同构型系统的并行优化技术方案

一种管理同构型系统(homogenous system，简称HS)资源的系统，包括：内存，用于存储表示所述HS的图表，其中所述图表包括由边连接的顶点，每个顶点对应一个HS元素，每条边包括用于定义一组多个HS元素之间相关性等级的权重；处理器，用于识别所述图表中的多个可选分离，其中每个可选分离包括所述图表的非重叠的子图，并执行多次迭代中的每一次迭代：选择所述可选分离中的一个可选分离；将所述选择的可选分离的非重叠子图中的每一个非重叠子图分配给多个过程中的一个过程；并行执行所述多个过程；其中，重复执行所述多次迭代，直到满足终止标准。

Parallel optimization of isomorphic systems

A system for managing the resources of homogenous system (HS) includes memory for storing charts representing the HS, where the charts include vertices connected by edges corresponding to an HS element, each edge including weights for defining the correlation level between a set of multiple HS elements, and processors for identifying multiple alternatives in the charts. Separation, where each optional separation includes a non-overlapping subgraph of the chart and performs each iteration in multiple iterations: selecting an optional separation in the optional separation; allocating each non-overlapping subgraph of the optional separation to a process in a plurality of processes; executing the plurality of processes in parallel; and repeating the execution of the place. Repeat iterations until the termination criteria are met.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】同构型系统的并行优化
技术介绍
本专利技术一些实施例涉及同构型系统(homogeneoussystem，简称HS)工作参数的管理和/或优化，更具体地但并不完全地，涉及通过并发(并行)优化HS部分(段)对HS工作参数进行的管理和/或优化。现代工业中，特别是在信息
，创建的越来越多类型的系统具有统一的元素。这种HS以不断提高的速度发展，因此HS的一般优化方法变得非常重要。所述HS可以为人工HS和/或物理HS，通常由网络表示。例如，信息
中的人工HS可以包括例如移动网络、有线和/或无线互联网、数据中心中交换机网络以及人工神经网络等。物理HS可以为用于传递物理对象的网络，例如道路网络、管网以及人类有机体心血管系统等。可如下描述所述HS的优化：对可以反映HS性能和/或所产生结果的质量的目标函数进行最大化处理。
技术实现思路
根据本专利技术一些实施例的一个方面，提供了一种管理同构型系统(homogenoussystem，简称HS)资源的系统，包括内存和处理器。所述内存用于存储表示所述HS的图表。所述图表包括由多条边连接的多个顶点，每个顶点对应多个HS元素中的一个HS元素，每条边包括用于定义一组所述多个HS元素之间相关性等级的权重。所述处理器用于识别所述图表中的多个可选分离，其中每个可选分离包括所述图表的多个非重叠的子图，并执行多次迭代中的每一次迭代：-选择所述多个可选分离中的一个可选分离；-将所述选择的可选分离的多个非重叠子图中的每一个非重叠子图分配给多个过程中的一个过程；-根据所述分配并行执行所述多个过程。其中，重复执行所述多次迭代，直到满足终止标准。所述分配包括：根据所述多个非重叠子图分配多个计算核心。优选地，所述终止标准基于根据优化函数的结果对所述选择的可选分离的多个非重叠子图的有效性得分进行的估计。所述处理器用于通过根据相关性阈值对所述多条边进行滤波来创建所述图表的更新版本。在包括所述多次迭代中的至少一次迭代的一个或多个其它系列迭代的执行期间，对待优化的所述更新版本中的所述多个可选分离进行识别。所述处理器用于在执行所述一个或多个系列迭代之后调整所述相关性阈值，从而提高用于指示所述图表的更新版本准确度的精度值。所述处理器用于基于连接的顶点的参数计算所述多条边中每条边的相关性权重。所述处理器用于根据至少一个大小阈值对所述多个顶点的子集进行识别，其中所述多个非重叠子图中的每一个非重叠子图包括所述子集中的一个顶点。所述处理器用于通过在所述多次迭代中的至少一次先前迭代的执行期间计算的更新值对所述多个顶点中的一个或多个顶点进行更新。根据本专利技术一些实施例的一个方面，提供了一种管理同构型系统(homogenoussystem，简称HS)资源的方法，所述方法包括：-接收表示所述HS的图表，其中所述图表包括由多条边连接的多个顶点，每个顶点对应多个HS元素中的一个HS元素，每条边包括用于定义一组所述多个HS元素之间相关性等级的权重；-识别所述图表中的多个可选分离，其中所述多个可选分离中每个可选分离包括所述图表的多个非重叠子图；-在多次迭代中的每一次迭代中执行以下操作：■选择所述多个可选分离中的一个可选分离；■将所述选择的可选分离的多个非重叠子图中的每一个非重叠子图分配给多个过程中的一个过程；■根据所述分配并行执行所述多个过程；其中，重复执行所述多次迭代，直到满足终止标准。优选地，所述终止标准基于根据优化函数的结果对所述选择的可选分离的多个非重叠子图的有效性得分进行的估计。除非另有定义，否则本文所使用的所有技术和/或科学术语的含义与本专利技术所属领域的普通技术人员所公知的含义相同。与本文所描述的方法和材料类似或者相同的方法和材料可以用于本专利技术实施例的实践或测试，下文描述示例性的方法和/或材料。