MPI并行编程：模拟退火算法优化TSP问题实践

"该资源是一份关于使用MPI并行编程技术实现模拟退火算法优化解决旅行商问题（TSP）的项目报告。参赛单位为广东工业大学计算机学院工一717实验室，主要成员包括周俊豪、纪伟、金赖晓斌。报告详细介绍了应用程序的运行环境、算法原理及应用程序的各个分析环节。" 1. MPI并行编程技术 MPI，全称为Message Passing Interface，是一种用于分布式内存多处理器系统上的并行计算模型。在这个项目中，MPI被用来协调多个处理器协同工作，共同解决旅行商问题。通过MPI，可以将任务分解到各个处理器，每个处理器负责一部分计算，然后通过消息传递交换信息，最终整合结果，以提高解决问题的效率。 2. 模拟退火算法 模拟退火算法是受到固体退火过程启发的一种全局优化方法。它通过设定一个初始温度和逐步降低的冷却过程，允许在寻找最优解时接受一定概率的较差解，从而避免陷入局部最优。在解决TSP问题时，模拟退火算法会生成初始路径，然后在每一步迭代中，根据当前温度计算接受新解的概率，更新路径，直到温度降低到一定程度，找到一个接近全局最优的旅行路径。 3. 旅行商问题 旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是在遍历所有城市一次并返回起点的情况下，寻找最短的路径。这个问题属于NP-hard类，意味着没有已知的多项式时间解法。通过模拟退火算法，可以在一定程度上逼近最优解，尤其是在大规模问题实例中，相比其他简单算法，能够获得更好的性能。 4. 应用程序运行环境 该应用程序运行在两种环境下：一是基于MIC（Many Integrated Core，多集成核心）的元超级计算机，配备Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3操作系统，64GB DDR3 1333MHz内存；二是配备相同操作系统的CPU环境，使用Intel编译器和MPI库。 5. 应用程序流程分析 - 初始阶段，程序读取城市信息，生成一个随机路径作为初始解。 - 随后，利用模拟退火算法的核心逻辑，通过计算转移发生概率，判断是否接受新的路径。 - Neighbour()函数负责生成新的路径候选，这通常涉及到对现有路径的局部调整。 - 在不断迭代过程中，随着温度降低，程序逐渐收敛到一个较优的路径解决方案。 - 最终，输出最优路径及执行时间。 这个项目结合了MPI并行编程和模拟退火算法，以解决旅行商问题，展示了如何在高性能计算环境中优化复杂的组合优化问题。