背包问题的最优并行算法
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An Optimal Parallel Algorithm for the Knapsack Problem
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    摘要:

    利用分治策略,提出一种基于SIMD共享存储计算机模型的并行背包问题求解算法.算法允许使用O(2n/4)1-ε个并行处理机单元,0≤ε≤1,O(2n/2)个存储单元,在O(2n/4(2n/4)ε)时间内求解n维背包问题,算法的成本为O(2n/2).将提出的算法与已有文献结论进行对比表明,该算法改进了已有文献的相应结果,是求解背包问题的成本最优并行算法.同时还指出了相关文献主要结论的错误.

    Abstract:

    A new parallel algorithm for the knapsack problem is proposed, in which the method of divide and conquer is adopted. Based on an CREW-SIMD machine with shared memory, the proposed algorithm needs O(2n/4)1-ε processors, 0≤ε≤1, and Oi>O(2n/2) memory to find a solution for the n-element knapsack problem in O(2n/4(2n/4)ε) time. The cost of the algorithm is O(2n/2), which is optimal and an improved result over the past researches. The wrong results in corresponding literatures are also pointed out in this paper.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李庆华,李肯立,蒋盛益,张薇.背包问题的最优并行算法.软件学报,2003,14(5):891-896

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  • 收稿日期:2002-10-28
  • 最后修改日期:2002-10-28
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