專利名稱：一種針對空間度量及方向關系并行計算的矢量目標集均衡劃分方法
技術領域：
本發(fā)明屬于并行計算領域，特別是涉及到一種針對矢量目標空間度量及方向關系并行計算的矢量目標集均衡劃分方法。
背景技術：
空間度量關系和空間方向關系都屬于空間關系。度量關系包括空間目標的面積、周長及相互間的距離，用以描述空間目標本身的特點；方向關系表達了兩個空間目標間所處的方位，通常用于描述相離目標間的空間方位?？臻g度量關系和方向關系在空間推理和空間查詢上扮演著非常重要的角色，也是地理信息系統(tǒng)的重要內(nèi)容。隨著空間數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，傳統(tǒng)的空間度量及方向關系串行算法已不能滿足大規(guī)?？臻g數(shù)據(jù)分析與需求，亟待利用計算機并行體系架構(gòu)發(fā)展一種并行算法，才能滿足大規(guī)模矢量目標空間度量與方向關系快速計算的應用需求。矢量目標空間關系并行算法由2部分組成:1)矢量目標集的預處理及劃分；2)多邊形目標空間關系計算與判斷。矢量目標集預處理及劃分:并行算法的預處理是指對矢量目標集進行并行排序，排序的原則是根據(jù)矢量目標的頂點數(shù)為參數(shù)進行排序。矢量目標集劃分:多邊形目標集的劃分是度量、方向關系并行算法的重點和難點問題。影響并行算法的效率的一個重要方面是并行計算過程中的負載均衡?？臻g關系并行算法設計需考慮兩方面問題:一是矢量目標的空間特性，二是矢量目標集的劃分。目前并行算法的矢量目標集劃分方法主要有輪轉(zhuǎn)劃分法[1]、范圍劃分法[1_3]、散列劃分法[1’4]、混合劃分法[1’5]、空間曲線劃分法[6’7]等，但這些已有劃分方法都不能針對度量、方向關系算法的特點來保障并行計算的各進程中任務的負載均衡，影響了計算效率。因此，本發(fā)明針對度量、方向關系算法的特點，設計了新的劃分方法，實現(xiàn)了對大規(guī)模矢量目標集的度量、方向關系計算負載均衡，提高了矢量目標度量、方向關系并行計算的效率。參考文獻[I]趙春宇.高性能并行GIS中矢量空間數(shù)據(jù)存取與處理關鍵技術研究[D].武漢:武漢大學，2006.
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發(fā)明內(nèi)容
(一)算法步驟本發(fā)明提供了一種針對空間度量及方向關系并行計算的矢量目標集均衡劃分方法。根據(jù)空間度量及方向關系并行計算特點，采用了顧及矢量目標頂點數(shù)的均衡劃分方法，將矢量目標集均衡地劃分至不同進程，使并行計算各進程的任務均衡(如圖1所示)。1.顧及矢量目標集頂點總數(shù)的均衡劃分方法(簡稱頂點總數(shù)均衡劃分法)矢量目標度量(矢量目標長度、面積計算)及方向關系(矢量目標之間的方向關系)并行計算屬于計算密集型算法，即目標度量和方向關系計算過程中矢量目標集中幾何對象的所有點都參與計算。因此需要根據(jù)矢量目標集的點總數(shù)，均衡劃分矢量目標集至各進程。由于矢量目標集中各目標的頂點數(shù)量不同，所以各進程任務負載均衡需顧及矢量目標的頂點數(shù)。針對矢量目標度量及方向關系采用頂點總數(shù)均衡劃分法將矢量目標集均衡地劃分至各進程，解決各進程矢量目標集任務的負載均衡。本發(fā)明以矢量目標頂點數(shù)為參數(shù)定義優(yōu)先權值對矢量目標進行劃分。按照優(yōu)先權(頂點數(shù))的高低(多少)對矢量目標集進行排序，即在優(yōu)先隊列中每次取出優(yōu)先權最高(或最低)的矢量目標并將其分配給優(yōu)先權和`值最小(或最大)的進程。頂點總數(shù)均衡劃分法將矢量目標集按照信息量均衡進行劃分，使得各進程的計算任務均衡，其劃分過程如圖2所示:I)各進程讀取矢量目標的信息，并將矢量目標集(η個)放入到存儲隊列中；2)利用排序算法對矢量目標排序后存入到優(yōu)先隊列中，以目標的頂點數(shù)(Vi，0< i Sm，m為矢量目標集數(shù)量)為參數(shù)量(如圖2A)，按照(式I)計算各矢量目標的權值Wi,為便于矢量目標的劃分，設定其排序規(guī)則為優(yōu)先級高(或低)的矢量目標先存入隊列；Wi = f (Vi) (I ^ i ^ η) 式 I3)各進程初始化一個存儲向量，用于存儲所分配的矢量目標，同時定義一個記錄優(yōu)先權和值的變量，用式2 (式中m為矢量目標數(shù))累加計算新增矢量目標的權值，其初始值設為O ;5;=2，式24)對所有進程(P個)中的Sj進行比較，用式3獲取w最小的進程pj;w = min。< j^p(Sj) 式 3
