Na construção de uma área de influência, o método de dilatação baseada em rasterização inevitavelmente introduz erros, e o método de dupla linha paralela envolve uma série de operações complexas. Neste artigo, propõe-se um algoritmo de armazenamento paralelo baseado na fusão de área e MPI (Interface de transferência de Mensagem) para melhorar o desempenho de análise de armazenamento, no processamento de grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais revelam que há três grandes gargalos de desempenho que impactam significativamente a eficiência de construção de armazenamentos seriais e paralelos, incluindo a estratégia de fusão de área, a tarefa / método do balanceamento de carga e os MPI resultantes da estratégia de fusão. Para superar esses gargalos, são sugeridas abordagens de correspondência de otimização envolvendo a estratégia de fusão em árvore, um método orientado de partição do número de vértices em tarefas paralelas e uma estratégia de fusão dos inter-processos. Os experimentos foram realizados para examinar a eficiência do algoritmo paralelo de otimização. Os resultados estimados sugerem que as abordagens de otimização podem fornecer alto desempenho e capacidade de processamento para a construção de armazenamento em um ambiente paralelo agrupado. Esse método pode fornecer sugestões sobre a paralelização de algoritmos de análise espacial.
Fusão de Área; Armazenamento Paralelo; Tarefa de Partição; Efeito de acumulação de Vérices; Fusão em Árvore; MPI
