تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون

اختصاصی از ژیکو تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 51

تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون

Asynchronous Parallel Branch and Bound Algorithm

1- خلاصه:

در این مقاله توضیحی درباره کامپیوترهای موازی می‌دهیم و بعد الگوریتمهای موازی را بررسی می‌کنیم. ویژگیهای الگوریتم branch & bound را بیان می‌کنیم و الگوریتمهای b&b موازی را ارائه می‌دهیم و دسته‌ای از الگوریتمهای b&b آسنکرون برای اجرا روی سیستم MIMD را توسعه می‌دهیم. سپس این الگوریتم را که توسط عناصر پردازشی ناهمگن اجرا شده است بررسی می‌کنیم.

نمادهای perfect parallel و achieved effiency را که بطور تجربی معیار مناسبی برای موازی‌سازی است معرفی می‌کنیم زیرا نمادهای قبلی speed up (تسریع) و efficiency (کارایی) توانایی کامل را برای اجرای واقعی الگوریتم موازی آسنکرون نداشتند. و نیز شرایی را فراهم کردیم که از آنومالیهایی که به جهت موازی‌سازی و آسنکرون بودن و یا عدم قطعیت باعث کاهش کارایی الگوریتم شده بود، جلوگیری کند.

2- معرفی:

همیشه نیاز به کامپیوترهای قدرتمند وجود داشته است. در مدل سنتی محاسبات، یک عنصر پردازشی منحصر تمام taskها را بصورت خطی (Seqventia) انجام میدهد. به جهت اجرای یک دستورالعمل داده بایستی از محل یک کامپیوتر به محل دیگری منتقل می‌شد، لذا نیاز هب کامپیوترهای قدرتمند اهمیت روز افزون پیدا کرد. یک مدل جدید از محاسبات توسعه داده شد، که در این مدل جدید چندین عنصر پردازشی در اجرای یک task واحد با هم همکاری می‌کنند. ایده اصل این مدل بر اساس تقسیم یک task به subtask‌های مستقل از یکدیگر است که می‌توانند هر کدام بصورت parallel (موازی) اجرا شوند. این نوع از کامپیوتر را کامپیوتر موازی گویند.

تا زمانیکه این امکان وجود داشته باشد که یک task را به زیر taskهایی تقسیم کنیم که اندازه بزرگترین زیر task همچنان به گونه‌ای باشد که باز هم بتوان آنرا کاهش داد و البته تا زمانیکه عناصر پردازشی کافی برای اجرای این sub task ها بطور موازی وجود داشته باشد، قدرت محاسبه یک کامپیوتر موازی نامحدود است. اما در عمل این دو شرط بطور کامل برقرار نمی‌شوند:

اولاً: این امکان وجود ندارد که هر taskی را بطور دلخواه به تعدادی زیر task‌های مستقل تقسیم کنیم. چون همواره تعدادی زیر task های وابسته وجود دارد که بایستی بطور خطی اجرا شوند. از اینرو زمان مورد نیاز برای اجرای یک task بطور موازی یک حد پایین دارد.

دوماً: هر کامپیوتر موازی که عملاً ساخته می‌شود شامل تعداد معینی عناصر پردازشی (Processing element) است. به محض آنکه تعداد taskها فراتر از تعداد عناصر پردازشی برود، بعضی از sub task ها بایستی بصورت خطی اجرا شوند و بعنوان یک فاکتور ثابت در تسریع کامپیوتر موازی تصور می‌شود.

الگوریتمهای B&B مسائل بهینه سازی گسسته را به روش تقسیم فضای حالت حل می‌کنند. در تمام این مقاله فرض بر این است که تمام مسائل بهینه سازی مسائل می‌نیمم کردن هستند و منظور از حل یک مسئله پیدا کردن یک حل ممکن با مقدار می‌نیمم است. اگر چندین حل وجود داشته باشد، مهم نیست کدامیک از آنها پیدا شده.

الگوریتم B&B یک مسئله را به زیر مسئله‌های کوچکتر بوسیله تقسیم فضای حالت به زیر فضاهای (Subspace) کوچکتر، تجزیه می‌کند. هر زیر مسئله تولید شده یا حل است و یا ثابت می‌شود که به حل بهینه برای مسئله اصلی (Original) نمی‌انجامد و حذف می‌شود. اگر برای یک زیر مسئله هیچ کدام از این دو امکان بلافاصله استنباط نشود، آن زیر مسئله به زیرمسئله‌های کوچکتر دوباره تجزیه می‌شود.