Распределенные алгоритмы для минимальных остовных деревьев: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 4: Строка 4:


== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
Рассмотрим коммуникационную сеть, моделируемую неориентированным взвешенным графом G = (V, E), где |V| = n, |E| = m. Каждая вершина V представляет процессор неограниченной вычислительной мощности; процессоры имеют уникальные идентификационные номера и общаются друг с другом посредством дуг из E, по которым они пересылают друг другу сообщения. Кроме того, каждой дуге e 2 E присвоен вес w(e), известный процессорам в концевых точках e. Таким образом, каждому процессору известны инцидентные ему дуги и их веса, однако никакой другой информации о графе G он не имеет. Сеть является асинхронной: каждый процессор работает на произвольной скорости, не зависящей от скорости других процессоров. Процессор может «проснуться» спонтанным образом либо в результате получения сообщения от другого процессора. В сети не имеется конфликтов; каждое посланное сообщение прибывает по месту назначения с конечной, но произвольной задержкой. Распределенный алгоритм A для графа G представляет собой множество локальных алгоритмов, по одному для каждого процессора G, включающих команды для отправки и получения сообщений по ребрам графа. Предположим, что алгоритм A завершает работу (то есть все локальные алгоритмы в конечном итоге завершают работу); тогда его сложность в сообщениях представляет собой полное число сообщений, переданных при любом варианте исполнения алгоритма, в наихудшем случае. Временная сложность алгоритма представляет собой время исполнения в наихудшем случае, в предположении, что циклы процессора требуют пренебрежимо малого времени, а нормализованные задержки сообщений не превышают 1 единицы измерения.
Рассмотрим коммуникационную сеть, моделируемую неориентированным взвешенным графом G = (V, E), где |V| = n, |E| = m. Каждая вершина V представляет процессор неограниченной вычислительной мощности; процессоры имеют уникальные идентификационные номера и общаются друг с другом посредством дуг из E, по которым они пересылают друг другу сообщения. Кроме того, каждой дуге <math>e \in E</math> присвоен вес w(e), известный процессорам в концевых точках e. Таким образом, каждому процессору известны инцидентные ему дуги и их веса, однако никакой другой информации о графе G он не имеет. Сеть является [[асинхронная сеть|асинхронной]]: каждый процессор работает на произвольной скорости, не зависящей от скорости других процессоров. Процессор может «проснуться» спонтанным образом либо в результате получения сообщения от другого процессора. В сети не имеется конфликтов; каждое посланное сообщение прибывает по месту назначения с конечной, но произвольной задержкой. [[распределенный алгоритм|Распределенный алгоритм]] A для графа G представляет собой множество локальных алгоритмов, по одному для каждого процессора G, включающих команды для отправки и получения сообщений по ребрам графа. Предположим, что алгоритм A завершает работу (то есть все локальные алгоритмы в конечном итоге завершают работу); тогда его ''сложность в сообщениях'' представляет собой полное число сообщений, переданных при любом варианте исполнения алгоритма, в наихудшем случае. ''Временная сложность'' алгоритма представляет собой время исполнения в наихудшем случае, в предположении, что циклы процессора требуют пренебрежимо малого времени, а нормализованные задержки сообщений не превышают 1 единицы измерения.


Минимальное остовное дерево (MST) графа G представляет собой подмножество E0 множества дуг E, такое, что граф T = (V; E0) представляет собой дерево (связное и ациклическое), а его общий вес w(E0) = Pe2E0 w(e) является насколько возможно малым. Вычисление MST является центральной задачей комбинаторной оптимизации; оно ведет свою историю еще с 1926 года [2]. В работе [12] сведены воедино свойства, классические результаты, варианты применения и последние достижения исследователей в этой области.
Минимальное остовное дерево (MST) графа G представляет собой подмножество E0 множества дуг E, такое, что граф T = (V; E0) представляет собой дерево (связное и ациклическое), а его общий вес w(E0) = Pe2E0 w(e) является насколько возможно малым. Вычисление MST является центральной задачей комбинаторной оптимизации; оно ведет свою историю еще с 1926 года [2]. В работе [12] сведены воедино свойства, классические результаты, варианты применения и последние достижения исследователей в этой области.
4551

правка

Навигация