Critical Node Detection Problem Solving on GPU and in the Cloud

机译：GPU和云中的关键节点检测问题解决

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The Critical Node Detection Problem (CNDP) is a well-known NP-complete, graph-theoretical problem with many real-world applications in various fields such as social network analysis, supply-chain network analysis, transport engineering, network immunization, and military strategic planning. We present the first parallel algorithms for CNDP solving in general, and for fast, approximated CND on GPU and in the cloud in particular. Finally, we discuss results of our experimental performance analysis of these solutions.

机译：关键节点检测问题（CNDP）是一个众所周知的NP完全图论问题，在社会网络分析，供应链网络分析，运输工程，网络免疫和军事等各个领域都有许多实际应用策略计划。我们提出了第一个并行算法，通常用于CNDP求解，尤其是在GPU（尤其是云）中用于快速近似CND的求解。最后，我们讨论了这些解决方案的实验性能分析结果。

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来源
《2015 IEEE 17th International Conference on High Performance Computing and Communications, 2015 IEEE 7th International Symposium on Cyberspace Safety and Security, 2015 IEEE 12th International Conference on Embedded Software and Systems》|2015年|52-57|共6页
会议地点 New York NY(US)
作者
Degenbaeva Cholpon; Klusch Matthias;
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作者单位

Saarland Univ., Saarbrucken, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
cloud computing; graph theory; graphics processing units; optimisation; parallel algorithms; CNDP; GPU; NP-complete problem; cloud computing; critical node detection problem; graph-theoretical problem; parallel algorithms; performance analysis; Approximation algorithms; Data structures; Electronic mail; Graphics processing units; Parallel algorithms; Runtime;

机译：云计算;图论;图形处理单元;优化;并行算法; CNDP; GPU; NP-完全问题;云计算;关键节点检测问题;图论问题;并行算法;性能分析;近似算法;数据结构;电子邮件;图形处理单元;并行算法;运行时;;
入库时间 2022-08-26 13:53:55

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