×

如何利用生物复杂网络motif发现的并行算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.87 MB | 2020-07-06

分享资料个

生物复杂网络 motif发现是一种研究生物网络的重要方法，它基于复杂网络的理论研究，以新的视角来研究生命现象和生命机制，但是在处理较大的网络规模或者需挖掘较大的molⅲ时计算效率低。针对这个问题，在现有串行网络moi发现算法ESU的基础上，提出一种基于消息传递接口（MPI）的并行化ESU算法。该方法在ESU计算过程中优化了节点值以解决节点值依赖问题，并以ESU算法的子图发现策略统计各节点子图数，利用动态规划策略寻找最佳节点分配策略以解决负载不均衡问题。模拟网络数据和真实生物网络数据的实验结果表明，并行化ESU算法优化了节点值依赖问题，实现了基于动态规划的负載均衡策略，其运行时间比串行算法缩短了90%，并且该并行算法对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性，有效地提高了网络 motif发现问题的计算效率。

如何利用生物复杂网络motif发现的并行算法

下载并关注上传者 低至0.43元/天 开通VIP 免费下载

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !