.png){kind=icon}
返回
Parallel Algorithm for Approximate State Graph Exploration With Restricted Memory Footprint
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1002/cpe.70502.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
我们研究了通过路径探索无输入有限状态机的大状态图的算法性能。为改进基于锚点和基于候选节点的探索方法，并避免完整锚点列表的性能开销以及基于超时方法的调优敏感性，我们提出了并分析了两种组合的探索方法：候选节点集合和候选节点与受限形式锚点的结合。我们通过多核机器上的实验验证了分析结果：两种组合均达到相似的性能，具体差异取决于输入图以及次级信息（如进入循环的入口点）的准确性。使用两个候选节点集合的方法能提供准确的尾部长度信息，而结合候选节点和受限锚点的方法通常能获得最佳性能。
Keyword:
approximate computing
parallel graph algorithm
state transition graph
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
C
IF:
1.5
论文数:
473
被引数:
0
.png){kind=icon}
查看更多内容