In the past two decades, breakthroughs in computer technology have made a tremendous impact on optimization. In particular, availability of parallel computers has created substantial interest in exploring the use of parallel processing for solving discrete and global optimization problems. The chapters in this volume cover a broad spectrum of recent research in parallel processing of discrete and related problems. The topics discussed include distributed branch-and-bound algorithms, parallel genetic algorithms for large scale discrete problems, simulated annealing, parallel branch-and-bound search under limited-memory constraints, parallelization of greedy randomized adaptive search procedures, parallel optical models of computing, randomized parallel algorithms, general techniques for the design of parallel discrete algorithms, parallel algorithms for the solution of quadratic assignment and satisfiability problems. The book will be a valuable source of information to faculty, students and researchers in combinatorial optimization and related areas.

This book contains papers presented at the Workshop on Parallel Processing of Discrete Optimization Problems held at DIMACS in April 1994. The contents cover a wide spectrum of the most recent algorithms and applications in parallel processing of discrete optimization and related problems. Topics include parallel branch and bound algorithms, scalability, load balancing, parallelism and irregular data structures and scheduling task graphs on parallel machines. Applications include parallel algorithms for solving satisfiability problems, location problems, linear programming, quadratic and linear assignment problems. This book would be suitable as a textbook in advanced courses on parallel algorithms and combinatorial optimization.

Diploma Thesis from the year 2004 in the subject Computer Science - Commercial Information Technology, grade: 1,3, University of Siegen, language: English, abstract: Im Mittelpunkt dieser Diplomarbeit steht die Optimierung mehrstuger Probleme. Hinführend werden zunächst die theoretischen Hintergründe der Optimierung erläutert. Im Fokus der Erläuterungen steht die Unterscheidung der simulationsbasierten und der verteilten Optimierung. Simulationsbasierte Optimierungen lassen keine algebraische Berechnung von Zielfunktionswerten zu. Diese erfordern besondere Lösungsstrategien, da bei der Auswertung keine Ableitungsinformationen entstehen. Des Weiteren beschäftigt sich diese Diplomarbeit mit der Untersuchung und Implementierung von Lösungsstrategien für die Auswertung der Problemklasse der ableitungsfreien oder auch direkten Suchverfahren. Weiterhin wird auf die spezielle Problemstellung der Mehrstugkeit eingegangen, bei welcher nicht nur Zielfunktionswerte, sondern auch eine optimale Stufenzahl ermittelt werden müssen. Dabei sind die Ergebnisse der nächsten Stufe stets abhängig von denen der Stufen davor. Die bei der Auswertung von Punkten erforderliche hohe Rechenleistung bei der simulationsbasierten Optimierung lässt Einprozessorsysteme während der Optimierung schnell an zeitliche Grenzen stoÿen. Aus diesem Grund werden in der vorliegenden Arbeit zwei Algorithmen vorgestellt und implementiert, die vollständig verteilt rechnen und skalierbar sind. Kapitel 5 beschäftigt sich mit Scatter Search, einem etablierten Verfahren zur Lösung nichtlinearer, ableitungsfreier Probleme. Im Zuge dieser Arbeit wurde das Verfahren zur Lösung zweier Testprobleme eingesetzt, die Ergebnisse nden sich in Kapitel 6. [...]

Included in this book are the keynote lectures presented at The First Euro-Conference on Parallel and Distributed Computing for Computational Mechanics, 26 April-1 May 1997, Lochinver, Scotland.

This book follows the previously published title, Solving Large-scale Problems in Mechanics, edited by M. Papadrakakis. This first volume to be published in the Wiley Series in Solving Large-scale Problems in Mechanics is devoted to high-performance computing using the new generation of computers with parallel and distributed computing capabilities. Parallel and distributed processing is a rapidly growing area of high technology where engineering applications lagged behind hardware advances. New algorithms and codes are required in order to exploit effectively modern computer architectures, as programs suitable for conventional computers achieve very modest performances on these new machines. There is therefore an urgent need to develop and test powerful solution and data handling techniques capable of exploiting the potential of modern computers and of accomplishing the solution of complex engineering problems in an acceptable computing time. This volume intends capturing the latest developments in the field and to serve as an essential reference book on the subject. It comprises a comprehensive state-of-the-art treatment of theory and practice, illustrated by extensive numerical examples.

Includes the keynote lectures presented at The Second Euro-Conference on Parallel and Distributed Computing for Computational Mechanics, held in Sintra, Portugal on 4-9 April 1998.