【摘 要】
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该文对解一般混合整数非线性问题的并行分支定界算法及其实现进行了综合研究,并对其在分布存储的MPP上的数值实验结果进行了分析.研究结果表明:(1)采用深度优先策略虽然能较
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该文对解一般混合整数非线性问题的并行分支定界算法及其实现进行了综合研究,并对其在分布存储的MPP上的数值实验结果进行了分析.研究结果表明:(1)采用深度优先策略虽然能较快找到上界进行剪枝,但采用最优估计优先策略从整体性能上优于深度优先策略,因为它避免了在无希望的分枝上进行无谓的搜索导致的并行分支树的急剧扩张,从而在整体上节省了开销.(2)在MPI环境中,为了在各处理器间共享上界信息而进行广播是很自然的作法,但该文的实验结果表明,由于目前的MPI环境缺乏中断机制,为保证接收而进行的循环操作降低了效率,建议直接使用点对点通信.(3)在采用分布控制策略的AMP代码执行过程中,分支树较采用集中控制策略的ASP代码减小了约5％,但解题效率却下降了,概率方式的负载平衡未实现真正的任务均衡.(4)maximal fractional part分支规则与顺序分支规则比较,提高了解题效率,虽然幅度不大.(5)ASP算法执行时表现出超线性加速和减速异常.出现减速异常的原因是分支树的数目随CPU的数量的增加而增大的趋势非常明显.
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