并行模拟退火技术的MPI实现与C语言代码下载

资源摘要信息:"并行模拟退火技术结合了模拟退火算法的优化能力与MPI（消息传递接口）的并行处理能力。模拟退火是一种启发式搜索算法，用于在给定的大搜索空间内寻找问题的最优解或近似最优解。它通过模拟物质的退火过程，从一个较高的温度开始，逐渐冷却，最终达到能量最低的稳定状态。在这个过程中，算法允许在搜索的初期接受较差的解，以提高跳出局部最优的能力，并随着温度的降低逐渐减少对较差解的接受程度，从而在全局搜索和局部搜索之间进行平衡。 在并行计算的上下文中，模拟退火算法可以通过MPI进行并行化，以便在多个处理器或计算机上同时执行计算。MPI是一种消息传递库，广泛用于大规模并行计算环境中，它允许在分布式内存系统中进行进程间通信。通过MPI，可以将模拟退火算法的不同部分分配给不同的处理器或节点执行，从而显著提高计算效率和速度。 该资源包含的代码示例是在C语言环境下编写的，并行模拟退火算法实现。代码提供了一个基础框架，用于在并行环境下实现模拟退火算法。用户可以根据具体应用场景，将问题特定的逻辑嵌入到算法中，以解决实际问题，例如文件描述中提到的“分配roommate”问题。这通常涉及到定义一个评价函数（或成本函数），用于评估各个解的质量，并指导算法如何进行迭代搜索。 代码的核心思想是将模拟退火算法的多个阶段（如初始化、迭代搜索、降温过程等）映射到不同的MPI进程上。在MPI环境中，每个进程负责算法的一部分，并通过消息传递与其他进程通信，以同步信息或更新解的状态。并行模拟退火的主要优点是能够在更短的时间内处理大规模和复杂的优化问题。 此外，代码中可能还会包含MPI环境的配置方法，以及在多台计算机上部署并行算法的指令。这些细节对于确保算法能够正确运行在并行计算环境中至关重要。 总之，该资源为开发者提供了一套并行模拟退火算法的实现，特别是针对需要在多个处理器上进行高效搜索和优化的问题场景。通过掌握该资源提供的信息，开发者可以更好地理解和应用模拟退火算法，特别是在并行计算环境下的应用。"