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An enhanced parallel block coordinate descent algorithm with shared memory for solving large-scale user equilibrium problems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.tre.2025.104377.png)
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摘要
En 中文
• 基于OpenMP的PBCD算法并行化，以高效利用共享内存并行性。
• 设计线程私有数据结构以解决并行计算中的数据竞争问题。
• 提出动态块缩减（DBR）方法，以在迭代过程中自适应调整并行级别。
• DBR参数选择的两种方案：固定参数和基于Armijo规则的自我适应参数。
• 评估一种实用的并行计算框架，重点说明其在真实世界大规模交通网络中显著减少计算时间并提升性能。
期刊
IF:
8.8
论文数:
884
被引数:
2.0W
机构
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