5)從優(yōu)先隊列中取出優(yōu)先級最高(或最低)的矢量目標，并分配給Sj最小(或最大)的進程，如果有\(zhòng).相等的兩個以上進程，則將矢量目標分配給進程ID號最小(或最大)的進程(如圖3B)；6)劃分矢量目標到進程JV將所獲矢量目標的優(yōu)先權值累加到中；7)如果優(yōu)先隊列已經(jīng)為空，則結(jié)束分配過程，否則繼續(xù)執(zhí)行第4)步。(二)有益效果1、利用本發(fā)明，針對空間度量及方向關系算法特點采用頂點總數(shù)均衡劃分法，將矢量目標均衡地劃分至不同的進程，使進程間的任務實現(xiàn)負載均衡，提高了并行計算效率，且并行效率大于80% ；2、利用本發(fā)明，采用單機多核、眾核級高性能集群硬件環(huán)境，可開發(fā)高性能并行計算軟件，實現(xiàn)對海量空間數(shù)據(jù)進行高效空間關系分析。
四

圖1空間度量及方向關系并行算法特點及其對應矢量目標集的劃分方法圖2顧及目標復雜度的矢量目標集頂點總數(shù)均衡劃分方法圖3應用頂點總數(shù)均衡劃分法案例的矢量目標集
五具體實施例方式針對度量、方向關系并行計算的矢量目標集劃分方法，以下提供案例對本發(fā)明進行說明。(一 )矢量目標集頂點總數(shù)均衡劃分案例本案例為計算某地區(qū)宗地面積(宗地復雜度如圖3B所示)，測試矢量目標集DataSet包含691，442塊宗地(有4，417，571個點)，如圖3A所示。本發(fā)明采用頂點總數(shù)均衡劃分法對矢量目標進行劃分并分配至不同進程，各進程計算矢量目標子集的面積。I)計算空間面積的矢量目標集為DataSet，矢量目標集包含對象的數(shù)為691，442個；2)設各矢量目標的權值Wi = If(Vi)(其中權值函數(shù)f (Vi) =Vi),即以矢量目標的頂點數(shù)為權值；3)各進程對DataSet中矢量目標按照其權值從大到小采用正則排序法進行序列化；4)初始化所有進程的權值為O ;5)每分配一個矢量目標都要對所有進程的權值進行判斷，優(yōu)先分配矢量目標到權值最小的進程。以進程數(shù)P = 4為例，分配至各個進程的權值的大小為Weightl =
I,104，395、Weighta = I, 104，393、Weight3 = I, 104，391、Weight4 = I, 104，393，因為權值就是所包含頂點的數(shù)目，且矢量目標面積計算需所有點參與計算，所以各個進程計算任務的負載基本均衡。表I結(jié)果就是基于頂點總數(shù)均衡劃分法的面積并行計算實例(實例目標集為DataSet)，其并行加速比明顯，極大提高了空間面積計算的效率，在8個進程時的加速比能達到6.67。表I基于頂點總數(shù)均衡劃分法的面積并行計算結(jié)果
權利要求
1.一種針對空間度量及方向關系并行計算的矢量目標集均衡劃分方法，其特征主要在于:針對度量與方向關系并行計算并顧及目矢量目標集頂點總數(shù)的均衡劃分方法。
2.根據(jù)權利要求1所述對于針對度量與方向關系并行計算并顧及目矢量目標集頂點總數(shù)的均衡劃分方法，其特征在于，包含以下3個特征: 1)對各進程中的矢量目標進行排序，其排序規(guī)則為以矢量目標的頂點數(shù)為參數(shù)的權值排序。
2)各進程包含一個用來記錄進程動態(tài)優(yōu)先權的參量Si(0<i <p，p為進程數(shù)量)，其值的為分配到該進程的所有矢量目標的權值累加值，且隨著分配目標的增加而動態(tài)更新。
3)據(jù)優(yōu)先權值序列化的順序依次取出矢量目標，劃分給所有進程中Si最小的進程，使進程間的矢量目標集的幾何復雜度均衡(即任務負載均衡)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種針對空間度量及方向關系并行計算的矢量目標集均衡劃分方法。矢量目標度量(矢量目標長度、面積計算)及方向關系(矢量目標之間的方向關系)并行計算屬于計算密集型算法，即目標度量和方向關系計算過程中矢量目標集中幾何對象所有的點都參與計算。因此，各進程任務負載均衡需顧及矢量目標集的頂點數(shù)。所以針對矢量目標度量及方向關系采用顧及矢量目標集頂點總數(shù)的均衡劃分方法將矢量目標集均衡地劃分至各進程，使各進程矢量目標集的任務負載均衡。利用本發(fā)明可實現(xiàn)進程間計算負載高度均衡，進而提高算法效率，為單機多核、眾核和高性能集群環(huán)境的海量數(shù)據(jù)的空間度量及方向關系軟件的開發(fā)與服務提供一種高效的數(shù)據(jù)劃分方法。
文檔編號G06F9/50GK103150214SQ20121058637
公開日2013年6月12日 申請日期2012年12月31日 優(yōu)先權日2012年12月31日
發(fā)明者吳立新, 楊宜舟, 郭甲騰 申請人:吳立新, 楊宜舟, 郭甲騰