First, we present two classes of sequential algorithms for minimum flow problem: decreasing path algorithms and preflow algorithms. Then we describe another approach of the minimum flow problem, that consists of applying any maximum flow algorithm in a modified network. In section 5 we present several parallel preflow algorithms that solve the minimum flow problem. Finally, we present an application of the minimum flow problem.
If the distance between two vertices becomes longer after the removal of a vertex u, then u is called a hinge vertex. In this paper, a linear time sequential algorithm is presented to find all hinge vertices of an interval graph. Also, a parallel algorithm is presented which takes O(n/P + log n) time using P processors on an EREW PRAM.
Sequential pattern mining that determines frequent patterns appearing in a given set of sequences is an important data mining problem with broad applications. For example, sequential pattern mining can find the web access patterns, customer's purchase patterns and DNA sequences related with specific disease. In this paper, we develop the sequential pattern mining algorithms using MapReduce framework. Our algorithms distribute input data to several machines and find frequent sequential patterns in parallel. With synthetic data sets, we did a comprehensive performance study with varying various parameters. Our experimental results show that linear speed up can be achieved through our algorithms with increasing the number of used machines.
In an edge-weighted(positive, negative, or zero weights are possible) tree, we want to solve the problem of finding a longest path such that the sum of the weights of the edges in tile path is non-negative. To find a longest non-negative path of a tree we present a sequential algorithm with O(n logn) time and a CREW PRAM parallel algorithm with $O(log^2n)$ time and O(n) processors. where n is the number of nodes in the tree.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.258-268
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1998
This paper presents two sequential advanced split and merge algorithms and a parallel image segmentation algorithm based on them. First, the two advanced methods are obtained from the combination of edge detection and classic split and merge to solve the inherent problems of the classical method. Besides, the parallel image segmentation algorithm on mesh-connected MIMD system considers three types in the merge stage to reduce the communication overhead between processors, such as intraprocessor merge, interprocessor with boundary merge, and interprocessor without boundary merge. Finally , we prove that the proposed algorithms achieve the improved performance by implementing them.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.388-394
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1999
This paper is concerned with an application of Parallel Genetic Algorithms(PGA) to optimal econmic load dispatch(ELD) in power systems. The ELD problem is to minimize the total generation fuel cost of power outputs for all generating units while satisfying load balancing constraints. Genetic Algorithms(GA) is a good candidate for effective parallelization because of their inherent principle of evolving in parallel a population of individuals. Each individual of a population evaluates the fitness function without data exchanges between individuals. In application of the parallel processing to GA, it is possible to use Single Instruction stream, Multiple Data stream(SIMD), a kind of parallel system. The architecture of SIMD system need not data communications between processors assigned. The proposed ELD problem with C code is implemented by SIMSCRIPT language for parallel processing which is a powerfrul, free-from and versatile computer simulation programming language. The proposed algorithms has been tested for 38 units system and has been compared with Sequential Quadratic programming(SQP).
A spatial join has the property that its execution time exponentially increases in proportion to the number of spatial objects. Recently, there have been many attempts for improving the performance of the spatial join by using parallel processing schemes, In the case of executing parallel spatial join using the parallel machine with shared disk architecture, the disk bottleneck of parallel processing of spatial join worsens in comparison with sequential spatial join. This paper presents the algorithms of task creation and assignment to reduce the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing between processors, This paper proposes object caching which is a higher level of abstraction than page caching, and uses it to do creation and assignment of tasks according to temporal and spatial localities for minimizing disk access time. The object caching shows the performance improvement of 50%. The task creation and assignment using localities gives the gain of 30% and 20%. Overall performance evaluation of the proposed algorithms shows 7.2 times speed up than those of sequential execution of spatial joins.
The shortest-paths problem is a fundamental problem in graph theory and finds diverse applications in various fields. This is why shortest path algorithms have been designed more thoroughly than any other algorithm in graph theory. A large number of optimization problems are mathematically equivalent to the problem of finding shortest paths in a graph. The shortest-path between a pair of vertices is defined as the path with shortest length between the pair of vertices. The shortest path from one vertex to another often gives the best way to route a message between the vertices. This paper presents an $O(n^2)$ time sequential algorithm and an $O(n^2/p+logn)$ time parallel algorithm on EREW PRAM model for solving all pairs shortest paths problem on circular-arc graphs, where p and n represent respectively the number of processors and the number of vertices of the circular-arc graph.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.2
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pp.57-68
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2004
We present a new parallel algorithm for extending the domain of a UOWHF. Our algorithm is based on non-complete l-ary tree and has the same optimal key length expansion as Shoup's which has the most efficient key length expansion known so far. Using the recent result [8], we can also prove that the key length expansion of this algorithm and Shoup's sequential algorithm are the minimum possible for any algorithms in a large class of "natural" domain extending algorithms. But its prallelizability performance is less efficient than complete tree based constructions. However if l is getting larger then the parallelizability of the construction is also getting near to that of complete tree based constructions.tructions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.4
s.316
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pp.101-108
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2007
Parallel processing algorithms, coupled with advanced networking and distributed computing architectures, improve the overall computational performance, dependability, and versatility of a digital signal processing system In this paper, novel parallel algorithms are introduced and investigated for advanced sonar algorithm, conventional matched-field processing (CMFP). Based on a specific domain, each parallel algorithm decomposes the sequential workload in order to obtain scalable parallel speedup. Depending on the processing requirement of the algorithm, the computational performance of the parallel algorithm reveals different characteristics. The high-complexity algorithm, CMFP shows scalable parallel performance on the array of DSP processors. The impact on parallel performance due to workload balancing, communication scheme, algorithm complexity, processor speed, network performance, and testbed configuration is explored.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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