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A Generic Solver Based on Functional Parallelism for Solving Combinatorial Optimization Problems

机译：基于功能并行的通用求解器，求解组合优化问题

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This paper proposes a new class of parallel branch-and-bound (B&B) schemes. The main idea of the scheme is to focus on the functional parallelism instead of conventional data parallelism, and to support such a heterogeneous and irregular parallelism by using a collection of autonomous agents distributed over the network. After examining several implementation issues, we describe a detail of the prototype system implemented over eight PC's connected by a network. The result of experiments conducted over the prototype system indicates that the proposed parallel processing scheme significantly improves the performance of the underlying B&B scheme by adaptively switching exploring policies adopted by each agent participating to the problem solving.
机译：本文提出了一种新的并行分支定界（B＆B）方案。该方案的主要思想是着眼于功能并行性而不是常规数据并行性，并通过使用分布在网络上的自治代理的集合来支持这种异构和不规则并行性。在研究了几个实现问题之后，我们描述了通过网络连接的八台PC上实现的原型系统的细节。在原型系统上进行的实验结果表明，提出的并行处理方案通过自适应地切换参与问题解决的每个代理采用的探索策略，显着提高了基础B＆B方案的性能。

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