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CUDA上最大团搜索过程的实现

作者

上市的：
  • PawełDaniluk公司

    （波兰三星研发院
    波兰科学院莫萨科夫斯基医学研究中心）

  • 格里戈兹·菲利克

    （华沙大学）

  • 博格丹·莱辛

    （波兰科学院莫萨科夫斯基医学研究中心
    华沙大学）

摘要

我们提出了一种用于GPU的基于Motzkin–Straus的迭代clique-finding算法的新实现。众所周知的迭代方法通过退火变量得到了增强，退火变量通过引入一个额外的参数来消除某些局部极大值，而衰减变量则通过减少边权重来减少已知的团，从而获得更好的收敛性。所提出的解决方案属于一类全局优化方法。它特别适合于大型和/或稠密图形，并且优于其他流行的clique-finding方法。因此，它在许多与复杂系统的结构和/或动力学的图形表示相关的实际应用中可能很有用。该算法是根据其对GPU的可移植性选择的。我们的实现包括优化，旨在通过延迟一些辅助计算并与主矩阵-向量乘法同时执行，从而最大限度地利用GPU内核。它实现了高达$$20的平均加速，是CPU版本的$$20倍，具体取决于图形大小和密度。CUDA-MS在GPL许可下可用。

建议引用

  • PawełDaniluk&Grzegorz Firlik&Bogdan Lesyng，2019年。"CUDA上最大团搜索过程的实现,"启发式杂志，施普林格，第25卷（2），第247-271页，4月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019年：i:2:d:10.1007_s10732-018-9393-x
    数字对象标识码：10.1007/s10732-018-9393-x
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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