处理器共享同一块内存，在同一时刻可以对内存中的数据进行操作。

消息传递模型是指多个处理器之间通过发送和接收消息来进行通信和协作。

这两种模型各有优劣，可以根据具体的需求选择合适的模型。

接下来，本章对并行计算进行了分类。

首先是根据任务的并行性可以分为任务并行和数据并行。

任务并行是指将一个计算任务分成若干个子任务，并行执行，从而提高整体效率。

数据并行是指将数据划分成若干个部分，并行进行计算，最后将结果合并。

然后是根据系统的结构可以分为共享存储和分布式存储。

共享存储指多个处理器共享同一块内存，分布式存储指每个处理器有自己的私有存储空间。

根据以上分类，可以灵活选择并行计算的方法。

最后，本章介绍了并行程序设计的基本原则。

首先是并行性原则，通过设计并发的任务和算法来提高程序的并行性。

然后是可移植性原则，要求程序在不同的计算环境中能够正确地运行。

浅谈并行设计摘要并行设计（Concurrent Design）是世界市场竞争日益激烈的产物。

随着经济的蓬勃发展，客户对产品款式、品种、性能的要求越来越高，对产品质量及售后服务质量的要求也越来越严格。

为了提高竞争力，现代的各类制造业必须不断缩短新产品开发周期（Time)，提高产品质量（Quality)，降低设计生产成本（Cost），改进售后服务（Service），并增强环境保护意识（Environment），只有这样才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

关键词并行设计；竞争力；周期；成本1并行设计的定义并行设计是一种对产品及其相关过程（包括设计制造过程和相关的支持过程）进行并行和集成设计的系统化工作模式。

与传统的串行设计相比，并行设计更强调在产品开发的初期阶段，要求产品的设计开发者从一开始就要考虑产品整个生命周期（从产品的工艺规划、制造、装配、检验、销售、使用、维修到产品的报废为止）的所有环节，建立产品寿命周期中各个阶段性能的继承和约束关系及产品各个方面属性间的关系，以追求产品在寿命周期全过程中其性能最优。

通过产品每个功能设计小组，使设计更加协调，使产品性能更加完善。

从而更好的满足客户对产品综合性能的要求，并减少开发过程中产品的反复，进而提高产品的质量、缩短开发周期并大大的降低产品的成本。

2并行设计的技术特点并行设计通过下列技术特征表现出它的具体内涵：1）产品开发过程的并行重组产品开发是一个从市场获得需求信息，据此构思产品开发方案，最终形成产品投放市场的过程。

虽然在产品开发过程中并非所有步骤都可以平行进行，但根据对产品开发过程的信息流分析，可以通过一些工作步聚的平行交叉，大大缩短产品开发时间。

2）统一的产品信息模型统一的产品信息模型是实施并行设计的基础，产品设计过程是一个产品信息由少到多、由粗到细不断创作、积累和完善的过程，这些信息不仅包含完备的几何形状、尺寸信息，而且包含精度信息、加工工艺信息、装配工艺信息、成本信息等。

