关于并行最佳优先搜索的基于哈希的工作分配方法
人工智能
2017-11-13 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
诸如哈希分布式A*(HDA*)等并行最佳优先搜索算法利用全局哈希函数在进程间分配工作。我们分析了最先进的基于哈希的并行最佳优先搜索算法的搜索和通信开销，并表明尽管Zobrist哈希(HDA*使用的标准哈希函数)在许多领域中实现了良好的负载平衡，但它产生了显著的通信开销，因为几乎所有生成的节点都被转移到了与其父节点不同的处理器上。我们提出了抽象Zobrist哈希，这是一种用于并行搜索的新的工作分配方法，它不是基于状态的原始特征计算哈希值，而是使用特征投影函数生成一组抽象特征，从而产生更高的局部性，进而降低通信开销。我们表明，在使用手工编写的、特定领域的特征投影函数的搜索域中，抽象Zobrist哈希优于以往的方法。然后我们提出了GRAZHDA*，一种基于图划分的方法，用于自动生成特征投影函数。GRAZHDA*试图通过划分域转换图(状态空间图的一种抽象)来近似划分实际搜索空间图。我们表明GRAZHDA*在与领域无关的规划上优于以往的方法。
引用
@article{arxiv.1706.03254,
title = {On Hash-Based Work Distribution Methods for Parallel Best-First Search},
author = {Yuu Jinnai and Alex Fukunaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03254},
year = {2017}
}
备注
Source code of domain-specific solvers in multicore environment: https://github.com/jinnaiyuu/Parallel-Best-First-Searches Source code of classical planning in distributed environment: https://github.com/jinnaiyuu/distributed-fast-downward