【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上的高效分布式并行計(jì)算,設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)圖劃分和量子遺傳算法的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算模型;首先,介紹了傳統(tǒng)圖劃分模型并分析了其不足,然后從圖的有向性、通信開銷計(jì)算和負(fù)載均衡度等方面對(duì)傳統(tǒng)的圖劃分模型進(jìn)行了改進(jìn),從而得到一個(gè)改進(jìn)的圖劃分模型;最后,以最小化通信開銷和優(yōu)化資源負(fù)載均衡為目標(biāo),通過設(shè)計(jì)編碼方案,在改進(jìn)的圖劃分模型上提出了采用量子遺傳算法獲取最優(yōu)任務(wù)劃分方案的最優(yōu)解;仿真實(shí)驗(yàn)表明:文中方法能有效實(shí)現(xiàn)任務(wù)的并行計(jì)算,與其它方法相比,具有較小的通信開銷和較好的負(fù)載均衡度,具有很強(qiáng)的可行性。
[Abstract]:In order to realize efficient distributed parallel computing on large scale computer clusters, a parallel computing model of heterogeneous nodes based on improved graph partitioning and quantum genetic algorithm is designed. Firstly, the traditional graph partitioning model is introduced and its shortcomings are analyzed. Then, the traditional graph partition model is improved from the following aspects: graph directionality, communication overhead calculation and load balance degree, so an improved graph partition model is obtained. Finally, aiming at minimizing communication overhead and optimizing resource load balance, an improved graph partition model is proposed to obtain the optimal solution of the optimal task partition scheme by using quantum genetic algorithm (QGA). The simulation results show that the proposed method can effectively realize the parallel computation of the task. Compared with other methods, the proposed method has lower communication overhead and better load balance, and it is very feasible.
【作者單位】： 貴州師范學(xué)院教育信息網(wǎng)絡(luò)中心;
【分類號(hào)】：TP338.6

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本文編號(hào)：2399973