資料介紹
為提高大數(shù)據(jù)平臺下大規(guī)模圖例的最大團問題求解效率,提出一種基于并行約束規(guī)劃的最大團識別算法通過BMT圖劃分策略將一個復雜圖例分割為若干個可獨立計算的子圖,并將其分配給 Spark集群中的計算節(jié)點每個計算節(jié)點采用約束規(guī)劃方法對分割產(chǎn)生的子問題分別進行建模和求解,實現(xiàn)最大團問題的并行化處理。引入時間預測模型,設計基于任務運行時間預測模型的并行圖劃分方法,從而有效解決計算節(jié)點的負載均衡問題。實驗結(jié)果表明,與基于BMC圖劃分策略的最大團并行識別算法相比,該算法具有更高的求解效率,可取得近似線性的加速比。
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