Resumen

Calcular la longitud promedio de la ruta más corta de una red de escala libre a gran escala requiere mucho espacio de memoria y tiempo de computación. Por lo tanto, se debe aplicar la computación en paralelo. Para resolver el problema de equilibrio de carga para la paralelización a grano grueso, se estudia la relación entre el tiempo de computación de la longitud de la ruta más corta desde un único origen y las características del nodo. Presentamos un modelo de programación dinámica utilizando el grado promedio de salida de los nodos vecinos de diferentes niveles como variable y la diferencia de tiempo mínima como objetivo. Los coeficientes se determinan en redes medibles en tiempo. Se presenta una representación de red nativa y multimap para reducir el consumo de memoria de la red de manera que las redes grandes aún puedan cargarse en la memoria de cada núcleo de computación. El modelo simplificado de equilibrio de carga se aplica en una red de decenas de millones de nodos. Nuestro experimento muestra que este modelo puede resolver muy bien el problema de desequilibrio de carga de una red de escala libre

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Longitud promedio del camino más corto; Computación paralela; Equilibrio de carga; Modelo de programación dinámica; Consumo de memoria; Red grande libre de escala
• Keywords:Average shortest-path length; Parallel computing; Load-balancing; Dynamic programming model; Memory consumption; Large scale-free network