Gerasim@Inicio

Gerasim@Home es un proyecto de computación distribuida voluntario  ruso basado en la plataforma BOINC . El proyecto comenzó en modo de prueba en febrero de 2008 [1] . Una característica distintiva de la parte del servidor del proyecto, desarrollada por S. Yu. Valyaev, es el uso del sistema operativo Windows Server 2008 y el paquete de Microsoft SQL Server con ASP.NET , mientras que el conjunto estándar de aplicaciones de los desarrolladores de BOINC requiere el uso del sistema operativo Linux o Unix . A partir del 23 de julio de 2015, 1999 usuarios (890 computadoras) de 62 países participaron en el proyecto, proporcionando un rendimiento de 1 a 5 teraflops . Cualquier persona que tenga una computadora con acceso a Internet puede participar en el proyecto instalando en ella el programa BOINC Manager .

Historia del proyecto

El proyecto comenzó en modo de prueba en febrero de 2008 [1] utilizando el programa gsm para encontrar números primos como módulo de cálculo de prueba.

En junio de 2010, en el Departamento de Ingeniería Informática de la Southwestern State University , se desarrolló la aplicación de cálculo separador, cuyo propósito es construir particiones de grafos-esquemas paralelos de algoritmos de control lógico obtenidos por diversos métodos heurísticos con el fin de comparar la calidad de las soluciones obtenidas y desarrollar recomendaciones sobre los límites de la conveniencia de usar métodos. La primera parte de los cálculos se completó en septiembre de 2011.

En enero de 2013, se lanzó un experimento [2] para explorar las posibilidades de usar una estrategia de síntesis de partición codiciosa con una restricción en la elección de vértices de un vecindario adyacente del bloque actual [3] .

En marzo de 2014, se lanzó una nueva serie de experimentos cuyo objetivo es probar la aplicación de métodos heurísticos en relación con la resolución de problemas conocidos de teoría de grafos usando el ejemplo del problema de encontrar el camino más corto en un gráfico y para encontrar particiones [4] .

En junio de 2014, una serie de experimentos comenzó a explorar la posibilidad de utilizar la enumeración aleatoria[5] [6] con un número fijo de iteraciones al construir particiones.

En febrero de 2015, se lanzó una continuación de una serie de experimentos, cuyo objetivo es probar la aplicación de métodos heurísticos en relación con la solución del problema de encontrar el camino más corto en un gráfico utilizando una estrategia de retorno [7] , así como como métodos para simular recocido [8] , búsqueda con limitación de profundidad [9] [10] , diversas variaciones del algoritmo de colonia de hormigas [11] [12] , el algoritmo genético [13] y el algoritmo de colonia de abejas [14] .

En junio de 2016 se lanzó un experimento computacional cuyo objetivo es contar el número de cuadrados latinos diagonales de orden 9 (secuencia A274171 en OEIS y secuencia A274806 en OEIS ) [15] .

En octubre de 2016, se lanzó un experimento en el proyecto destinado a estudiar la efectividad de los métodos de caminata aleatoria [16] y un enjambre de partículas [17] [18] en el problema de encontrar la ruta más corta en un gráfico.

A principios de 2017, el proyecto organizó un experimento destinado a determinar los valores de una serie de características combinatorias de cuadrados latinos diagonales y sus pares ortogonales ( cuadrados griego-latinos ) de orden 8 [19] . En marzo de 2017, se lanzó un experimento para obtener pares aleatorios de cuadrados latinos diagonales ortogonales de orden 10 para formar una lista de sus formas canónicas únicas [20] . Del 3 al 16 de junio de 2017, el proyecto contó el número de cuadrados latinos diagonales simétricos del orden de 10 [21] . El 23 de octubre de 2017, el proyecto lanzó un experimento destinado a analizar cuadrados que son simétricos en un plano al construir pares de cuadrados latinos diagonales ortogonales [22] [23] .

