Участник:Midmedian/Алгоритм Федуччи-Маттеуса: различия между версиями
Midmedian (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Автор описания: И.А.Бабкин == Свойства и структура алгоритмов == === Общее…») |
Midmedian (обсуждение | вклад) (Дополнено математическое описание.) |
||
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
Строка 5: | Строка 5: | ||
=== Общее описание алгоритма === | === Общее описание алгоритма === | ||
+ | '''Алгоритм Федуччи-Маттеуса (FM-алгоритм)'''<ref>Fiduccia C. M., Mattheyses R. M. A linear-time heuristic for improving network partitions //19th Design Automation Conference. – IEEE, 1982. – С. 175-181.</ref> является эвристикой для оптимального разделения гиперграфа на два непересекающихся блока (подграфа) с минимальным количеством разрезанных сетей (гиперрёбер) за линейной время. | ||
+ | === Математическое описание алгоритма === | ||
+ | Пусть дан гиперграф <math>P=(C,N)</math>, где <math>C</math> - это пронумерованный набор ячеек (вершин), соединённых пронумерованным набором сетей <math>N</math>. Гарантируется, что гиперграф состоит как минимум из двух ячеек и что каждая из ячеек содержится хотя бы в одной из сетей. | ||
+ | |||
+ | ''Количество ячеек'' в <math>i</math>-ой сети обозначим как <math>n(i)</math>, а ''размер'' <math>j</math>-ой ячейки (количество сетей, в которые входит ячейка) за <math>s(j)</math>. | ||
+ | |||
+ | ''Размер блока'' <math>B</math> определим, как | ||
+ | |||
+ | :<math>|B|=\sum\limits_{i=1}^{|N|} n(i)=\sum\limits_{i=1}^{|C|} s(i)</math>. | ||
+ | |||
+ | Задача заключается в разделении <math>P</math> на непересекающиеся блоки <math>A</math> и <math>B</math> размерами <math>|A|</math> и <math>|B|</math> соответственно так, чтобы выполнялось условие | ||
+ | |||
+ | :<math>\frac{|A|}{|A|+|B|} \cong r</math>, | ||
− | === | + | где <math>r</math> - ''коэффициент разделения'' (<math>0 < r < 1</math>). |
+ | |||
+ | ''Прирост'' <math>i</math>-ой ячейки, находящейся в некотором блоке <math>B</math>, определим, как | ||
+ | |||
+ | :<math>\Delta g(i)=FS(i)-TE(i)</math><ref>Kahng A. B. et al. VLSI physical design: from graph partitioning to timing closure. – Springer Science & Business Media, 2011.</ref>, | ||
+ | |||
+ | где <math>FS(i)</math> - количество разрезанных сетей, связанных только с <math>i</math>-ой ячейкой (и никакой другой из блока <math>B</math>), а <math>TE(i)</math> - количество неразрезанных сетей, связанных с <math>i</math>-ой ячейкой. | ||
+ | |||
+ | ''Максимальный положительный прирост'' <math>G_n</math> определим, как максимальную сумму приростов ячеек за префикс прохода, состоящего из <math>n</math> шагов: | ||
+ | |||
+ | :<math>G_n=\sum\limits_{i=1}^{n} \Delta g_i</math>. | ||
+ | |||
+ | Ячейка называется ''базовой'', если среди всех ячеек блока она обладает наибольшим приростом. | ||
+ | |||
+ | Теперь можно перейти к непосредственному описанию FM-алгоритма. На вход подаётся пара блоков: | ||
+ | |||
+ | 1. Вычисляем приросты всех ячеек. <math>i=1.</math> | ||
+ | |||
+ | 2. Среди возможных незафиксированных базовых ячеек выбираем ту, при перемещении которой соблюдается критерий алгоритма. Перемещаем её. | ||
+ | |||
+ | 3. Фиксируем выбранную базовую ячейку. Перевычисляем приросты всех незафиксированных ячеек, связанных с выбранной разрезанной сетью. | ||
+ | |||
+ | 4. Если все ячейки зафиксированы, то переходим на следующий шаг. Иначе, <math>i:=i+1</math>, возвращаемся на второй шаг. | ||
+ | |||
+ | 5. Определяем наилучший префикс ячеек <math>c_1, \dots, c_n</math> (<math>1 < n < i</math>) для максимизации <math>G_n</math>. Если <math>G_n > 0</math>, то переходим на следующий шаг, иначе заканчиваем алгоритм. | ||
+ | 6. Выполняем полученный проход из <math>n</math> шагов и возвращаемся на первый шаг. | ||
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === |
Текущая версия на 20:13, 22 октября 2019
Автор описания: И.А.Бабкин
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм Федуччи-Маттеуса (FM-алгоритм)[1] является эвристикой для оптимального разделения гиперграфа на два непересекающихся блока (подграфа) с минимальным количеством разрезанных сетей (гиперрёбер) за линейной время.
