資料介紹
生物復雜網絡motif發現是一種研究生物網絡的重要方法,它基于復雜網絡的理論研究,以新的視角來研究生命現象和生命機制,但是在處理較大的網絡規模或者需挖掘較大的motif時計算效率低。針對這個問題,在現有串行網絡motif發現算法ESU的基礎上,提出一種基于消息傳遞接口(MPI)的并行化ESU算法。該方法在ESU計算過程中優化了節點值以解決節點值依賴問題,并以ESU算法的子圖發現策略統計各節點子圖數,利用動態規劃策略尋找最佳節點分配策略以解決負載不均衡問題。模擬網絡數據和真實生物網絡數據的實驗結果表明,并行化ESU算法優化了節點值依賴問題,實現了基于動態規劃的負載均衡策略,其運行時間比串行算法縮短了90%,并且該并行算法對不同類型不同規模的網絡都具有較強的適用性,有效地提高了網絡motif發現問題的計算效率。
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