En diciembre de 2018, se lanzó un experimento en el proyecto para estudiar la efectividad de los métodos heurísticos en el problema de colorear gráficos de forma general [24] .

aplicación separador

La necesidad de encontrar una partición que sea (sub)óptima en términos de una serie de indicadores de calidad surge al diseñar sistemas de control lógico utilizados para implementar el control lógico de varios sistemas discretos ( circuitos digitales , máquinas CNC , líneas de ensamblaje robóticas, etc.). Al diseñar dichos sistemas, surgen una serie de problemas de optimización combinatoria multicriterio en estructuras discretas ( grafos ), que incluyen el problema de síntesis de partición de un esquema gráfico dado de un algoritmo de control [25] [26] [27] , de acuerdo con que debe funcionar el sistema de control lógico desarrollado. Encontrar una solución exacta (óptimo global) en la mayoría de los casos prácticos es imposible debido a que el problema planteado pertenece a la clase NP , por lo que, en la práctica, se suelen limitar a utilizar métodos heurísticos que aporten soluciones de buena calidad en un formato aceptable. tiempo.

La calidad de la solución encontrada se evalúa como el grado de minimización de los indicadores de calidad privados, que incluyen:

• número de bloques de partición  : coincide con el número de controladores en el sistema de control lógico, afecta directamente la complejidad del hardware del sistema del sistema de control lógico, su consumo de energía y las características de peso y tamaño;
• el grado de duplicación de señales de condiciones lógicas y microoperaciones  : determine la distribución óptima de los vértices del diagrama gráfico del algoritmo por bloques de partición, afecte el número de pistas que conectan los controladores en una placa de circuito impreso o como parte de un circuito integrado (según el método elegido para implementar el sistema de control lógico);
• la complejidad de la red de conexiones entre bloques  : determina la cantidad requerida de microcomandos para transferir el control entre los controladores, afecta la profundidad de algunas colas como parte del subsistema de comunicación del controlador;
• intensidad de las interacciones entre bloques  : determina el número promedio de transferencias de control durante la ejecución de un algoritmo de control dado ( tráfico de transferencia de control entre controladores ), afecta el rendimiento del sistema de control en su conjunto.

La estimación integral de la calidad de la partición se calcula como una suma ponderada de los valores normalizados de los indicadores de calidad parciales.

En la implementación práctica de un sistema de control lógico, es necesario tener en cuenta las limitaciones tecnológicas, que incluyen principalmente:

• el número de pines en el cuerpo del microcircuito para recibir señales de condiciones lógicas y emitir señales de microoperaciones ;
• la cantidad de memoria de microinstrucciones en el controlador.

La limitación no es crítica y puede excluirse de la consideración mediante la duplicación de controladores que tengan las mismas entradas y ejecuten el mismo tipo de firmware. Para simplificar la estructura interna del controlador, se impone una restricción estructural adicional sobre la imposibilidad de colocar vértices paralelos en un bloque de partición (controlador).

Como métodos heurísticos para la búsqueda de particiones en experimentos computacionales intervinieron:

• el método de S. I. Baranov [28] y sus modificaciones [3]  : utilice la estrategia codiciosa de formación sucesiva de bloques de partición;
• método de descomposición secuencial paralela [29] [30]  - utiliza una serie de transformaciones equivalentes (romper ciclos, combinar secciones lineales del diagrama gráfico del algoritmo, clasificar relaciones entre los vértices del diagrama gráfico, construir un conjunto de secciones de el diagrama gráfico, construyendo bloques de partición basados ​​en el análisis de inclusiones de tablas);
• método de enumeración aleatoria[5] [6] con un número determinado de iteraciones.