若存在冲突，则以包括定义在内的专利说明书为准。另外，材料、方法以及示例都只是用于说明，并非必要限定。附图说明此处仅作为示例，结合附图描述了本专利技术的一些实施例。现在具体结合附图，需要强调的是所示的项目作为示例，为了说明性地讨论本专利技术的实施例。这样，根据附图说明，如何实践本专利技术实施例对本领域技术人员而言是显而易见的。在附图中：图1是本专利技术一些实施例提供的通过多个处理核优化同构型系统资源的示例性过程的流程图；图2是本专利技术一些实施例提供的通过多个处理核优化同构型系统资源的示例性系统的示意图；图3是本专利技术一些实施例提供的通过多个处理核优化同构型系统资源的示例性软件模块和交互的示意图；图4是本专利技术一些实施例提供的从示例性加权图中创建的示例性简化图的示意图；图5是本专利技术一些实施例提供的在示例性简化图内识别的子图的示意图；图6是本专利技术一些实施例提供的在示例性简化图内识别的非重叠子图的示意图；图7是本专利技术一些实施例提供的将示例性有线网络划分为非重叠子图的同构型系统实施例的示意图；图8是本专利技术一些实施例提供的将示例性无线网络天线覆盖区域划分为非重叠子图的同构型系统实施例的示意图；图9是本专利技术一些实施例提供的将示例性道路网络划分为非重叠子图的同构型系统实施例的示意图；图10是本专利技术一些实施例提供的通过两个核(线程)优化HS资源的过程的示例性流程的示意图；图11是本专利技术一些实施例提供的优化HS资源的系统的示例性实施例的示意图。具体实施方式本专利技术一些实施例涉及HS工作参数的管理和/或优化，更具体地但并不完全地，涉及通过并发(并行)优化HS部分(段)对HS工作参数进行的管理和/或优化。本专利技术提出了用于管理和/或优化一般HS的工作参数的系统和方法，尤其是针对一种包括大量相似的元素大HS，将所述HS划分(分离)成彼此弱化地相互作用的基本上独立的部分并通过多个处理核并发优化相互独立部分。首先，将所述HS转换成包括多个顶点的加权图，每个顶点与相应的HS元素相关联，并且与连接所述顶点的边相关联。所述顶点和边代表所述HS元素和所述HS元素之间的相关性。通过从所述HS参数中导出的数据创建所述加权图。然后，通过去除一些边来减少加权图，以此表示所述HS元素之间的显性(强)相关性，并消除很弱的相关性。对于每个优化的HS元素，针对各个顶点识别子图。从所述子图中选择非重叠子图，所述非重叠子图不共享顶点(HS元素)。由于所述非重叠子图大多彼此独立，所以可以通过一个或多个处理核单独且并发地进行优化。通过监控优化结果的中央处理器控制的多次迭代完成所述优化过程，并且可以确定期望的优化级别和/或准确度。每次优化迭代执行期间，可以选择不同组的非重叠子图，并且可以对优化值进行识别，将其分配给每个HS参数，用于执行以下迭代。与现有的优化方法相比，通过多个处理核并发优化HS部分以进行的HS优化可能具有以下显著优点。首先，该方法旨在优化各种类型的HS，每个HS包括其特定的参数和/或特征，例如HS类型、HS结构、HS元素以及目标(优化)函数等。与可能与HS相关的现有优化方法相反，通过创建表示所述HS的抽象加权图并将所述HS参数转换为顶点和加权边，可以以类似的方式管理和/或优化多个HS类型。另外，通过识别基本上彼此独立的HS的非重叠部分，可以独立地优化每个部分，因此可以通过一个或多个处理核并发优化所有部分。在当前现有的优化方法中，由于HS元素之间的相互依赖性可串行进行操作，与此相比，通过快速发展的多核和/或多线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种管理同构型系统(homogenous system，简称HS)资源的系统，其特征在于，包括：内存，用于存储表示所述HS的图表，其中所述图表包括由多条边连接的多个顶点，每个顶点对应多个HS元素中的一个HS元素，每条边包括用于定义一组所述多个HS元素之间相关性等级的权重；处理器，用于识别所述图表中的多个可选分离，其中每个可选分离包括所述图表的多个非重叠的子图，并执行多次迭代中的每一次迭代：选择所述多个可选分离中的一个可选分离；将所述选择的可选分离的多个非重叠子图中的每一个非重叠子图分配给多个过程中的一个过程；根据所述分配并行执行所述多个过程；其中，重复执行所述多次迭代，直到满足终止标准。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种管理同构型系统(homogenoussystem，简称HS)资源的系统，其特征在于，包括：内存，用于存储表示所述HS的图表，其中所述图表包括由多条边连接的多个顶点，每个顶点对应多个HS元素中的一个HS元素，每条边包括用于定义一组所述多个HS元素之间相关性等级的权重；处理器，用于识别所述图表中的多个可选分离，其中每个可选分离包括所述图表的多个非重叠的子图，并执行多次迭代中的每一次迭代：选择所述多个可选分离中的一个可选分离；将所述选择的可选分离的多个非重叠子图中的每一个非重叠子图分配给多个过程中的一个过程；根据所述分配并行执行所述多个过程；其中，重复执行所述多次迭代，直到满足终止标准。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分配包括：根据所述多个非重叠子图分配多个计算核心。3.如上述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，所述终止标准基于根据优化函数的结果对所述选择的可选分离的多个非重叠子图的有效性得分进行的估计。4.如上述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，所述处理器用于通过根据相关性阈值对所述多条边进行滤波来创建所述图表的更新版本，在包括所述多次迭代中的至少一次迭代的至少其它一系列迭代的执行期间，对待优化的所述更新版本中的所述多个可选分离进行识别。5.如上述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，所述处理器用于在执行所述至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：伊格纳托夫·德米特里，亚历山大·尼古拉耶维奇·菲利波夫，张学仓，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44