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并行计算中图划分算法的研究的中期报告
尊敬的评委：
本次中期报告主要介绍在并行计算中图划分算法的研究方面的工作进展与计划安排。
一、工作进展
1.文献调研：
首先，我们进行了大量的文献调研，对图划分算法的研究现状进行了深入了解。我们主要关注了最新的研究论文和国内外顶尖学术会议上的相关报告。
2.算法研究：
接着，我们开始对一些经典的图划分算法进行实验，测试它们在不同数据集上的性能表现。我们对比了一些主要的指标，包括划分质量、运行时间和并行性能等等。
目前已经实现的算法包括Kernighan-Lin、Fiduccia-Mattheyses、KLandF、Metis和scotch等。我们在一些公开的数据集上进行了测试，结果表明，各种算法在不同的数据集上表现差异很大，性能和划分质量的优劣也不尽相同。
3.算法改进：
为了改进当前算法的性能，我们考虑结合一些前沿的并行计算技术和优化方法，开发出更高效的图划分算法。我们主要从以下方面进行优化：
（1）算法并行化：采用MPI、OpenMP、CUDA等技术加速算法的运行；
（2）贪心策略的改进：通过实验测试性能，对算法中的贪心策略和启发式算法进行调整，提升算法的适应性和性能表现；
（3）数据集分析：对常用的图数据集进行分析，探究其内在特征和划分性质，针对不同的数据集做出不同的算法优化。
二、计划安排
下一步，我们将持续开展以下工作：
1.继续实现并测试更多的图划分算法，以便更好地了解各算法的运行特点和优劣势。
2.实现并行化算法，探究并行计算对于图划分算法的优化效果。
3.探索贪心策略的改进，针对不同数据集进行算法参数的调整和优化，提升算法的适应性和性能表现。
4.对当前算法进行评价和测试，评估其实际应用的可行性和有效性。
以上是本项目目前的工作进展和计划安排，欢迎评委们提出宝贵的意见和建议。谢谢！