Алгоритм Беллмана-Форда: различия между версиями

[непроверенная версия]

[досмотренная версия]

Текущая версия на 16:32, 4 июля 2022

Алгоритм Беллмана-Форда
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(\|V\|\|E\|)[/math]
Объём входных данных	[math]O(\|V\| + \|E\|)[/math]
Объём выходных данных	[math]O(\|V\|^2)[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]N/A, max O(\|V\|) [/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]O(\|E\|)[/math]

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Беллмана-Форда^[1]^[2]^[3] предназначен для решения задачи поиска кратчайшего пути на графе. Для заданного ориентированного взвешенного графа алгоритм находит кратчайшие расстояния от выделенной вершины-источника до всех остальных вершин графа. Алгоритм Беллмана-Форда масштабируется хуже других алгоритмов решения указанной задачи (сложность [math]O(|V||E|)[/math] против [math]O(|E| + |V|\ln(|V|))[/math] у алгоритма Дейкстры), однако его отличительной особенностью является применимость к графам с произвольными, в том числе отрицательными, весами.

1.2 Математическое описание алгоритма

Пусть задан граф [math]G = (V, E)[/math] с весами рёбер [math]f(e)[/math] и выделенной вершиной-источником [math]u[/math]. Обозначим через [math]d(v)[/math] кратчайшее расстояние от источника [math]u[/math] до вершины [math]v[/math].

Алгоритм Беллмана-Форда ищет функцию [math]d(v)[/math] как единственное решение уравнения

[math] d(v) = \min \{ d(w) + f(e) \mid e = (w, v) \in E \}, \quad \forall v \ne u, [/math]

с начальным условием [math]d(u) = 0[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Основной операцией алгоритма является релаксация ребра: если [math]e = (w, v) \in E[/math] и [math]d(v) \gt d(w) + f(e)[/math], то производится присваивание [math]d(v) \leftarrow d(w) + f(e)[/math].

1.4 Макроструктура алгоритма

Алгоритм последовательно уточняет значения функции [math]d(v)[/math].

В самом начале производится присваивание [math]d(u) = 0[/math], [math]d(v) = \infty[/math], [math]\forall v \ne u[/math].
Далее происходит [math]|V|-1[/math] итерация, в ходе каждой из которых производится релаксация всех рёбер графа.

Структуру можно описать следующим образом:

1. Инициализация: всем вершинам присваивается предполагаемое расстояние [math]t(v)=\infty[/math], кроме вершины-источника, для которой [math]t(u)=0[/math] .

2. Релаксация множества рёбер [math]E[/math]

а) Для каждого ребра [math]e=(v,z) \in E[/math] вычисляется новое предполагаемое расстояние [math]t' (z)=t(v)+ w(e)[/math].

б) Если [math]t' (z)\lt t(z)[/math], то происходит присваивание [math]t(z) := t' (z)[/math] (релаксация ребра [math]e[/math]).

3. Алгоритм производит релаксацию всех рёбер графа до тех пор, пока на очередной итерации происходит релаксация хотя бы одного ребра.

Если на [math]|V|[/math]-й итерации всё ещё производилась релаксацию рёбер, то в графе присутствует цикл отрицательной длины. Ребро [math]e=(v,z)[/math], лежащее на таком цикле, может быть найдено проверкой следующего условия (проверяется для всех рёбер за линейное время): [math]t(v)+w(e)\lt d(z)[/math]

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательный алгоритм реализуется следующим псевдокодом:

Входные данные:
  граф с вершинами V, рёбрами E с весами f(e);
  вершина-источник u.
Выходные данные: расстояния d(v) до каждой вершины v ∈ V от вершины u.

for each v ∈ V do d(v) := ∞
d(u) = 0

for i from 1 to |V| - 1:
    for each e = (w, v) ∈ E:
        if d(v) > d(w) + f(e):
            d(v) := d(w) + f(e)

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Алгоритм выполняет [math]|V|-1[/math] итерацию, на каждой из которых происходит релаксация [math]|E|[/math] рёбер. Таким образом, общий объём работы составляет [math]O(|V||E|)[/math] операций.

