The high intensity of research and modeling in fields of mathematics, physics, biology and chemistry requires new computing resources. For the big computational complexity of such tasks computing time is large and costly. The most efficient way to increase efficiency is to adopt parallel principles. Purpose of this paper is to present the issue of parallel computing with emphasis on the analysis of parallel systems, the impact of communication delays on their efficiency and on overall execution time. Paper focuses is on finite algorithms for solving systems of linear equations, namely the matrix manipulation (Gauss elimination method, GEM). Algorithms are designed for architectures with shared memory (open multiprocessing, openMP), distributed-memory (message passing interface, MPI) and for their combination (MPI + openMP). The properties of the algorithms were analytically determined and they were experimentally verified. The conclusions are drawn for theory and practice.
First, we present two classes of sequential algorithms for minimum flow problem: decreasing path algorithms and preflow algorithms. Then we describe another approach of the minimum flow problem, that consists of applying any maximum flow algorithm in a modified network. In section 5 we present several parallel preflow algorithms that solve the minimum flow problem. Finally, we present an application of the minimum flow problem.
Computational Geometry is concerned with the design and analysis of computational algorithms which solve geometry problems. Geometry problems have a large number of applications areas such as pattern recognition, image processing, computer graphics, VLSI design and statistics since they involve inherently geometric problems for which efficient algorithms have to be developed. Several parallel algorithms, based on various parallel computation models, have been proposed for solving geometric problems. We review the current status of the parallel algorithms in computational geometry.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.388-394
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1999
This paper is concerned with an application of Parallel Genetic Algorithms(PGA) to optimal econmic load dispatch(ELD) in power systems. The ELD problem is to minimize the total generation fuel cost of power outputs for all generating units while satisfying load balancing constraints. Genetic Algorithms(GA) is a good candidate for effective parallelization because of their inherent principle of evolving in parallel a population of individuals. Each individual of a population evaluates the fitness function without data exchanges between individuals. In application of the parallel processing to GA, it is possible to use Single Instruction stream, Multiple Data stream(SIMD), a kind of parallel system. The architecture of SIMD system need not data communications between processors assigned. The proposed ELD problem with C code is implemented by SIMSCRIPT language for parallel processing which is a powerfrul, free-from and versatile computer simulation programming language. The proposed algorithms has been tested for 38 units system and has been compared with Sequential Quadratic programming(SQP).
If the distance between two vertices becomes longer after the removal of a vertex u, then u is called a hinge vertex. In this paper, a linear time sequential algorithm is presented to find all hinge vertices of an interval graph. Also, a parallel algorithm is presented which takes O(n/P + log n) time using P processors on an EREW PRAM.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.777-779
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1999
A new distributed/parallel algorithm simulator, DASim(Distributed Algorithm Simulator), is proposed in this paper. The idea is to ease the task of design, analysis and implementation of distributed algorithms. A small high level language has been proposed for the purpose. Through this non-language specific high level language, the users are spared from the tedious details about how to program distributed or parallel algorithms. Further, visualization of these algorithms are pretty helpful to understand behaviors of these algorithms.
We propose a new approach called PESA (Prioritized replay Evolutionary and Swarm Algorithms) combining prioritized replay of reinforcement learning with hybrid evolutionary algorithms. PESA hybridizes different evolutionary and swarm algorithms such as particle swarm optimization, evolution strategies, simulated annealing, and differential evolution, with a modular approach to account for other algorithms. PESA hybridizes three algorithms by storing their solutions in a shared replay memory, then applying prioritized replay to redistribute data between the integral algorithms in frequent form based on their fitness and priority values, which significantly enhances sample diversity and algorithm exploration. Additionally, greedy replay is used implicitly to improve PESA exploitation close to the end of evolution. PESA features in balancing exploration and exploitation during search and the parallel computing result in an agnostic excellent performance over a wide range of experiments and problems presented in this work. PESA also shows very good scalability with number of processors in solving an expensive problem of optimizing nuclear fuel in nuclear power plants. PESA's competitive performance and modularity over all experiments allow it to join the family of evolutionary algorithms as a new hybrid algorithm; unleashing the power of parallel computing for expensive optimization.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.12
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pp.1041-1047
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2002
It is known that parallel-type mechanisms have many singularities than serial-type mechanisms. In haptic application, these singularities deteriorate the system performance when the haptic system displays the reflecting force. Moreover, different from general manipulators, haptic systems can't avoid the singular point because they are operated by user's random motion command. Although many singularity-free algorithms for serial mechanisms have been proposed and studied. singularity-free algorithms for parallel haptic application have not been deeply discussed. In this paper, various singularity-free algorithms, which are appropriate to parallel haptic system, will be discussedand evaluated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.5
s.176
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pp.1215-1230
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2000
Parallel Approaches using Cray T3E which is NIPP (Massively Parallel Processors) machine are presented for the efficient computation of the finite element analysis of 3-D shape rolling processes. D omain decomposition method coupled with parallel linear equation solver is used. Domain decomposition is applied for obtaining element tangent stifffiess matrices and residual vectors. Direct and iterative parallel algorithms are used for solving the linear equations. Direct algorithm is_parallel version of direct banded matrix solver. For iterative algorithms, the well-known preconditioned conjugate gradient solver with Jacobi preconditioner is also employed. Moreover a new effective iterative scheme with block inverse matrix preconditioner, which is named by present authors, is presented and its results are compared with the one using Jacobi preconditioner. PVM and MPI are used for message passing and synchronization between processors. The performance and efficiency of each algorithm is discussed and comparisons are made among different algorithms.
Zeigler's DEVS(Discrete Event Systems Specification) formalism supports formal specification of discrete event systems in a hierarchical , modular manner. Associated are hierarchical, distributed simulation algorithms, called abstract simulators, which interpret dynamics of DEVS models. This paper deals with performance evaluation of P-DEVSIM ++, a parallel simulation environment which implements the DEVS formalism and associated simulation algorithms in a parallel environment. Performance simulator has been developed and used to experiment models of parallel simulation executions in different conditions. The experimental result shows that simulation time depends on both the number of processors in the parallel system and the communication overheads among such processors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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