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병렬 자기 회피 보행 알고리즘을 사용하여 저자 효율적으로 처리하고 통찰력 있게 분석하는 내용
Kivonat
이 논문은 저자가 저자 효율적으로 처리하고 통찰력 있게 분석하는 내용을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
병렬 자기 회피 보행 알고리즘을 사용하여 저자 효율적으로 처리하고 통찰력 있게 분석하는 내용을 제안했다. 이 알고리즘은 GPU 장치를 활용하여 병렬 처리를 수행한다.
예측 모델을 사용하여 최적의 해를 찾기 위한 중단 조건을 결정했다. 이를 통해 L=121부터 L=223까지의 모든 홀수 인스턴스에 대해 99% 확률로 최적의 스큐 대칭 시퀀스를 찾았다.
L=247까지의 더 큰 인스턴스에 대해서도 새로운 최고 성능 시퀀스를 찾았다.
새로 찾은 최고 성능 시퀀스를 바탕으로 성능 지표 값의 추세를 분석했다. 시퀀스 길이가 증가함에 따라 성능 지표 값도 증가하지만, 더 큰 인스턴스에서는 그 증가 추세가 완만해짐을 확인했다.
Statisztikák
L=171일 때 E(Sbest)=1669, F(Sbest)=8.7600
L=185일 때 E(Sbest)=1932, F(Sbest)=8.8574
L=193일 때 E(Sbest)=2040, F(Sbest)=9.1296
L=197일 때 E(Sbest)=2162, F(Sbest)=8.9752
L=199일 때 E(Sbest)=2187, F(Sbest)=9.0537
L=219일 때 E(Sbest)=2605, F(Sbest)=9.2056
L=223일 때 E(Sbest)=2727, F(Sbest)=9.1179
L=225일 때 E(Sbest)=2768, F(Sbest)=9.1447
L=229일 때 E(Sbest)=2810, F(Sbest)=9.3311
L=231일 때 E(Sbest)=2963, F(Sbest)=9.0046
L=235일 때 E(Sbest)=2965, F(Sbest)=9.3128
L=237일 때 E(Sbest)=3118, F(Sbest)=9.0072
L=239일 때 E(Sbest)=3055, F(Sbest)=9.3488
L=241일 때 E(Sbest)=3216, F(Sbest)=9.0300
L=243일 때 E(Sbest)=3233, F(Sbest)=9.1322
L=245일 때 E(Sbest)=3226, F(Sbest)=9.3033
L=247일 때 E(Sbest)=3259, F(Sbest)=9.3601