Все выпуски
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Автоматическая облачная система подстройки параметров алгоритмов
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 587-592В работе представлена система, обеспечивающая подбор наилучших в смысле времени выполнения настроек алгоритма. В качестве алгоритма был взят пакет решения задач частично-целочисленного линейного и нелинейного программирования SCIP. Возможность параллельного перебора множества вариантов настроек обеспечивается кластером из виртуальных машин, автоматически создаваемых в облаке. Представлены результаты работы системы на нескольких наборах задач.
Ключевые слова: оптимизация параметров алгоритмов, облачные вычисления.
An automated system for program parameters fine tuning in the cloud
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 587-592The paper presents a software system aimed at finding best (in some sense) parameters of an algorithm. The system handles both discrete and continuous parameters and employs massive parallelism offered by public clouds. The paper presents an overview of the system, a method to measure algorithm's performance in the cloud and numerical results of system's use on several problem sets.
-
Параллельное представление локального элиминационного алгоритма для ускорения решения разреженных задач дискретной оптимизации
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 699-705Алгоритмы декомпозиции являются методами решения NP-трудных задач дискретной оптимизации (ДО). В этой статье демонстрируется один из перспективных методов, использующих разреженность матриц, — локальной элиминационный алгоритм в параллельной интерпретации (ЛЭАП). Это алгоритм структурной из декомпозиции на основе графа, который позволяет найти решение поэтапно таким образом, что каждый последующих этапов использует результаты предыдущих этапов. В то же время ЛЭАП сильно зависит от порядка элиминации, который фактически является стадиями решения. Также в статье рассматриваются древовидный и блочный тип распараллеливания для ЛЭАП и необходимые процессы их реализации.
Ключевые слова: дискретная оптимизация, добровольные вычисления, локальный элиминационный алгоритм, параллельные вычисления, разреженные задачи, элиминационное дерево.
Parallel representation of local elimination algorithm for accelerating the solving sparse discrete optimization problems
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 699-705Просмотров за год: 1.The decomposition algorithms provide approaches to deal with NP-hardness in solving discrete optimization problems (DOPs). In this article one of the promising ways to exploit sparse matrices — local elimination algorithm in parallel interpretation (LEAP) are demonstrated. That is a graph-based structural decomposition algorithm, which allows to compute a solution in stages such that each of them uses results from previous stages. At the same time LEAP heavily depends on elimination ordering which actually provides solving stages. Also paper considers tree- and block-parallel for LEAP and required realization process of it comparison of a several heuristics for obtaining a better elimination order and shows how is related graph structure, elimination ordering and solving time.
-
Предварительная декомпозиция задач дискретной оптимизации для ускорения алгоритма ветвей и границ в распределенной вычислительной среде
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 719-725В работе рассматриваются возможности реализации крупноблочных схем метода ветвей и границ для решения частично целочисленных задач линейного программирования. В качестве основы берется пакет оптимизации с открытым исходным кодом CBC. Анализируется возможность использования пакета для реализации крупноблочной схемы метода ветвей и границ. Система реализуется с использованием языка Erlang. Проводятся численные эксперименты на основе задачи о коммивояжере, показывающие заметное ускорение распределенной схемы решения задачи по сравнению с единичным однопоточным экземпляром пакета.
Ключевые слова: метод ветвей и границ, крупнозернистый параллелизм.
Pre-decomposition of discrete optimization problems to speed up the branch and bound method in a distributed computing environment
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 719-725The paper presents an implementation of branch and bound algorithm employing coarse grained parallelism. The system is based on CBC (COIN-OR branch and cut) open-source MIP solver and inter-process communication capabilities of Erlang. Numerical results show noticeable speedup in comparison to single-threaded CBC instance.
Keywords: branch and bound algorithm, coarse grained parallelism.Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"