Константа в оценке сложности может быть уменьшена за счёт использования следующих двух стандартных приёмов.

Если на очередной итерации не произошло ни одной успешной релаксации, то алгоритм завершает работу.
На очередной итерации рассматриваются не все рёбра, а только выходящие из вершин, для которых на прошлой итерации была выполнена успешная релаксация (на первой итерации – только рёбра, выходящие из источника).

1.7 Информационный граф

На рисунке 1 представлен информационный граф алгоритма, демонстрирующий описанные уровни параллелизма.

Рисунок 1. Информационный граф обобщенного алгоритма Беллмана-Форда.

На приведенном далее информационном графе нижний уровень параллелизма обозначен в горизонтальных плоскостях. Множество всех плоскостей представляет собой верхний уровень параллелизма (операции в каждой плоскости могут выполняться параллельно).

Нижний уровень параллелизма на графе алгоритма расположен на уровнях [2] и [3], соответствующим операциям инициализации массива дистанций [2] и обновления массива c использованием данных массива ребер [3]. Операция [4] - проверка того, были ли изменения на последней итерации и выход из цикла, если таковых не было.

Верхний уровень параллелизма, как уже говорилось, заключается в параллельном подсчете дистанций для различных вершин-источников, и на рисунке отмечен разными плоскостями.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Алгоритм обладает значительным ресурсом параллелизма. Во-первых, поиск кратчайших путей от различных вершин может производиться независимо для каждой из вершин (параллельные вертикальные плоскости на рисунке 1). Во-вторых, поиск кратчайших путей от фиксированной вершины [math]u[/math] также может выполняться параллельно: инициализация начальных путей [2] требует [math]|V|[/math] параллельных операции, релаксация каждого ребра требует [math]O(|E|)[/math] параллельных операции.

Таким образом, при наличии [math]O(|E|)[/math] процессоров алгоритм завершит работу максимум за [math]|V|[/math] шагов. В реальности, шагов обычно требуется меньше, а именно [math]O(r)[/math] -(максимальная длина среди всех кратчайших путей от выбранной вершины-источника [math]u[/math]).

Таким образом, ширина ярусно-параллельной формы алгоритма равна [math]O(|E|)[/math], высота ЯПФ - [math]O(r) | r \lt |V|[/math].

Алгоритм Δ-шагания может рассматриваться как параллельная версия алгоритма Беллмана-Форда.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: взвешенный граф [math](V, E, W)[/math] ([math]|V|[/math] вершин [math]v_i[/math] и [math]|E|[/math] рёбер [math]e_j = (v^{(1)}_{j}, v^{(2)}_{j})[/math] с весами [math]f_j[/math]), вершина-источник [math]u[/math].

Объём входных данных: [math]O(|V| + |E|)[/math].

Выходные данные (возможные варианты):

для каждой вершины [math]v[/math] исходного графа – последнее ребро [math]e^*_v = (w, v)[/math], лежащее на кратчайшем пути от вершины [math]u[/math] к [math]v[/math], или соответствующая вершина [math]w[/math];
для каждой вершины [math]v[/math] исходного графа – суммарный вес [math]f^*(v)[/math] кратчайшего пути от от вершины [math]u[/math] к [math]v[/math].

Объём выходных данных: [math]O(|V|)[/math].

1.10 Свойства алгоритма

Алгоритм может распознавать наличие отрицательных циклов в графе. Ребро [math]e = (v, w)[/math] лежит на таком цикле, если вычисленные алгоритмом кратчайшие расстояния [math]d(v)[/math] удовлетворяют условию

[math] d(v) + f(e) \lt d(w), [/math]

где [math]f(e)[/math] – вес ребра [math]e[/math]. Условие может быть проверено для всех рёбер графа за время [math]O(|E|)[/math].

