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J-GLOBAL ID：202002236318992686   整理番号：20A2030791

正確な組合せ探索のためのYewParスケルトン【JST・京大機械翻訳】

YewPar skeletons for exact combinatorial search

著者 (4件)： Archibald Blair (University of Glasgow) ,  Maier Patrick (University of Stirling) ,  Stewart Robert (Heriot-Watt University) ,  Trinder Phil (University of Glasgow)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PPoPP ’20  ページ： 292-307  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンビナトリアル検索は,多くのアプリケーションの中心であるが,巨大な不規則な探索ツリーと探索ヒューリスティックスを尊重する必要性は,並列化を困難にする。著者らは,正確なコンビナトリアル探索,YewParのために,最初の一般的目的スケーラブルな並列フレームワークを提供することによって,複雑な並列検索実装の再利用を改善することを目指した。次の貢献を行った。1)並列バックトラッキング探索の新しい形式モデル,計数,決定,および最適化探索をカバーする。(2)検索ツリー生成のための均一APIとしてLazy Node Generatorを紹介する。(3)共有と分散メモリアーキテクチャに関するツリー探索のための12の広く適用可能なアルゴリズム骨格の設計と実装を提示する。(4)フィールドにおいて,Lazy Node Generatorsと検索スケルトンを構成することにより,広範囲の並列探索アプリケーションが容易に構築できる方法を示した。(5)著者らは,7つの検索アプリケーションの標準事例に関する12のYewPar骨格の系統的性能分析を報告し,スケルトンオーバヘッドと17の分散型位置に関する255人の労働者までのスケーラビリティを調査した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  発見的方法 ,  労働者 ,  記憶構造 ,  木探索 ,  *応用プログラム ,  再利用 ,  性能分析 ,  バックトラッキング ,  分散メモリ
準シソーラス用語： オーバヘッド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HPX ,  アルゴリズム的スケルトン ,  組合せ探索 ,  分散メモリ並列性

分類 (4件)： 塩基,金属酸化物  (CD01030Z) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  無機化合物のルミネセンス  (BM08093J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 組合せ ,  探索 ,  スケルトン