采用mpi实现树搜索代码实现
时间: 2024-02-23 21:10:52 浏览: 14
实现树搜索的代码可以使用MPI并行化。以下是一个简单的树搜索算法的串行代码:
```python
def tree_search(node):
if is_goal(node):
return node
for child in expand(node):
result = tree_search(child)
if result is not None:
return result
return None
```
这个代码在每个节点上进行深度优先搜索,直到找到目标节点或搜索完整个树。
现在,我们可以使用MPI将这个算法并行化。我们将树的节点分配给不同的进程,并使用MPI通信协议来协调它们之间的通信。每个进程都可以使用相同的代码,但是它们将处理不同的节点。
以下是一个简单的MPI代码示例,其中每个进程都执行树搜索算法的一部分:
```python
from mpi4py import MPI
def tree_search(node):
if is_goal(node):
return node
for child in expand(node):
result = tree_search(child)
if result is not None:
return result
return None
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
if rank == 0:
root_node = create_root_node()
nodes = [root_node]
else:
nodes = None
while True:
# Scatter nodes to all processes
nodes = comm.scatter(nodes, root=0)
# Process nodes
results = []
for node in nodes:
result = tree_search(node)
if result is not None:
results.append(result)
# Gather results to rank 0
all_results = comm.gather(results, root=0)
if rank == 0:
# Check if any process found the goal
for result_list in all_results:
if len(result_list) > 0:
print("Found goal:", result_list[0])
comm.abort()
# Create new list of nodes to search
nodes = []
for result_list in all_results:
for result in result_list:
nodes += expand(result)
```
在这个代码中,每个进程都执行`tree_search`函数来搜索其分配的节点。然后,它们将它们的结果收集到一个结果列表中,并将其发送回主进程。主进程收集这些结果,检查是否有进程找到了目标节点,如果找到,则停止所有进程并打印结果。否则,主进程使用已找到的节点扩展新的节点列表,并将其分发给所有进程以进行下一轮搜索。
请注意,这只是一个简单的示例代码,可以根据具体问题进行修改和扩展。