О генерации случайных задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах

В статье рассматривается масштабируемый алгоритм FRaGenLP для генерации больших совместных случайных задач линейного программирования произвольной размерности $n$ на кластерных вычислительных системах. Для обеспечения совместности и ограниченности допустимой области система ограничений включает в себя $2n+1$ стандартных неравенств, называемых опорными. Случайные неравенства добавляются в систему последовательно так, чтобы сохранялась совместность ограничений. Кроме этого, вводятся две метрики «похожести», которые препятствуют добавлению нового случайного неравенства, «похожего» на какое-либо из уже включенных в систему, включая опорные. Также отклоняются случайные неравенства, которые при фиксированной целевой функции не влияют на решение опорной задачи линейного программирования. Параллельная реализация алгоритма FRaGenLP выполнена на языке C++ с использованием параллельного BSF-каркаса, инкапсулирующего в проблемно-независимой части своего кода все аспекты, связанные с распараллеливанием программы на базе библиотеки MPI. Приводятся результаты масштабных вычислительных экспериментов на кластерной вычислительной системе, подтверждающие эффективность использованного подхода.