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Программа, реализующая алгоритм поиска кратчайших путей, состоит из двух частей: части, отвечающей за общую координацию вычислений, а также параллельные вычисления на многоядерных CPU, и GPU части, отвечающей только за вычисления на графическом ускорителе.

2.3 Результаты прогонов

2.4 Выводы для классов архитектур

3 Литература

↑ Bellman, Richard. “On a Routing Problem.” Quarterly of Applied Mathematics 16 (1958): 87–90.
↑ Ford, L R. Network Flow Theory. Rand.org, RAND Corporation, 1958.
↑ Moore, Edward F. “The Shortest Path Through a Maze,” International Symposium on the Theory of Switching, 285–92, 1959.

[1] Bellman, Richard. “On a Routing Problem.” Quarterly of Applied Mathematics 16 (1958): 87–90.

[2] Ford, L R. Network Flow Theory. Rand.org, RAND Corporation, 1958.

[3] Moore, Edward F. “The Shortest Path Through a Maze,” International Symposium on the Theory of Switching, 285–92, 1959.

[1]

[2]

[3]

@@ Строка 7: / Строка 7: @@
 | output_data       = <math>O(|V|^2)</math>
 }}
 == Свойства и структура алгоритма ==
 === Общее описание алгоритма ===
@@ Строка 28: / Строка 27: @@
 Алгоритм последовательно уточняет значения функции <math>d(v)</math>.
 * В самом начале производится присваивание <math>d(u) = 0</math>, <math>d(v) = \infty</math>, <math>\forall v \ne u</math>.
-* Далее происходит <math>n-1</math> итерация, в ходе каждой из которых производится релаксация всех рёбер графа.
+* Далее происходит <math>|V|-1</math> итерация, в ходе каждой из которых производится релаксация всех рёбер графа.
 Структуру можно описать следующим образом:
@@ Строка 36: / Строка 35: @@
 .	Релаксация множества рёбер <math>E</math>
-а)	Для каждого ребра <math>e=(v,z) \in E</math> вычисляется новое предполагаемое расстояние <math>t^' (z)=t(v)+ w(e)</math>.
+а)	Для каждого ребра <math>e=(v,z) \in E</math> вычисляется новое предполагаемое расстояние <math>t' (z)=t(v)+ w(e)</math>.
-б)	Если <math>t^' (z)< t(z)</math>, то происходит присваивание <math>t(z) := t' (z)</math> (релаксация ребра <math>e</math> ).
+б)	Если <math>t' (z)< t(z)</math>, то происходит присваивание <math>t(z) := t' (z)</math> (релаксация ребра <math>e</math>).
 .	Алгоритм производит релаксацию всех рёбер графа до тех пор, пока на очередной итерации происходит релаксация хотя бы одного ребра.
-Если на <math>n</math>-й итерации всё ещё производилась релаксацию рёбер, то в графе присутствует цикл отрицательной длины. Ребро <math>e=(v,z)</math>, лежащее на таком цикле, может быть найдено проверкой следующего условия (проверяется для всех рёбер за линейное время): <math>t(v)+w(e)<d(z)</math>
+Если на <math>|V|</math>-й итерации всё ещё производилась релаксацию рёбер, то в графе присутствует цикл отрицательной длины. Ребро <math>e=(v,z)</math>, лежащее на таком цикле, может быть найдено проверкой следующего условия (проверяется для всех рёбер за линейное время): <math>t(v)+w(e)<d(z)</math>
 === Схема реализации последовательного алгоритма ===
@@ Строка 61: / Строка 60: @@
 === Последовательная сложность алгоритма ===
-Алгоритм выполняет <math>n-1</math> итерацию, на каждой из которых происходит релаксация <math>m</math> рёбер. Таким образом, общий объём работы составляет <math>O(mn)</math> операций.
+Алгоритм выполняет <math>|V|-1</math> итерацию, на каждой из которых происходит релаксация <math>|E|</math> рёбер. Таким образом, общий объём работы составляет <math>O(|V||E|)</math> операций.
 Константа в оценке сложности может быть уменьшена за счёт использования следующих двух стандартных приёмов.
@@ Строка 69: / Строка 68: @@
 === Информационный граф ===
-На рисунке 1 представлен информационный граф алгоритма, демонстрирующий описанные уровни параллелизма. На приведенном далее информационном графе нижний уровень параллелизма обозначен в горизонтальных плоскостях. Множество всех плоскостей представляет собой верхний уровень параллелизма (операции в каждой плоскости могут выполняться параллельно).