1.2 Математическое описание алгоритма
Пусть дан гиперграф [math]P=(C,N)[/math], где [math]C[/math] - это пронумерованный набор ячеек (вершин), соединённых пронумерованным набором сетей [math]N[/math]. Гарантируется, что гиперграф состоит как минимум из двух ячеек и что каждая из ячеек содержится хотя бы в одной из сетей.
Количество ячеек в [math]i[/math]-ой сети обозначим как [math]n(i)[/math], а размер [math]j[/math]-ой ячейки (количество сетей, в которые входит ячейка) за [math]s(j)[/math].
Размер блока [math]B[/math] определим, как
- [math]|B|=\sum\limits_{i=1}^{|N|} n(i)=\sum\limits_{i=1}^{|C|} s(i)[/math].
Задача заключается в разделении [math]P[/math] на непересекающиеся блоки [math]A[/math] и [math]B[/math] размерами [math]|A|[/math] и [math]|B|[/math] соответственно так, чтобы выполнялось условие
- [math]\frac{|A|}{|A|+|B|} \cong r[/math],
где [math]r[/math] - коэффициент разделения ([math]0 \lt r \lt 1[/math]).
Прирост [math]i[/math]-ой ячейки, находящейся в некотором блоке [math]B[/math], определим, как
- [math]\Delta g(i)=FS(i)-TE(i)[/math][2],
где [math]FS(i)[/math] - количество разрезанных сетей, связанных только с [math]i[/math]-ой ячейкой (и никакой другой из блока [math]B[/math]), а [math]TE(i)[/math] - количество неразрезанных сетей, связанных с [math]i[/math]-ой ячейкой.
Максимальный положительный прирост [math]G_n[/math] определим, как максимальную сумму приростов ячеек за префикс прохода, состоящего из [math]n[/math] шагов:
- [math]G_n=\sum\limits_{i=1}^{n} \Delta g_i[/math].
Ячейка называется базовой, если среди всех ячеек блока она обладает наибольшим приростом.
Теперь можно перейти к непосредственному описанию FM-алгоритма. На вход подаётся пара блоков:
1. Вычисляем приросты всех ячеек. [math]i=1.[/math]
2. Среди возможных незафиксированных базовых ячеек выбираем ту, при перемещении которой соблюдается критерий алгоритма. Перемещаем её.
3. Фиксируем выбранную базовую ячейку. Перевычисляем приросты всех незафиксированных ячеек, связанных с выбранной разрезанной сетью.
4. Если все ячейки зафиксированы, то переходим на следующий шаг. Иначе, [math]i:=i+1[/math], возвращаемся на второй шаг.
5. Определяем наилучший префикс ячеек [math]c_1, \dots, c_n[/math] ([math]1 \lt n \lt i[/math]) для максимизации [math]G_n[/math]. Если [math]G_n \gt 0[/math], то переходим на следующий шаг, иначе заканчиваем алгоритм.
6. Выполняем полученный проход из [math]n[/math] шагов и возвращаемся на первый шаг.