Los métodos se caracterizan por una complejidad de implementación significativamente diferente, complejidad de tiempo y capacidad de los algoritmos de transformación, y la calidad de las soluciones obtenidas para varios valores de restricciones tecnológicas. Al comparar la calidad de los métodos, es necesario estudiar varias regiones del espacio de parámetros , donde  está el número de vértices en la composición de diagramas de gráficos de algoritmos, lo cual es una tarea difícil desde el punto de vista computacional. En el proceso de cálculo, se analizaron segmentos individuales del espacio de parámetros, sobre la base de los cuales se reveló un comportamiento significativamente diferente de los métodos para sintetizar particiones a medida que se fortalecían o debilitaban los valores de las restricciones tecnológicas.

Para cada punto de la porción seleccionada del espacio de parámetros, se construye una muestra de algoritmos de control de lógica paralela con una estructura pseudoaleatoria, sus particiones se construyen mediante el método especificado y se evalúa la calidad, lo que requiere de varios minutos (pequeños valores ) a varias horas (valores grandes ) de tiempo computacional. Las muestras resultantes de valores numéricos de aproximadamente 200 KB cada una se transfieren al servidor del proyecto y esperan su posterior procesamiento. La cantidad total de datos recibidos (sin incluir la redundancia) fue de 235 GB y el costo computacional fue de 51,6 exa flops ( 818 GHz-año). En comparación con la implementación de doble núcleo Core 2 Duo de 1,86 GHz, la ganancia de tiempo lograda por el procesamiento en paralelo de la red fue 155x. El posprocesamiento de los resultados obtenidos [31] [32] tomó alrededor de un día de tiempo computacional y consistió en calcular los valores promedio de los parámetros de calidad y las probabilidades de obtener una partición con el valor mínimo del indicador de calidad seleccionado, como resultado se obtuvieron los mapas bidimensionales deseados con un volumen total de 96 MB, que pueden ser utilizados para el análisis detallado del comportamiento de los métodos en diferentes áreas del espacio de parámetros.

aplicación spstarter

En marzo de 2014, se lanzó otra serie de experimentos computacionales [4] , cuya característica distintiva es el soporte para la ejecución simultánea de varios experimentos. Con el fin de probar métodos para resolver problemas de optimización discreta, se implementó un módulo de cálculo apropiado, que está conectado estáticamente a la aplicación spstarter.exe. Además de la aplicación del separador, que forma parte del nuevo módulo computacional, es posible analizar la calidad de las soluciones al problema de prueba de encontrar el camino más corto en un gráfico utilizando una serie de enfoques ( algoritmo de Dijkstra, algoritmo voraz, algoritmo aleatorio enumeración, enumeración aleatoria ponderada [33] , sus modificaciones con soporte para retornos combinatorios [7] , variaciones del algoritmo de colonia de hormigas [11] [12] , método de recocido simulado , búsqueda de fuerza bruta con un límite en la profundidad o número de ramas de árboles consideradas , algoritmo genético [13] , algoritmo de colonia de abejas [14] , método de caminata aleatoria y variaciones del método de enjambre de partículas ) para identificar sus fortalezas y debilidades. Los mejores resultados en este problema fueron demostrados por el método de la colonia de hormigas y el algoritmo genético [34] [35] , [36] .

Determinación del comportamiento asintótico de características combinatorias de estructuras combinatorias basadas en cuadrados latinos diagonales

Se desconocía el comportamiento asintótico del número de cuadrados latinos diagonales (DLS) con un aumento de su dimensión N a los cálculos realizados en el proyecto. Como resultado del desarrollo de un módulo computacional altamente eficiente que utiliza una serie de técnicas algorítmicas y de optimización de alto nivel [37] [38] [39] [40] [41] [42] , fue posible lograr una generación tasa de 6,6 millones de DLC/s, lo que permitió determinar el número de DLC hasta N<10 (secuencia A274171 en OEIS y secuencia A274806 en OEIS ). Esto requirió 3 meses de cálculos por red con un rendimiento real de 2–5 TFLOP/s [43] y 3 meses de cálculos en el clúster de computadoras “Akademik V.M. Matrosov” de la Rama Siberiana de la Academia Rusa de Ciencias para verificar y confirmar el resultado obtenido [44] .