+На рисунке 1 представлен информационный граф алгоритма, демонстрирующий описанные уровни параллелизма.
+[[file:APSP.png|thumb|center|700px|Рисунок 1. Информационный граф обобщенного алгоритма Беллмана-Форда.]]
-Нижний уровень параллелизма на графе алгоритма расположен на уровнях {2 и 3}, соответствующим операциям инициализации массива дистанций (2) и обновления массива c использованием данных массива ребер {3}. Операция {4} - проверка того, были ли изменения на последней итерации и выход из цикла, если таковых не было.
+На приведенном далее информационном графе нижний уровень параллелизма обозначен в горизонтальных плоскостях. Множество всех плоскостей представляет собой верхний уровень параллелизма (операции в каждой плоскости могут выполняться параллельно).
-[[file:APSP.png|thumb|center|700px|Рисунок 1. Информационный граф обобщенного алгоритма Беллмана-Форда.]]
+Нижний уровень параллелизма на графе алгоритма расположен на уровнях [2] и [3], соответствующим операциям инициализации массива дистанций [2] и обновления массива c использованием данных массива ребер [3]. Операция [4] - проверка того, были ли изменения на последней итерации и выход из цикла, если таковых не было.
 Верхний уровень параллелизма, как уже говорилось, заключается в параллельном подсчете дистанций для различных вершин-источников, и на рисунке отмечен разными плоскостями.
@@ Строка 79: / Строка 80: @@
 === Ресурс параллелизма алгоритма ===
-При использовании атомарных операций для вычисления минимума релаксация рёбер может производится параллельно. В этом случае потребуется <math>O(n)</math> шагов при использовании <math>O(m)</math> процессоров.
+Алгоритм обладает значительным ресурсом параллелизма. Во-первых, поиск кратчайших путей от различных вершин может производиться независимо для каждой из вершин (параллельные вертикальные плоскости на рисунке 1). Во-вторых, поиск кратчайших путей от фиксированной вершины <math>u</math> также может выполняться параллельно: инициализация начальных путей [2] требует <math>|V|</math> параллельных операции, релаксация каждого ребра требует <math>O(|E|)</math> параллельных операции.
+Таким образом, при наличии <math>O(|E|)</math> процессоров алгоритм завершит работу максимум за <math>|V|</math> шагов. В реальности, шагов обычно требуется меньше, а именно <math>O(r)</math> -(максимальная длина среди всех кратчайших путей от выбранной вершины-источника <math>u</math>).
+Таким образом, ширина ярусно-параллельной формы алгоритма равна <math>O(|E|)</math>, высота ЯПФ - <math>O(r) | r < |V|</math>.
 [[Алгоритм Δ-шагания]] может рассматриваться как параллельная версия алгоритма Беллмана-Форда.
@@ Строка 85: / Строка 90: @@
 === Входные и выходные данные алгоритма ===
-'''Входные данные''': взвешенный граф <math>(V, E, W)</math> (<math>n</math> вершин <math>v_i</math> и <math>m</math> рёбер <math>e_j = (v^{(1)}_{j}, v^{(2)}_{j})</math> с весами <math>f_j</math>), вершина-источник <math>u</math>.
+'''Входные данные''': взвешенный граф <math>(V, E, W)</math> (<math>|V|</math> вершин <math>v_i</math> и <math>|E|</math> рёбер <math>e_j = (v^{(1)}_{j}, v^{(2)}_{j})</math> с весами <math>f_j</math>), вершина-источник <math>u</math>.
-'''Объём входных данных''': <math>O(m + n)</math>.
+'''Объём входных данных''': <math>O(|V| + |E|)</math>.
 '''Выходные данные''' (возможные варианты):
@@ Строка 93: / Строка 98: @@
 # для каждой вершины <math>v</math> исходного графа – суммарный вес <math>f^*(v)</math> кратчайшего пути от от вершины <math>u</math> к <math>v</math>.
-'''Объём выходных данных''': <math>O(n)</math>.
+'''Объём выходных данных''': <math>O(|V|)</math>.
 === Свойства алгоритма===
