本文選題：復雜網絡　切入點：零模型　出處：《計算機工程與設計》2016年01期

【摘要】：為解決生成大尺度網絡的零模型時間效率較低的問題,利用數據分組思想,針對生成0階、1階、2階網絡零模型的隨機置亂算法提出基于GPU的并行化實現(xiàn)。并行化過程中,設計不重復分配原則,以及存在性替換、重復性替換策略避免無效置亂�；诔Ｓ玫木W絡拓撲指標以及網絡隨機化程度,驗證并行算法的有效性,驗證結果表明,并行的分組置亂算法相比傳統(tǒng)的串行算法提高了時間效率,針對GPU顯存無法一次性容納的大尺度網絡,能快速生成其相應的零模型,為大尺度網絡零模型的研究提供了一種高效的解決方案。
[Abstract]:In order to solve the problem of low time efficiency in generating zero model of large scale network, a parallel implementation based on GPU is proposed for random scrambling algorithm of generating zero model of 0 order first order and second order network by using the idea of data grouping.In the process of parallelization, the principle of non-repeated assignment, the existence of substitution and the repetitive replacement strategy are designed to avoid invalid scrambling.Based on the common network topology index and the degree of network randomization, the validity of the parallel algorithm is verified. The results show that the parallel packet scrambling algorithm improves the time efficiency compared with the traditional serial algorithm.For large scale network which can not be accommodated in one time in GPU memory, the corresponding zero model can be generated quickly, which provides an efficient solution for the research of zero model of large scale network.
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;
【基金】：北京高等學校青年英才計劃基金項目(YETP0506)
【分類號】：TP301.6;TP338.6

【參考文獻】

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本文編號：1721776