最短路径的并行算法研究

容器和 网络分层等 ，其 中利用弧段标识技术可以减少最短路
２．网络分割法研究
径 中的节点数 ，是最短路径搜索运算中最常用的方法之一 ， 将加速方法和 并行技 术相结合 ，需要将整个交通线路 网按 照
数 据分 割并 行算法 是 网络分析 算法 并行 化策 略中的 重 一 定的规则进行 区域划分 ，跨越 比娜姐 的节 点可 以作 为边 缘
是地理信 息科 技研 究的重点问题。串行最短路径算法发展较 计算负载量。 网络 数据分割 方法包括递归惯性二分法、条带
为成 熟且 算法的运行效 率很 高，但大部 门都是针对 多源 多汇 划分法、模拟 退化划分 法和递 归惯性二分法等 ，其中条带划
和 单源多汇最短路径的研究 ，如何保 证并行算法在最短路径 分是点割集划分模式，可以降低各部 分之 间的关联性从而减
并行模式主要有数据分割和任务分割两种类型 ，任务分割就 首位两端的进程 ，但中间进程的运算需要结合网络分割阶段
是将算法 的实现过程分 割成 若干个任 务，在根据不 同的进程 和 ｄｉｊｋｓｔｒａ算法进行多次计算，导致中间进程的耗时过长影
处理 这些被 分割后 的任务 进行计算 ，在 Ｍ ＰＩ的基础 上汇总 响算法 的运算效率 ，可见将网络数据分割成几个条带时会增
进程处理这些子集合之后在汇总计算结果。数据分割模式可 该 圆面 内的所有节点 ，耗费一定的搜索时间 ，而使 用对向搜
以减少计算处理 的数据量从而提 高计算 的效率 ，目前数据分 索技术可 以缩小 ｄｉｊｋｓｔｒａ的搜索空间 ，运用对 向并行算法时 ，
割模式是 实现 最短 路径 并行 运算中最常用 的方法。
要 内容 ，所 选择 的数据分割方法对 网络 分析 算法的并行效率
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１００ ｆ电子制作 ２０２６年 ７月
实验研究
判断线路中有无漏 电、窃 电、断线现象发生。利用钳形电流 对变压器二次侧进行检查，看是否带负荷。在不带负荷状态下，
表 ，还可测量出任意两相线的进线及出线，从而判断出线路 即使 电能表接线发生短路故障，也无过大的短路 电流，而短路 中有无 电流极性接反的情况。④直观检查法。对于电能表可 电流对电力系统一二次设备的损坏程度也会下降。
能发生的故障 ，可通过观察电子式电能表脉 ；中指 示灯、表 盘
（３）电能表接 线工作结束后 ，在断电状态下，检验 电能表
最短路径问题一直广泛应用在交通运输、计算机科学和 有很大的影响 ，因此网络数据分割并行算法要做 到以下几点
城市规划等领域 内，虽然国 内外在最短路径应用研究方面取 才 能保证并行化 的计算效率 ： （１）尽量减少 数据分割点 的
得了较大 的成就 ，但如何提高最短路径算法的运行效率仍然 数 量，以保证不 同进行间通讯质 量 ； （２）严 格控制子数据
Baidu Nhomakorabea
只 需要搜索 以源点和终点为半径的圆面 ，此时的搜索半径为
１．Ｂｏｏｓｔ为基础的并行算法研究
单向搜索的 １／２，可以将算法的搜索空间缩小为之前的一半 从而降低算 法的搜 索时间。采用对 向并行算法 ，源点和终点
Ｂｏｏｓｔ库是 一种囊括 了 Ｂｏｏｓｔ图形库在 内的图形 图像 为两个相互独立 的搜 索过程 ，可 以同时运行两个搜索进程 ，
实验研究
最短路径 的并行算法研 究
作者／梁倬豪 ，华南农业大学
文章摘 要 ：最短路径算法一直都是地 理信 息科学和计算机科学、交通运输方面中研究的重点技术 内容 ，目前讨论的最短路径算法可 以分为 单 源最短路径 和多源 多，ｒ－／￣题，最 短路径问题作 为图论中 的重点问题广泛应 用在各个领域 内，比如城市规划 、交通运输和 电子导航等方 面，本文主研究最短路径的并行算法相关的问题 ，为最短路径在不同领域中的运用提供一定的技术支撑。 关键词 ：最短路径 ；单元最短路径 ；并行化 ；策略研究
库，该 图形库 通过 分布 式的数据 结构和通讯方式连接各个网 分别以源点和终点作 为 ｄｉｉｋｓｔｒａ算法 的运行起点 ，不需要对
络点、边 存储 内容，支持算法和 信息数据 进行并行 交换为用 网络数据进行分割，从而避免 数据分割处理过程 ，减少算法
户的并行程序设计提供 了很大 的便利性。 Ｐ ＢＧ Ｌ为基础的最 运 行 的 时 间 和 运 行 效 率 。
Ｄｉｉｋｓｔｒａ算法的最短 路径运算方 向属于单方 向运算 ，搜
不适合使用任务分割法实现并行化话处理。数据分割法是在 索过程中的节点数 目对算法运行时间有着明显的影响，例 如
数据集的基础上 ，将数据集分解成若干个子集合 ，用不同的 搜索以源点和终点为半径圆面，使用 ｄｉｊｋｓｔｒａ算法需要搜遍
短路径算法的并行处理效率较低 ，计算机算法耗费的时间甚
４．加速方法可 并行运算策略相结合
至高 于串行 算法 的时间 ，但是相 对而 言该算法 在 Ｍ Ｐｌ通讯
上的优势较为明显 ，但会导致 ＰＢＧＬ并行算法的耗费的时间
最短路径加速方法相关的研究内容包括引导剪枝 、几何
比串行算法 高的弊端。
不 同进程 中的计算结果 ，最终得 到最终的计算结果。如果算 加 中间部分的串行计算 时间，导致并行算法的运算效 率下降。
法实现 步骤 之间的关联度较低，可以使用任务 分割法实现并
３．对向型的并行算法研究
行 化处理。Ｄｉｉｋｓｔｒａ算法各 部分之间的关联度较高 ，需要不
断重复选择节点、判定终止条件以及节点松弛等操作 ，因此
应用 中的效率是本文的研究重点。
少 Ｍ Ｐ ｌ通讯次 数，网络 分割完成 之后要将条 带的数据 发送
常用的最短路径算法主要有 ＳＰＦＡ算法、启发式算法、 给计算进程 ，在各个进程内计算数据 中的最短路径 ，提 高数
智能算法和 ｄｉｊｋｓｔｒａ算法等，其中 ｄｉｊｋｓｔｒａ算法具有很高的 据算法的并行效率。利用条带划分网络数据分 割算 法能够减 运行效率也是最 常用 的最短路径算法。串行最短路径算法的 少运算 的节点数和边数 ，利用串行的 ｄｉｊｋｓｔｒａ算法就能解决