并行设计时需要考虑的因素
并行设计时需要考虑以下因素：
1. 并行性能：并行设计旨在提高系统的处理能力和性能。

因此，在设计过程中需要考虑并行计算的效率和吞吐量，以及如何合理地划分任务和分配资源，以实现最佳的并行性能。

2. 数据分布和通信：在并行设计中，不同的任务可能需要访问共享的数据或进行通信。

因此，需要考虑如何合理地划分数据，以降低通信开销，并提高并行效果。

3. 同步和互斥：并行设计中，多个任务同时执行可能会引发竞争条件和数据一致性问题。

因此，需要采取合适的同步和互斥机制，以解决并发访问共享资源导致的问题。

4. 资源管理：并行设计需要充分利用系统的资源，包括处理器、存储器、网络等。

因此，在设计中需要考虑如何合理地管理这些资源，以达到最佳的并行性能。

5. 可扩展性：并行设计通常应该具有良好的可扩展性，即能够在不同规模的系统上进行扩展，以适应不断增长的计算需求。

因此，在设计过程中应该考虑如何实现可扩展的解决方案。

6. 编程模型和工具支持：并行设计需要选择合适的编程模型和工具，以方便开发人员进行并行程序的开发和调试。

因此，需要考虑并选择适合的并行编程模型和工具，以支持并行设计。

7. 可靠性和容错性：并行设计中，系统中的任何一个组件出现故障都有可能影响整个系统的运行。

因此，在设计过程中需要考虑如何提高系统的可靠性，包括容错机制和故障恢复等。

并行设计名词解释
并行设计是一种设计策略，它旨在同时考虑多个设计因素，并在设计过程中将它们并行处理。

与传统的串行设计相比，其中设计因素依次被处理，一个接一个地解决问题，而并行设计则将多个设计因素同时纳入考虑，并在设计过程的不同阶段交叉处理，以加快设计过程的速度和效率。

在并行设计中，设计团队通常会分成多个小组，每个小组专注于不同的设计因素，如功能性、效率、可靠性等。

这些小组在设计过程中同时进行，并通过实时的沟通和协作来保持各个设计因素之间的一致性和协调性。

并行设计的目标是将设计时间缩短，提高设计质量，以及发现和解决设计冲突。

通过并行处理不同的设计因素，设计团队可以更快地发现问题，并及时采取适当的措施避免或解决这些问题。

总之，并行设计是一种高效的设计策略，它通过同时处理多个设计因素来加速设计过程，并最大程度地提高设计质量和效果。

它在许多领域的设计中都被广泛采用，如建筑设计、工程设计、软件设计等。

并行设计是一种对产品及其相关过程(包括设计制造过程和相关的支持过程）进行并行和集成设计的系统化工作模式。

与传统的串行设计相比，并行设计更强调在产品开发的初级阶段，要求产品的设计开发者从一开始就要考虑产品整个生命周期（从产品的工业规划、制造、装配、检验、销售、使用、维修到产品的报废为止)的所有环节，建立产品寿命周期中各个阶段性能继承和约束关系及产品各个方面属性间的关系，以追求产品在寿命周期全过程中性能最优。

通过产品每个功能设计小组，使设计更1并行设计的定义加协调，使产品性能更加完善。

从而更好的满足客户对产品综合性能的要求，并减少开发过程中产品的反复，进而提高产品的质量、缩短开发周期并大大降低产品的成本。

2并行设计的技术特点并行设计通过下列技术特征表现出它的具体内涵1）产品开发过程的并行重组产品开发是一个从市场获得需求信息，据此构思产品开发方案，最终形成产品投放市场的过程。

虽然在产品开发过程中并非所有步骤都可以并行进行，但根据对产品开发过程的信息流分析，可以通过一些工作步骤的平行交叉，大大缩短产品开发时间。

2）统一的产品信息模型统一的产品信息模型是并行设计的基础，产品设计过程是一个产品信息由少到多、由粗到细不断创作、积累和完善的过程。

这些信息不仅包含完备的几何形状、尺寸信息。

而且包含精度信息、加工工艺信息、装配工艺信息、成本信息等。

二维几何模型显然不能满足这一要求，仅包含几何信息的三维模型也不能满足这一要求。

因此，并行设计的产品信息模型应能将来自不同部门、不同内容、不同表达形式、不同抽象程度、不同关系、不同结构的产品信息包容在一个统一信息模型之中。

3）基于时间的决策设计的过程是优化决策的过程，实施并行设计的首要是大幅度缩短产品开发周期，因此要通过一系列的优化决策，组织、指导并控制产品开发过程，使之能以最短的时间开发出优质的产品，实践证明：面对多个方案，特别是其属性（评判指标)多余4——5个时，完全依靠认为的“拍脑袋”已很难做出正确的决策。