一种基于线程负载自适应的TLA＿GaBP算法 .pdfVIP

一种基于线程负载自适应的TLA_GaBP算法

摘要：

TLA-GaBP算法在复杂网络推理中取得了较好的效果，但在线程负载

过高或过低时，其收敛速度会受到影响。因此，本文提出了一种基于线

程负载自适应的TLA-GaBP算法，该算法能够根据当前线程负载情况动态

调整参数，以提高收敛速度和精度。实验结果表明，该算法在不同的网

络推理任务上表现出良好的适应性和稳定性。

关键词:TLA-GaBP算法;线程负载自适应;复杂网络推理收敛速

度精度

—、引言

传统的基于概率图模型的网络推理方法存在效率低下、收敛速度慢

等问题。为了增强网络推理的效率和准确性，一些新的算法被提出。

TLA-GaBP算法是其中一种较为有效的算法之一。

TLA-GaBP(Thread-LevelAsynchronousGeneralizedBelief

Propagation)算法是一种并行的信念传播算法，其主要思想基于概率图

模型中的信念传播算法。TUVGaBP算法通过将网络分解为多个小型的二

分图，再对每个二分图进行信念传播，以实现网络的高效推理。该算法

具有并行性和可伸缩性，在复杂网络推理中取得了不错的效果。

然而，在实际应用中，线程负载往往不固定，当线程负载过高或过

低时,TLA-GaBP算法的收敛速度和精度会受到较大的影响，导致推理效

果不佳。因此，本文提出一种基于线程负载自适应的TLA-GaBP算法，以

自适应调整参数，提高算法的稳定性和适应性。

二、相关工作

信念传播算法是一种基于概率图模型的推理算法，该算法通过计算

图上节点和边的概率分布，从而得到关于节点的估计值。传统的信念传

播算法包括和算法和向算法。和算法是一种同步更新的算法,计算顺序

是固定的，而向算法是一种异步更新的算法，节点的计算顺序是不固定

的。

针对传统信念传播算法的局限性，一些新的算法被提出，包括TLA-

GaBP算法、P-GaBP算法和MPG-GaBP算法等。TLA-GaBP算法通过将网

络分解为二分图，在此期出上进行异步更新，从而实现高效的推理。P-

GaBP算法则通过迭代次数的自适应调整，提高收敛速度。而MPG-GaBP

算法则是在其他算法的基础上，采用了多个预测结果进行平均的方式，

从而提高了预测精度。但在线程负载不固定的情况下，这些算法都存在

着一定的局限性。

三、算法设计

基于线程负载自适应的TUVGaBP算法采用了如下的设计。

(1)线程负载检测

在TLA-GaBP算法中，每个二分图都由多个线程进行异步更新，因

此线程的负载情况是影响算法性能的重要因素。因此，该算法首先需要

检测当前线程负载情况，以判断是否需要调整参数。线程负载情况可以

通过监测计算线程数和空闲线程数来判断。

(2)自适应调整参数

当检测到线程负载过高或过彳氐时，算法将根据当前负载情况自适应

调整参数。如果当前负载情况过高，则需要加速收敛速度，此时算法将

增加每次更新的节点数量，从而提高每次迭代的收敛速度如果当前负

载情况过低，则需要提高推理精度，此时算法将降彳氐每次更新的节点数

量，从而提iWj精度。

(3)并行实现

由于TLA-GaBP算法基于概率图模型,其计算量较大，需要充分利

用并行计算的优势，以提高算法的速度和效率。算法采用了多线程并行

实现，当线程负载过高时，可以动态增加计算线程数，以提高算法的并

彳亍度。

四、实验分析

本文使用了两个真实数据集进行实验,分别是Theiabetesata

Set和TheCensusIncomeataSeto比较了本文提出的基于线程负载自

适应的TLA-GaBP算法和传统的TLA-GaBP算法在不同线程负载情况下的

推理准确率、收敛速度和计算时间三个方面。实验结果如下表所示:

II推理准确率I收敛速度I计算时间I

|TLA-GaBP算法|0.8836|0.0025|4357.1s|

I基于线程负载自适应的TLA-GaBP算法|0.8954|0.0018|

4096.2s|

通过实验结果可以看出，基于线程负载自适应的TLA-GaBP算法在

不同负载情况下都具有更好的推理