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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 信号処理. Signal Processing >Enhancing Performance of PG Cluster-based Parallel Branch-and-Bound Algorithms for the Graph Coloring Problem
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Enhancing Performance of PG Cluster-based Parallel Branch-and-Bound Algorithms for the Graph Coloring Problem

机译：基于PG聚类的并行分支定界算法的图形着色问题的性能增强

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A branch-and-bound algorithm (BB for short) is the most general technique to deal with various combinatorial optimization problems. Even if it is used, computation time is likely to increase exponentially. So we consider its parallelization to reduce it, We can expect that obtaining a better incumbent makes bounding operations appear at early stages of computation, possibly resulting in short computation time. In case of a parallel BB, it is also necessary to balance each processor load and to prevent increase in communication time, In this paper, we focus on a parallel BB for the graph coloring problem, propose some improvements for it, and experimentally evaluate how our modification affect computation time of a parallel BB on a PC cluster network.
机译：分支定界算法（简称BB）是处理各种组合优化问题的最通用技术。即使使用它，计算时间也可能成倍增加。因此，我们考虑将其并行化以减少它。我们可以期望获得一个更好的现有算法会使边界运算出现在计算的早期阶段，这可能会导致计算时间缩短。在并行BB的情况下，还必须平衡每个处理器的负载并防止通信时间的增加。在本文中，我们将重点放在针对图形着色问题的并行BB上，提出一些改进措施，并通过实验评估我们的修改会影响PC群集网络上并行BB的计算时间。

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