@@ Строка 101: / Строка 106: @@
          d(v) + f(e) < d(w),
 </math>
-где <math>f(e)</math> – вес ребра <math>e</math>. Условие может быть проверено для всех рёбер графа за время <math>O(m)</math>.
+где <math>f(e)</math> – вес ребра <math>e</math>. Условие может быть проверено для всех рёбер графа за время <math>O(|E|)</math>.
 == Программная реализация алгоритма ==
 === Особенности реализации последовательного алгоритма ===
-=== Локальность данных и вычислений ===
-==== Локальность реализации алгоритма ====
-===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности =====
-[[file:bellman_ford_1.png|thumb|center|700px|Рисунок 2. Алгоритм Беллмана-Форда. Общий профиль обращений в память]]
-На рис. 2 представлен профиль обращений в память для реализации алгоритма Беллмана-Форда. Первое, что сразу стоит отметить – число обращений в память гораздо больше числа задействованных данных. Это говорит о частом повторном использовании одних и тех же данных, что обычно приводит к высокой временной локальности. Далее, видна явная регулярная структура производимых обращений в память, видны повторяющиеся итерации работы алгоритма. Практически все обращения образуют фрагменты, похожие на последовательный перебор, кроме самой верхней части, где наблюдается более сложная структура.
-Рассмотрим более детально отдельные фрагменты общего профиля, чтобы лучше разобраться в его структуре. На рис. 3 представлен фрагмент 1 (выделен на рис. 2), на котором показаны первые 500 обращений в память (отметим, что другой наклон двух последовательных переборов связан с измененным отношением сторон в рассматриваемой области). Данный рисунок показывает, что выделенные желтым части 1 и 2 являются практические идентичными последовательными переборами; отличие между ними только в том, что в части 1 обращения выполняются в два раза чаще, поэтому на рис. 3 эта часть представлена большим числом точек. Как мы знаем, подобные профили характеризуются высокой пространственной и низкой временной локальностью.
-[[file:bellman_ford_2.png|thumb|center|700px|Рисунок 3. Профиль обращений, фрагмент 1]]
-Далее рассмотрим более интересный фрагмент 2, отмеченный на рис. 2 (см. рис. 4). Здесь можно снова увидеть подтверждение регулярности обращений в нижней области профиля, однако верхняя область явно устроена гораздо сложнее; хотя и здесь просматривается регулярность. В частности, также видны те же самые итерации, в которых здесь можно выделить большие последовательности обращений к одним и тем же данным. Пример такого поведения, оптимального с точки зрения локальности, выделен на рисунке желтым.
-[[file:bellman_ford_3.png|thumb|center|700px|Рисунок 4. Профиль обращений, фрагмент 2]]
-Чтобы понять структуру обращений в память в верхней части, можно рассмотреть ее еще подробнее. Приведем визуализацию небольшой области фрагмента 1, выделенную на рис. 4 зеленым. Однако в данном случае дальнейшее приближение (рис. 5) не привносит большей ясности: видна нерегулярная структура внутри итерации, характер которой достаточно сложно описать. Но в данном случае этого и не требуется – можно заметить, что по вертикали отложено всего 15 элементов, при этом обращений к ним выполняется гораздо больше. Независимо от структуры обращений, такой профиль обладает очень высокой как пространственной, так и временной локальностью.
-[[file:bellman_ford_4.png|thumb|center|700px|Рисунок 5. Небольшая часть фрагмента 1]]
-А так как основная масса обращений приходится именно на фрагмент 2, можно утверждать, что и весь общий профиль обладает высокой пространственной и временной локальностью.
-===== Количественная оценка локальности =====
