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生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)是一種研究生物網(wǎng)絡(luò)的重要方法，它基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論研究，以新的視角來研究生命現(xiàn)象和生命機制，但是在處理較大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模或者需挖掘較大的motif時計算效率低。針對這個問題，在現(xiàn)有串行網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)算法ESU的基礎(chǔ)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(yōu)化了節(jié)點值以解決節(jié)點值依賴問題，并以ESU算法的子圖發(fā)現(xiàn)策略統(tǒng)計各節(jié)點子圖數(shù)，利用動態(tài)規(guī)劃策略尋找最佳節(jié)點分配策略以解決負載不均衡問題。模擬網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和真實生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，并行化ESU算法優(yōu)化了節(jié)點值依賴問題，實現(xiàn)了基于動態(tài)規(guī)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(guī)模的網(wǎng)絡(luò)都具有較強的適用性，有效地提高了網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)問題的計算效率。
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