Parallel Random Search Algorithm : Of Constrained Pseudo-Boolean Optimization for Large-scale Problems

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011

3843317216 / 9783843317214

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Random search methods are implemented to solve the wide variety of the large-scale discrete optimization problems when the implementation of the exact solution approaches is impossible due to large computational demands. Initially designed for unconstrained optimization, the variant probabilities method allows us to find the approximate solution of pseudo-Boolean optimization problems with constraints. Although, in case of the large-scale problems, the computational demands are also very high and the precision of the result depends on the spent time. The rapid development of the parallel processor systems and clusters allows to reduce significantly the time spent to find the acceptable solution with speed-up close to ideal. In this paper, we consider an approach to the parallelizing of the algorithms realizing the variant probability method with adaptation and partial rollback procedure for constrained pseudo-Boolean optimization problems. Existing optimization algorithms are adapted for the systems with shared memory (OpenMP) and cluster systems (MPI library). The parallel efficiency is estimated for the large-scale non-linear pseudo-Boolean optimization problems.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783843317214

Titel
Parallel Random Search Algorithm : Of Constrained Pseudo-Boolean Optimization for Large-scale Problems
Autor
Lev Kazakovtsev
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Veröffentlichungsjahr
2011
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3843317216
ISBN-13
9783843317214
Artikelgewicht
107 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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