-Оценка выполняется на основе характеристики daps, которая оценивает число выполненных обращений (чтений и записей) в память в секунду. Данная характеристика является аналогом оценки flops применительно к работе с памятью и является в большей степени оценкой производительности взаимодействия с памятью, чем оценкой локальности. Однако она служит хорошим источником информации, в том числе для сравнения с результатами по следующей характеристике cvg.
-На рисунке 6 приведены значения daps для реализаций распространенных алгоритмов, отсортированные по возрастанию (чем больше daps, тем в общем случае выше производительность). Можно увидеть, что по производительности работы с памятью данная реализация алгоритма показывает очень хорошие результаты. В частности, значение daps сравнимо с оценкой для теста Linpack, который известен высокой эффективностью взаимодействия с подсистемой памяти.
-[[file:bellman_ford_daps.png|thumb|center|700px|Рисунок 6. Сравнение значений оценки daps]]
 === Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
-Программа, реализующая алгоритм поиска кратчайших путей, состоит из двух частей: части, отвечающей за общую координацию вычислений, а так же параллельные вычисления на многоядерных CPU, и GPU части, отвечающей только за вычисления на графическом ускорителе.
+Программа, реализующая алгоритм поиска кратчайших путей, состоит из двух частей: части, отвечающей за общую координацию вычислений, а также параллельные вычисления на многоядерных CPU, и GPU части, отвечающей только за вычисления на графическом ускорителе.
-=== Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
-==== Масштабируемость алгоритма ====
-Алгоритм обладает значительным потенциалом масштабируемости, так как каждое ребро обрабатывается независимо и можно поручить каждому вычислительному процессу свою часть рёбер графа. Узким местом является доступ к разделяемому всеми процессами массиву расстояний. Алгоритм позволяет ослабить требования к синхронизации данных этого массива между процессами (когда один процесс может не сразу увидеть новое значение расстояния, записанное другим процессом), за счёт, может быть, большего количества глобальных итераций.
-==== Масштабируемость реализации алгоритма ====
-Проведём исследование масштабируемости параллельной реализации алгоритма Беллмана-Форда согласно [[Scalability methodology|методике]]. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов-2 [http://parallel.ru/cluster Суперкомпьютерного комплекса Московского университета].
-Набор и границы значений изменяемых [[Глоссарий#Параметры запуска|параметров запуска]] реализации алгоритма:
-*	число процессоров [1 : 28] с шагом 1;
-*	размер графа [2^20 : 2^27].
-Проведем отдельные исследования сильной масштабируемости вширь реализации алгоритма Беллмана-Форда.
-Производительность определена как TEPS (от англ. Traversed Edges Per Second), то есть число ребер графа, который алгоритм обрабатывает в секунду. С помощью данной метрики можно сравнивать производительность для различных размеров графа, оценивая, насколько понижается эффективность обработки графа при увеличении его размера.
-[[file:Сильная_масштабируемость_вширь_алгоритма_Беллмана-Форда.png|thumb|center|700px|Рисунок 2. Параллельная реализация алгоритма Беллмана-Форда масштабируемость различных версий реализации алгоритма: производительность в зависимости от размера графа]]
-=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
-Для проведения экспериментов использовалась реализация алгоритма Беллмана-Форда, реализованная для CPU.  Все результаты получены на суперкомпьютере «Ломоносов-2». Использовались процессоры Intel Xeon E5-2697v3, задача решалась для графа большого размера на одном узле.
-На рисунках показана эффективность реализации алгоритма Беллмана-Форда, запуск проводился на 1 узле для графа 2^27, выполнялась 1 итерация.
