可拆分工作的平行机排序问题研究的中期报告摘要：平行机排序问题是一类NP难问题，通过拆分该问题并在平行计算中显式解决局部排序问题，可以有效提高计算效率。本文介绍了平行机排序问题的相关研究及拆分方法，并提出了一种基于比较排序的局部排序算法，通过实验验证该算法在多核并行计算中具有较好的性能表现。1.研究背景平行机排序问题是指在一组平行计算的处理器上对一个大规模数据集进行排序的问题。由于排序问题是NP难问题，对于大规模数据集的串行排序算法存在效率低下的问题，因此对于排序问题的并行计算有着广泛的研究。2.相关研究在平行机排序问题的研究中，一种常见的方法是将排序任务分配给多个处理器来并行执行。这种方法需要遵循负载平衡的原则，以最小化各个处理器之间的负载差异。在负载平衡的前提下，使用快速排序等高效的基于比较排序算法，可以获得较好的性能表现。然而，由于基于比较排序算法需要进行相对大小的比较操作，这导致该类算法存在着一些天然的序列依赖性，导致无法有效地在平行计算中进行直接并行化。因此，对平行机排序问题的研究重点转移至如何拆分排序问题，使其可以在平行计算中高效地处理。3.拆分方法为了实现平行机排序问题的解决，我们采用了一种将整个排序问题分解成若干个子问题的拆分方法。在每个子问题中，仅处理一小部分排序数据，以确保每个处理器的负载都能够得到均衡分配。在局部排序完成后，再将排序结果进行合并以得到原始数据集的排序结果。当我们将排序问题拆分成若干个子问题后，就可以将每个子问题通过归并排序等方法合并起来，以得到原始数据集的排序结果。此时，我们可以通过动态调整拆分策略的方式进一步提高排序的效率。4.局部排序算法在处理每个子问题时，我们需要采用一种高效的局部排序算法。在本文中，我们提出了一种基于比较排序的局部排序算法，该算法使用希尔排序和插入排序的组合来完成局部排序任务。由于希尔排序和插入排序具有较好的时间复杂度和空间复杂度，因此该算法具有较好的实用性和可扩展性。5.实验验证我们使用多核并行计算来验证局部排序算法的性能表现。通过对比使用传统基于比较排序的排序算法，我们发现局部排序算法可以在多核并行计算上获得更好的性能表现，并且可以在不同的负载情况下保持较好的稳定性和可扩展性。6.结论综上所述，我们提出了一种基于拆分和局部排序算法的平行机排序问题解决方案，并使用多核并行计算验证了该算法在排序性能和可扩展性方面的优越性。在未来的工作中，我们将探索更加高效的局部排序算法，并进一步提高拆分策略的准确性和效率。