Se utilizaron principios algorítmicos similares para contar el número de cuadrados latinos diagonales simétricos de orden N<11 [21] y para determinar el número mínimo y máximo de transversales en cuadrados latinos diagonales de orden N<9 [45] [46] [47] .

Además de determinar características combinatorias, el proyecto busca y recolecta formas canónicas de cuadrados latinos diagonales ortogonales de orden 10 con el fin de clasificar las estructuras combinatorias formadas por ellos (grafos sobre el conjunto de una relación de ortogonalidad binaria) [48] y un intento de encontrar un triple de cuadrados latinos diagonales ortogonales por pares, que es un problema matemático abierto. La búsqueda más eficiente de cuadrados ortogonales de forma general se realiza mediante transversales reduciendo el problema original al problema de cobertura exacta con su posterior solución utilizando el algoritmo de conexión danzante en el marco del método de Euler-Parker [49] [50] . A partir de julio de 2020, la colección incluye más de 10 millones de formas canónicas de orden 10 de ODLC encontradas en el proyecto.

Logros científicos

• se obtienen los límites de las áreas de aplicabilidad de los métodos de síntesis de partición: el área de restricciones débiles para el método de S. I. Baranov, el área de restricciones fuertes para el método de descomposición secuencial paralela (ventaja cualitativa);
• se obtienen ratios del grado de optimización de cada uno de los indicadores de calidad seleccionados al óptimo condicional conocido para ello, para cada uno de los métodos se muestra el porcentaje de pérdida (superioridad cuantitativa);
• se obtienen los límites de las zonas muertas, en las que el debilitamiento de las restricciones no afecta la mejora de la calidad de las soluciones, la zona muerta tiene un ancho diferente para diferentes métodos heurísticos;
• se formulan recomendaciones para desarrolladores de hardware de multicontroladores, es preferible la estructura de un multicontrolador lógico con una gran cantidad de controladores simples; se muestra la necesidad de trabajar en el área de fuertes restricciones, dictadas por la práctica;
• se contó el número de cuadrados latinos diagonales de orden N<10 (secuencia A274171 en OEIS y secuencia A274806 en OEIS );
• se contó el número de cuadrados latinos diagonales horizontalmente simétricos de orden N<11 (secuencia A287649 en OEIS y secuencia A292516 en OEIS );
• se contó el número de cuadrados latinos diagonales doblemente simétricos de orden N<10 (secuencia A287650 en OEIS y secuencia A292517 en OEIS );
• se contó el número de cuadrados latinos diagonales de orden N<9 simétricos en un plano (secuencia A296060 en OEIS y secuencia A296061 en OEIS );
• se ha contado el número de pares reducidos (la primera fila de cuadrados está ordenada, por ejemplo, en orden ascendente) de cuadrados latinos diagonales ortogonales de orden N<8 (secuencia A287651 en OEIS );
• calculó el número máximo posible de cuadrados latinos diagonales ortogonales a un cuadrado latino diagonal de orden N<9 (secuencia A287695 en OEIS );
• el cálculo del número y análisis de las propiedades de las principales clases de cuadrados latinos diagonales de orden N<9 (secuencia A287764 en OEIS , secuencia A299783 en OEIS , secuencia A299784 en OEIS , secuencia A299785 en OEIS y secuencia A299787 en OEIS ) [ 51] [52] ;
• se calculó el número de cuadrados latinos diagonales centralmente simétricos de orden N<10 (secuencia A293777 en OEIS y secuencia A293778 en OEIS ) [53] [54] ;
• se determinó el número mínimo y máximo de transversales en cuadrados latinos diagonales de orden N<9 (secuencia A287644 en OEIS , secuencia A287645 en OEIS , secuencia A287647 en OEIS y secuencia A287648 en OEIS );
• se contó el número de cuadrados latinos pandiagonales de orden N con una primera fila fija (secuencia A123565 en OEIS );
• el número de cuadrados latinos diagonales ortogonales (ODLS), auto-ortogonales (SODLS), doblemente auto-ortogonales (DSODLS) y auto-ortogonales extendidos (ESODLS) de orden 1-10, así como cuadrados normalizados para el mismo tipo de ortogonalidad y sus clases principales (secuencia A330391 en OEIS }, secuencia A329685 en OEIS , secuencia A333366 en OEIS , secuencia A309210 en OEIS ) [55] ;
• se realizó una clasificación de estructuras combinatorias provenientes de cuadrados latinos diagonales de orden 1-10 sobre el conjunto de una relación de ortogonalidad binaria [56] [57] [48] ;
• se muestra que la característica de ortogonalidad de registro 274 [58] para un pseudotriple de cuadrados latinos diagonales ortogonales por pares de orden 10, encontrada en el análisis de simetría plana en el DLC, no puede ser mejorada tanto en esta clase de simetrías como en la clase de simetrías generalizadas puras y sus vecindades.

