【摘 要】
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为了提高交叉熵算法求解最大团问题(maximum clique problem,MCP)的性能,提出一种领导者.跟随者协作求解的并行策略来实现交又熵算法,从而达到减少计算时间和保障解的质量这
【机 构】
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苏州大学,江苏省计算机信息处理重点实验室
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为了提高交叉熵算法求解最大团问题(maximum clique problem,MCP)的性能,提出一种领导者.跟随者协作求解的并行策略来实现交又熵算法,从而达到减少计算时间和保障解的质量这两方面的平衡.算法中领导者活跃在并行处理器之间采集数据,并根据当前获得信息对跟随者作出决策;受控的跟随者则主要根据领导者的决策信息自适应地调整搜索空间,完成各自的集团产生任务.采用了OpenMPI在MIMD平台上实现了该算法,并应用到MCP 基准测试问题上.加速比和效率分析结果表明,算法具有很好的加速比和效率.而与其它几种当前最好的启发式算法相比,结果表明算法相对于基于种群的启发式算法有一定的性能改善.
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