Diskreta optimeringsproblem uppstår i en mängd olika domäner såsom VLSI design, transport, schemaläggning och hantering, och designoptimering. Mycket ofta löses dessa problem med hjälp av tillståndssökningstekniker. På grund av de höga beräkningskraven och den inneboende parallella karaktären hos söktekniker har det funnits ett stort intresse för utvecklingen av parallella sökmetoder sedan början av parallell databehandling. Betydande framsteg har gjorts i användningen av kraftfull heuristik och parallell bearbetning för att lösa storskaliga diskreta optimeringsproblem. Problemfall som ansågs beräknande intractable endast några år tillbaka är rutinmässigt lösta för närvarande på server-klass symmetriska multi-processorer och små arbetsstation kluster. Parallella spelprogram utmanar de bästa mänskliga hjärnorna på partier som schack. I den här artikeln beskriver vi teknikens tillstånd i parallella algoritmer som används för att lösa diskreta optimeringsproblem. Vi tar upp heuristiska och icke-heuristiska tekniker för att söka grafer samt träd, och speedup anomalier i parallell sökning som orsakas av den inneboende spekulativa naturen av söktekniker.
I REF presenteras en kartläggning av parallella sökmetoder i kombinatoriska optimeringsproblem (COP) i samband med artificiell intelligens.
State-of-the-Art in Parallel Search Techniques for Discrete Optimization Problems
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}