并行计算优化：基于OpenMP的混合PVS算法

"一种基于OpenMP的并行混合PVS算法.pdf" 本文研究的主要内容是针对传统的串行混合PVS（Principal Variation Search）算法在计算量大、执行时间长以及无法充分利用多核处理器资源的问题，提出了一种基于OpenMP的并行混合PVS算法。OpenMP是一种用于共享内存多处理器系统上的并行编程模型，它允许程序员通过添加简单的注释来实现并行化。 混合PVS算法是用于解决博弈问题的一种搜索策略，它结合了Alpha-Beta剪枝和迭代加深搜索的优点，旨在更高效地探索游戏树。然而，传统的混合PVS算法在处理大规模博弈树时，其串行执行方式限制了其性能。因此，研究者提出了PVSplitting策略，这是一种主要变例分裂的方法，旨在将搜索任务分解到多个线程中。在该策略下，自底向上地处理博弈树的每一层，将首个PV节点的每个分支分配给不同的线程进行并行搜索，以充分利用多核CPU的计算能力。 在算法设计中，作者考虑到了临界区（Critical Region）和线程调度的问题。临界区是指在多线程环境中，同一时刻只能有一个线程访问的代码段，防止数据竞争。合理的线程调度能确保并发执行的有效性和效率。通过优化这些关键点，新算法提升了搜索效率，减少了不必要的等待时间。 实验部分，研究者在实际的中国象棋博弈系统上测试了该并行混合PVS算法，结果显示，该算法的剪枝率较高，即能够有效排除无望获胜的分支，减少无效计算。同时，算法的加速比也显著，意味着执行速度有明显的提升，从而增强了混合PVS算法的整体性能。 关键词涉及的并行计算、混合PVS算法、博弈树、OpenMP和PVSplitting，都是本研究的核心概念。并行计算是利用多核处理器提高计算效率的关键技术；混合PVS算法是博弈树搜索中的重要策略；博弈树则代表了游戏中所有可能的状态和决策路径；OpenMP作为并行编程工具，为实现并行混合PVS提供了基础；而PVSplitting则是算法创新点，是实现并行化的具体手段。 这项研究成功地将并行计算引入到混合PVS算法中，通过PVSplitting策略优化了博弈树搜索，提高了计算效率，对于多核环境下的博弈程序设计具有重要的实践意义。