Notas

1. ↑ 1 2 BOINCestadísticas | Gerasim@Home - Resumen de créditos  (enlace descendente)
2. ↑ Progreso del separador - Página 2 - Ciencia - Foro Gerasim@home (enlace descendente) . Fecha de acceso: 30 de enero de 2013. Archivado desde el original el 4 de febrero de 2013. (indefinido) 
3. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Leonov M. E. Uso de un vecindario adyacente para la formación secuencial codiciosa de bloques para la partición de esquemas gráficos de algoritmos paralelos. Instrumentación. 2013. V. 56. Núm. 6. S. 30-35. . Fecha de acceso: 12 de octubre de 2013. Archivado desde el original el 14 de octubre de 2013. (indefinido)
4. ↑ 1 2 Acerca del proyecto Gerasim@home — Página 48 — Gerasim@home — Foro Boinc.ru  (enlace no disponible)
5. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Kolyasnikov D. V., Martynov I. A., Titov V. S. Método de enumeración aleatoria en el problema de construir particiones de esquemas gráficos de algoritmos paralelos // Procesadores multinúcleo, programación paralela, FPGA, señales de sistemas de procesamiento. Barnaúl: Barnaúl, 2014, pp. 115-125. . Consultado el 13 de agosto de 2014. Archivado desde el original el 14 de agosto de 2014. (indefinido)
6. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Kolyasnikov D. V., Titov V. S. Análisis de los resultados de aplicar el método de enumeración aleatoria en el problema de encontrar particiones de esquemas de grafos de algoritmos paralelos // Boletín de la Universidad Federal del Sur. ciencia técnica. 2014. Nº 12 (161). págs. 102-110. . Fecha de acceso: 1 de marzo de 2015. Archivado desde el original el 2 de abril de 2015. (indefinido)
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9. ↑ Acerca del proyecto Gerasim@home - Página 63 - Gerasim@home - Foro Boinc.ru (enlace inaccesible) . Consultado el 16 de febrero de 2015. Archivado desde el original el 16 de febrero de 2015. (indefinido) 
10. ↑ Vatutin E. I., Martynov I. A., Titov V. S. Análisis de los resultados del uso del método de enumeración de profundidad limitada en el problema de encontrar la ruta más corta en un gráfico // Procesadores multinúcleo, programación paralela, FPGA, sistemas de procesamiento de señales (MPPS' 15 ). Barnaul, 2015, pp. 120-128. . Consultado el 4 de agosto de 2015. Archivado desde el original el 8 de diciembre de 2015. (indefinido)
11. ↑ 1 2 Vatutin E.I., Titov V.S. Análisis de los resultados de aplicar el algoritmo de colonia de hormigas en el problema de encontrar un camino en un gráfico en presencia de restricciones // Boletín de la Universidad Federal del Sur. ciencia técnica. 2014. Nº 12 (161). págs. 111-120. . Fecha de acceso: 1 de marzo de 2015. Archivado desde el original el 2 de abril de 2015. (indefinido)
12. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Titov V. S. Sobre un enfoque para usar el algoritmo de colonia de hormigas para resolver problemas de optimización combinatoria discreta // Sistemas inteligentes y de información (Intellect 2015). Tula, 2015, págs. 8-13. . Fecha de acceso: 11 de diciembre de 2015. Archivado desde el original el 5 de marzo de 2016. (indefinido)
13. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Titov V. S. Estudio de las características del uso de un algoritmo genético en el problema de encontrar el camino más corto en un gráfico en presencia de restricciones en la densidad del gráfico // Procesadores multinúcleo, programación paralela, FPGA , sistemas de procesamiento de señales (MPPS - 2016) . Barnaul: editorial de la Universidad Estatal de Altai, 2016, pp. 152-159. . Fecha de acceso: 25 de junio de 2016. Archivado desde el original el 16 de junio de 2016. (indefinido)
14. ↑ 1 2 Vatutin E. I., Titov V. S. Características de la metaoptimización del algoritmo de colonia de abejas en el problema de encontrar el camino más corto en un gráfico en presencia de restricciones en la densidad del gráfico // Boletín de la Universidad Estatal del Suroeste . Serie: Gestión, informática, informática. Instrumentación médica. Nº 2 (19). 2016. S. 52-65. . Consultado el 7 de agosto de 2016. Archivado desde el original el 20 de agosto de 2016. (indefinido)
15. ↑ Noticias del proyecto . Consultado el 25 de junio de 2016. Archivado desde el original el 17 de julio de 2016. (indefinido)
16. ↑ Acerca del proyecto Gerasim@home - Página 94 - Gerasim@home - Foro Boinc.ru (enlace inaccesible) . Fecha de acceso: 22 de noviembre de 2016. Archivado desde el original el 22 de noviembre de 2016. (indefinido) 
17. ↑ Acerca del proyecto Gerasim@home - Página 96 - Gerasim@home - Foro Boinc.ru (enlace inaccesible) . Fecha de acceso: 22 de noviembre de 2016. Archivado desde el original el 22 de noviembre de 2016. (indefinido) 
18. ↑ Vatutin E.I., Titov V.S. Investigación de la aplicación del método de enjambre de partículas en problemas de optimización discreta.Boletín de Tecnologías de la Información y la Computación. Nº 5 (167). 2018, págs. 26–34. DOI: 0.14489/vkit.2018.05.pp.026–034. . Consultado el 4 de junio de 2018. Archivado desde el original el 15 de julio de 2019. (indefinido)
19. ↑ Acerca del proyecto Gerasim@home - Página 98 - Gerasim@home - Foro Boinc.ru (enlace inaccesible) . Consultado el 14 de marzo de 2017. Archivado desde el original el 15 de marzo de 2017. (indefinido) 
20. ↑ Busque KF ODLC en el proyecto Gerasim@home - Gerasim@home - Boinc.ru Forum (enlace inaccesible) . Consultado el 14 de marzo de 2017. Archivado desde el original el 15 de marzo de 2017. (indefinido) 
21. ↑ 1 2 Acerca del proyecto Gerasim@home - Página 103 - Gerasim@home - Foro Boinc.ru (enlace inaccesible) . Consultado el 16 de junio de 2017. Archivado desde el original el 20 de junio de 2017. (indefinido) 
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Enlaces

