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ENCONTRAR un diseño robusto y barato para. Paralelización del algoritmo de bi-mezcla - PDF
ENCONTRAR un diseño robusto y barato para. Paralelización del algoritmo de bi-mezcla
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Juan Antonio Saavedra Caballero
1 Paralelización del algoritmo de bi-mezcla Juan F. R. Herrera 1, Leocadio G. Casado 2, Inmaculada García 3 y Eligius M. T. Hendrix 4 Resumen Los algoritmos de diseño de mezclas tienen como objetivo determinar las mezclas de ingredientes que se ajustan a las restricciones de diseño impuestas para el producto en cuestión. Estas restricciones pueden ser lineales y/o cuadráticas. Las mezclas deben ser óptimas, tanto el coste como el número de ingredientes empleado tiene que ser mínimo. Los fabricantes elaboran una serie de productos a partir de un conjunto dado de materias primas. La escasez en la disponibilidad de estas materias primas introduce restricciones de disponibilidad que alteran la solución Pareto-óptima. Los autores han desarrollado algoritmos de Ramificación y Acotación para resolver problemas de mezcla en donde la complejidad computacional se incrementa con la dimensión del producto. Debido a esta complejidad, se abordará el problema de mezcla para la obtención de sólo dos productos. El diseño de mezclas para dos productos es más difícil que para un único producto porque además de que el diseño de cada producto está sometido a unas restricciones, el frente de Pareto así como la disponibilidad de materias primas pasa a ser común a ambos productos. Se debe realizar una combinación final entre todas las soluciones del primer y el segundo producto para eliminar las combinaciones de mezclas que no satisfacen los criterios impuestos. El conjunto resultante puede ser usado como dato de entrada del mismo algoritmo cuando se requieran resultados más precisos. El coste computacional de la fase de combinación dependerá del número de elementos del conjunto final de cada producto. Aquí, estudiaremos el coste computacional de las diferentes fases del algoritmo de mezcla para dos productos y proporcionaremos versiones hebradas para las fases más costosas. Los experimentos se han realizado en una máquina de ocho núcleos con memoria compartida, usando un problema de tamaño medio para evitar largos tiempos de ejecución. Los experimentos muestran que la computación paralela es una herramienta necesaria para hacer una búsqueda exhaustiva en problemas de grandes dimensiones y de más de un producto. Palabras clave Memoria compartida, Procesamiento paralelo, Multihebrado, Ramificación y acotación, Optimización global. I. Introducción ENCONTRAR un diseño robusto y barato para un producto que satisfaga una serie de restricciones cuadráticas es un problema arduo. Se pueden encontrar descripciones de casos prácticos en [1] y [2], entre otros. En la industria, las compañías pueden utilizar las mismas materias primas para producir varios productos. Esto complica el proceso de búsqueda de soluciones factibles y robustas si se pretende garantizar la optimalidad y robustez de la solución final. 1 Dpto. de Arquitectura de Computadores y Electrónica, Univ. Almería, 2 Dpto. de Arquitectura de Computadores y Electrónica, Univ. Almería, 3 Dpto. de Arquitectura de Computadores, Univ. Málaga, 4 Dpto. de Arquitectura de Computadores, Univ. Málaga, Los algoritmos de búsqueda exhaustiva para un problema de diseño de un solo producto son descritos en [3], [4] y [5], mientras que el enfoque para la obtención de dos productos aparece en [6]. La Sección I-A describe el problema de mezcla para un producto y la Sección I-B para dos productos (bi-mezcla). La Sección II describe la versión secuencial del algoritmo de bi-mezcla y la Sección III describe su modelo paralelo. La Sección IV muestra los resultados computacionales y la Sección V resume las conclusiones y el trabajo futuro. A. El problema de diseño de un producto El problema de diseño que nosotros investigamos (Semi-continuous Quadratic Mixture Design Problem, SQMDP) está descrito en [4], donde aparecen restricciones cuadráticas y semicontinuas. Aquí resumiremos las principales características del mismo. Las variables x i representan la fracción de la materia prima i en la mezcla