-[[file:Bellman-Ford cpu.png|thumb|center|700px|Рисунок 9. График загрузки CPU при выполнении алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике загрузки процессора видно, что почти все время работы программы не загружены и средний уровень загрузки составляет около 5%. Это достаточно неэффективная картина даже для программ, запущенных c использованием одного ядра в реализации.
-[[file:Bellman-Ford LoadAvg.png|thumb|center|700px|Рисунок 10. График числа процессов, ожидающих вхождения в стадию счета (Loadavg), при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике числа процессов, ожидающих вхождения в стадию счета (Loadavg), видно, что на протяжении всей работы программы значение этого параметра постоянно на уровне 1. Это указывает на постоянную загрузку аппаратных ресурсов не более чем 1 процессом, однако их число для узла слишком мало, что с одной стороны может указывать на не очень рациональные использование ресурсов.
- [[file:Bellman-Ford L1.png|thumb|center|700px|Рисунок 11. График кэш-промахов L1 в секунду при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике кэш-промахов первого уровня видно, что число промахов очень высокое и находится на уровне 140 млн/сек это очень высокий показатель, показывающие потенциальную причину неэффективности.
- [[file:Bellman-Ford L2.png|thumb|center|700px|Рисунок 12. График кэш-промахов L1 в секунду при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике кэш-промахов второго уровня видно, что число промахов достаточно тоже крайне высокое и находится на уровне 140 млн/сек, что указывает на крайне неэффективную работу с памятью.
- [[file:Bellman-Ford-L3.png|thumb|center|700px|Рисунок 13. График кэш-промахов L3 в секунду при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике кэш-промахов последнего уровня видно, что число промахов тоже достаточно большое и составляет около 30 млн/сек по всем узлам. Эт указывает на то, что задача очень плохо укладывается в кэш-память, и программа постоянно работает с оперативной памятью, что объясняется очень большим размером использованного графа.
-[[file:Bellman-Ford Inf Data.png|thumb|center|700px|Рисунок 13. График скорости передачи по сети Infiniband в байт/сек при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике скорости передачи данных по сети Infiniband наблюдается достаточно высокая интенсивность использования сети на кпервом этапе. Это объясняется программной логикой, которая предполагает чтение графа из файла с диска, коммуникации с которым происходят на Ломоносов-2 через выделенную для этих задач сеть Infiniband.
- [[file:Bellman-Ford Inf Pckts.png|thumb|center|700px|Рисунок 14. График скорости передачи по сети Infiniband в пакетах/сек при работе алгоритма Беллмана-Форда]]
-На графике скорости передачи данных в пакетах в секунду наблюдается аналогичная картина очень высокой интенсивности на первом этапе выполнения задачи. Далее сеть почти не используется.
-В целом, по данным системного мониторинга работы программы можно сделать вывод о том, что программа работала стабильно интенсивно,  однако очень неэффективно использовала память из-за очень большого размера графа.
+=== Результаты прогонов ===
 === Выводы для классов архитектур ===
-=== Существующие реализации алгоритма ===
-* C++: [http://www.boost.org/libs/graph/doc/ Boost Graph Library] (функция <code>[http://www.boost.org/libs/graph/doc/bellman_ford_shortest.html bellman_ford_shortest]</code>).
-* Python: [https://networkx.github.io NetworkX] (функция <code>[http://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9.1/reference/generated/networkx.algorithms.shortest_paths.weighted.bellman_ford.html bellman_ford]</code>).
-* Java: [http://jgrapht.org JGraphT] (класс <code>[http://jgrapht.org/javadoc/org/jgrapht/alg/BellmanFordShortestPath.html BellmanFordShortestPath]</code>).
 == Литература ==
@@ Строка 202: / Строка 121: @@
 <references />
-[[Категория:Начатые статьи]]
+[[Категория:Статьи в работе]]
+[[En:Bellman-Ford algorithm]]