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• Twitter del proyecto
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• Informe plenario "Uso de grid computing en la plataforma BOINC para construir particiones de algoritmos de control de lógica paralela" (Kursk, 2012) en YouTube
• Vatutin E. I., Titov V. S. Uso de computación distribuida voluntaria en la plataforma BOINC para analizar la calidad de las particiones de esquemas gráficos de algoritmos paralelos // Problemas de control y computación paralela (PACO'12) . M.: UIP RAN, 2012.
• Vatutin E. I., Titov V. S. Optimización estructural-paramétrica de sistemas de control lógico utilizando computación distribuida voluntaria // Izvestiya SWGU . Serie “Administración, Ingeniería Informática, Informática. Instrumentación médica". Núm. 2. Parte 1. S. 12-17. ISSN 2223-1536.
• Vatutin E. I. Comparación de métodos heurísticos para sintetizar particiones de grafos-esquemas de algoritmos paralelos usando computación distribuida voluntaria en la plataforma BOINC // BOINC:FAST'13. Petrozavodsk, 2013. en YouTube
• Descripción científica y popular de la tarea de construir tabiques.
• Vatutin E. I., Valyaev S. Yu. Módulo computacional para construir particiones de algoritmos de control de lógica paralela utilizando computación distribuida voluntaria.
• Vatutin EI, Titov VS Computación distribuida voluntaria para resolver problemas de optimización combinatoria discreta utilizando el proyecto Gerasim@home // Computación distribuida y tecnologías de red en ciencia y educación: libro de resúmenes de la 6ª conferencia internacional. Dubna: JINR, 2014. PP. 60-61. ISBN 978-5-9530-0387-2.
• Vatutin E. I., Valyaev S. Yu., Dremov E. N., Martynov I. A., Titov V. S. Módulo computacional para probar algoritmos de optimización combinatoria en el problema de encontrar la ruta más corta en un gráfico usando computación distribuida voluntaria // Certificado de registro estatal del programa de computadora No 2014619797 del 22/09/14.
• Vatutin E. I., Titov V. S. Análisis de áreas de superioridad cualitativa de métodos heurísticos secuenciales para síntesis de partición en el diseño de multicontroladores lógicos. Instrumentación. 2015. V. 58. Nº 2. S. 115-122. DOI: 10.17586/0021-3454-2015-58-2-115-122.
• Resultados de experimentos computacionales en forma gráfica.
• Informe plenario "Resolución de problemas de optimización combinatoria discreta utilizando sistemas de cuadrícula de forma voluntaria" (Kursk, 2015) en YouTube
• Vatutin EI, Valyaev S.Yu., Titov VS Comparación de métodos secuenciales para obtener separaciones de algoritmos de control lógico paralelo utilizando computación voluntaria // Actas del taller CEUR. Actas de la Segunda Conferencia Internacional Computación de Alto Rendimiento basada en BOINC: Investigación y Desarrollo Fundamentales (BOINC:FAST 2015). vol. 1502. Universidad Técnica de Aquisgrán, Alemania, 2015. P. 37-51. urna: nbn: de:0074-1502-3.
• Vatutin E.I., Valyaev S.Yu., Titov V.S. Análisis de los resultados de la aplicación del método de enumeración aleatoria al construir particiones de esquemas gráficos de algoritmos paralelos según la dimensión del problema y la fuerza de las restricciones // Perspektivnye informatsionnye tekhnologii (PIT 2016). Samara: editorial del Centro Científico Samara de la Academia Rusa de Ciencias, 2016. P. 481-486.
• Contar el número de cuadrados latinos diagonales usando computación distribuida voluntaria
• Resultados del proyecto en forma gráfica (a agosto de 2017)
• Lista de varias estructuras combinatorias del orden DLC 1-8
• Lista de varias estructuras combinatorias del DLC de orden 10 encontradas en el proyecto
• Vatutin E.I., Kochemazov S.E., Zaikin O.S., Tsiterrav I.I. Estimación de la probabilidad de encontrar cuadrados latinos diagonales ortogonales entre cuadrados latinos diagonales de forma general // Dispositivos optoelectrónicos y dispositivos en sistemas de reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes e información simbólica (Reconocimiento - 2018). Kursk: editorial de SWGU, 2018. S. 72–74.

Discusión del proyecto en los foros:

• boinc.ru
• distribuido.org.ua

Véase también

• BOINC
• Cálculos voluntarios
• Dividir un gráfico
• Diagrama gráfico del algoritmo.
• optimización combinatoria
• cuadrado latino
• plaza greco-latina
• OEIS