49、高效算法对比与并行分支限界算法解析

高效算法对比与并行分支限界算法解析

在数据处理和优化领域，算法的性能和效率至关重要。本文将深入探讨两种不同类型的算法：CuAPSS算法在相似性搜索中的表现，以及用于解决概率旅行商问题（PTSP）的并行分支限界算法。

CuAPSS算法性能评估

1. 算法准确性验证
   • 首先，使用C++实现了AllPairs算法，这是一种精确的串行APSS算法。将CuAPSS的输出与AllPairs的输出在WW500上进行比较，结果显示CuAPSS输出中的相似对与AllPairs的完全相同，验证了CuAPSS的准确性。
2. 执行时间对比
   • 与以下算法在执行时间方面进行了比较：
     • 基线串行算法：IdxJoin、APT和L2AP。
     • 基于IdxJoin的多核并行算法pIdxJoin，采用了缓存分块优化。
     • 基于APT的并行APSS算法pAPT，是第一个多核解决方案。
     • 多核环境下的最先进并行算法PL2AP，使用了多种缓存分块优化。
     • cuSPARSE是NVIDIA CUDA库，用于加速稀疏矩阵运算，采用朴素的稀疏矩阵乘法方法解决APSS问题。
   • 实验结果表明，在大多数情况下，CuAPSS优于所有其他算法，并且在不同阈值下保持相对稳定的运行时间。具体来说：
     • 在GTX 1080Ti上，在阈