В статье представлен параллельный алгоритм валидации решений задач линейного программирования. Идея метода состоит в том, чтобы генерировать регулярный набор точек на гиперсфере малого радиуса, центрированной в точке тестируемого решения. Целевая функция вычисляется для каждой точки валидационного множества, принадлежащей допустимой области. Если все полученные значения меньше или равны значению целевой функции в точке, проверяемой как решение, то эта точка считается корректным решением. Параллельная реализация алгоритма VaLiPro выполнена на языке C++ с использованием параллельного BSF-каркаса, инкапсулирующего в проблемно-независимой части своего кода все аспекты, связанные с распараллеливанием программы на базе библиотеки MPI. Приводятся результаты масштабных вычислительных экспериментов на кластерной вычислительной системе, подтверждающие эффективность предложенного подхода.
The paper presents and evaluates a scalable algorithm for validating solutions to linear programming (LP) problems on cluster computing systems. The main idea of the method is to generate a regular set of points (validation set) on a small-radius hypersphere centered at the solution point submitted to validation. The objective function is computed at each point of the validation that belongs to the feasible region. If all the values are less than or equal to the value of the objective function at the point that is to be validated, then this point is the correct solution. The parallel implementation of the VaLiPro algorithm is written in C++ through the parallel BSF-skeleton, which encapsulates all aspects related to the MPI-based parallelization of the program. We provide the results of large-scale computational experiments on a cluster computing system to study the scalability of the VaLiPro algorithm.
On Generator of Random Problems for Linear Programming on Cluster Computing Systems
