在MPI中广播更好的值

我想用MPI（Java实现）编写一个小程序 声明了一个变量x（双变量）。线程尝试修改变量（比如说随机修改）。当一个线程发现一个小于旧线程的新值X时，会向其他线程进行广播，以便它们可以更新变量X的值

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我已经看过了MPI中的Bcast函数。。。但在所有示例中，无论变量是否修改，它都被所有线程调用

这是在多线程环境（例如OpenMP或Java线程）中很容易实现的场景之一，在MPI中很难有效实现。通常的方法是重构算法，使每个

N

步骤都可以传递最佳值（其中

N

可能等于1，但由于通信开销，这可能非常低效），然后使用

intracom.Allreduce

，并将reduce操作设置为

MPI.MIN

。每个进程都提供自己的最小值，减少值返回全局最小值。如果您还想知道保存全局最小值的进程的级别，则应改用

MPI.MINLOC

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如果你正试图实施并行遗传优化，有一些方法可能会给你灵感。

没错，广播就是这样工作的——传播者的所有过程都参与其中。在进程交换消息之前，一个进程不知道另一个进程上的变量值已更改。您可能希望查看其他集合，例如

mpi\u聚集

、

mpi\u分散

或

mpi\u所有聚集

。还有其他的。我明白了，在谈论多机/分布式系统时，这总是一个问题。是的，你的想法很好，但正如你所说的，当N=1时，由于通信开销，它将是低效的。。。如果N>1，则无法充分优化。。感谢这些C++库并行遗传优化…我的领域并不关注这一点，但阅读新事物总是很有趣的