x. El conjunto de posibles mezclas está matemáticamente definido por el símplex unitario { } S = x R n : x i = 1,0; x i 0, (1) i=1 donde n denota el número de materias primas. El objetivo es encontrar una mezcla x que minimice el coste del producto, f(x) = c T x, donde el vector c representa el coste de las materias primas. No sólo el coste del producto debe ser minimizado, sino también el número de materias primas involucradas en la mezcla x dado por n i=1 δ i(x), donde { 1 si xi > 0, δ i (x) = 0 si x i = 0. La semicontinuidad de las variables está relacionada con la dosis mínima aceptable md (minimal dose) de cada materia prima i, de forma que x i = 0 ó x i md. El número de subsímplices resultantes (caras) es ( ) n = 2 n 1, t t=1 dondetdenotaelnúmerodemateriasprimasencada subsímplex. Todos los puntos x en un símplex inicial P u, u = 1,...,2 n 1, son mezclas del mismo grupo de materias primas. El índice u representa el grupo de materias primas correspondiente a un símplex inicial P u : u = 2 i 1 δ i (x), x P u. i=1 Los productos deben satisfacer ciertos requisitos. Para problemas de mezcla relativamente sencillos, los2 x 2 x 3 1,0 Una materia prima Dos materias primas md 0,0 md 1,0 x 1 x2 x 1 Fig. 1 Símplices 2D y 3D sin la región de dosis mínima límites o restricciones lineales (véase [1], [2] y [7]) definen el espacio de búsqueda X S. Sin embargo, en la práctica aparecen restricciones cuadráticas[3],[4].sedefineqcomoelespaciodonde se satisfacen tales restricciones cuadráticas. Además, el resultado debe satisfacer las restricciones cuadráticas cuando aparecen pequeñas variaciones en los porcentajes de la mezcla debido al proceso de producción. Dada una mezcla x, se define la robustez de x como R(x) y ésta debe ser mayor o igual a un umbral ε, véase [4]. Teniendo en cuenta las consideraciones anteriores, se define SQMDP como: mín f(x), n i=1 δ i(x) s.a. x X Q R(x) ε En [3] se describen tests basados en las llamadas esferas de no factibilidad, que identifican áreas donde no se puede encontrar una mezcla factible. En [4] se describe un algoritmo de Ramificación y Acotación para resolver SQMDP usando tests de rechazo basados en restricciones lineales, cuadráticas y de robustez. El problema de encontrar la mejor solución robusta se convierte en un problema de Optimización Global, donde resulta complejo garantizar que la solución obtenida es la global, ya que pueden existir múltiples óptimos locales y el área factible puede no ser convexa o incluso estar dividida en varios compartimentos. En [8] se presentó una versión multihebrada del algoritmo para resolver SQMDP mediante un esquema Asynchronous Multiple Pool [9], donde se siguió una estrategia similar a la utilizada en el algoritmo paralelo de Optimización Global basado en Aritmética de Intervalos (Local-PAMIGO), publicado en [10]. B. El problema de diseño de dos productos En este artículo, nuestro objetivo es paralelizar el algoritmo que encuentre las mejores mezclas cuando se pretende diseñar dos productos que comparten materias primas. En algunas ocasiones, la industria se enfrenta al problema de la escasez de materias primas para los productos que desea elaborar. Este inconveniente puede ser resuelto mediante el uso de una dosis mayor de otro ingrediente, aunque esto haga que la solución óptima para cada producto no sea siempre la solución del problema completo. Tal y como se describe en [6], cada producto tiene su propia demanda y sus propias especificaciones de diseño en forma de restricciones lineales y/o cuadráticas. Una manera común de describir el problema es identificar un índice j para cada producto, que tiene una cierta demanda D j. La cantidad de materia prima i disponible viene dado por B i. Ahora, la variable de decisión principal x i,j es la fracción de la materia prima i presente en el producto j. En principio, todos los productos x,j, j = 1,2, pueden hacer uso de todas las n materias primas; x,j R n, j = 1,2. Esto significa que x i,1 y x i,2 hacen referencia a fracciones del mismo ingrediente para los productos 1 y 2. Las reservas de materias primas se describen a través de las restricciones de disponibilidad, que vienen dadas por 2 D j x i,j B i ; i = 1,...,n. j=1 Por lo tanto, se establece la función de coste de este problema como: f bi (x,1,x,2 ) = 2 D j f(x,j ). j=1 El otro criterio a minimizar es el número de distintas materias primas utilizado en el diseño de los dos productos: ω(x,1,x,2 ) = δ i (x,1 ) δ i (x,2 ), i=1 donde denota la operación or bit a bit. Por lo tanto, se define el problema de bi-mezcla como: mín f bi (x,1,x,2 ), ω(x,1,x,2 ) s.a. x,1 X 1 Q 1, x,2 X 2 Q 2 R(x,j ) ε, j = 1,2 2 j=1 D jx i,j B i ; i = 1,...,n II. Algoritmo para resolver el problema de bi-mezcla Resolver el problema de bi-mezcla de una manera exhaustiva (el método obtiene todas las soluciones3 Algoritmo 1 B&B 1: Inicializar ns := 2 (2 n 1) 2: Inicializar la lista Λ 1 := {C 1,...,C 2n 1} 3: Inicializar la lista Λ 2 := {C 2 n,...,c ns } 4: Inicializar las listas Q 1 := {} y Q 2 := {} 5: while Λ 1,Λ 2 {} do 6: Seleccionar un símplex C = C k de Λ j 7: Evaluar C 8: Calcular f L (C) y b L i (C), i = 1,...,t k 9: if C no puede ser eliminado then 10: if C satisface la regla de terminación then 11: Almacenar C en Q j 12: else 13: Dividir C en C ns+1,c ns+2 14: C := argmín{f L (C ns+1 ),f L (C ns+2 )} 15: Almacenar {C ns+1,c ns+2 } \ C en Λ j 16: ns := ns+2 17: Ir a 7 18: end if 19: end if 20: j := (j mód 2)+1 21: end while 22: return Q 1 y Q 2 globales dentro de la precisión establecida) requiere el diseño de un algoritmo de Ramificación y Acotación (Branch & Bound, B&B) específico. Los métodos B&B se caracterizan por cuatro reglas: Ramificación, Selección, Acotación y Eliminación[11], [12]. Se debe incluir una regla de Terminación para problemas donde las soluciones vienen determinadas por una precisión establecida. En los algoritmos B&B, la región de búsqueda es dividida recursivamente en partes disjuntas (ramificación) sobre las cuales se determinanloslímitesdeunvalordelasoluciónóptima (acotación). Se define el límite superior global f U comoelvalordelafunciónobjetivodelamejorsolución ε-robusta encontrada hasta ahora. De esta forma, se pueden descartar subconjuntos C k con un límite inferiorfk L de la función objetivoquesean mayoresque el límite superior f U, ya que se puede garantizar que no contienen una solución óptima. Una descripción detallada del Algoritmo 1 se puede encontrar en [6]. El Algoritmo 1 usa una lista de trabajo Λ j y una lista final Q j para cada producto. Aquí resumiremos las características más relevantes para el desarrollo de una versión paralela. Cada símplex es una región que satisface (1) y sus vértices son posibles recetas o mezclas (véase la Figura 1). Las reglas B&B usadas en el Algoritmo 1 se describen a continuación: Ramificación: Se divide el símplex por el lado más largoo por aquelladodefinido porlos vértices más caro y más barato. Acotación: Para cada símplex se calculan dos límites inferiores: Coste: f L (C) esel límiteinferiordel costede un símplex C y es proporcionado por el vértice cuyo coste es menor, debido a que los símplicessonconvexosylafuncióndecosteeslineal. Cantidad de cada materia prima: b L i (C) es el límite inferior del uso de cada materia prima i en un símplex C. Este límite inferior es obtenido de manera análoga al límite inferior del coste. Selección: Se realiza una búsqueda híbrida: combinación de la búsqueda en profundidad y la búsqueda primero el mejor. Se selecciona el símplex más barato, basado en la suma de los costes de sus vértices, y se realiza una selección en profundidad hasta que el símplex no pueda ser dividido más (véase el Algoritmo 1, las líneas 6, 14 y 17). De esta forma, se pretende reducir el consumo de memoria del algoritmo. Eliminación: Se aplica un conjunto de tests basados en restricciones lineales, cuadráticas y de robustez a los símplices de un producto, véase [4]. Además, existen otros tests de rechazo donde hay que tener en cuenta ambos productos. Estos tests son los siguientes: Test de disponibilidad: Se define βi,j L = D j mín x i (2) x C Λ j Q j como el límite inferior de la demanda de materia prima i en el espacio de búsqueda actual del producto j. Un símplex C k en el producto j no satisface la restricción de disponibilidad si D j b L i (C k )+β L i,j > B i, (3) donde j hace referencia al otro producto. Test de Pareto: Si se encuentra un par de mezclas factibles (x,y), siendo x C Λ 1 Q 1 e y C Λ 2 Q 2, con f(x) + f(y) < fω(x,y) U, el valor de fu p es actualizado para p = ω(x,y),...,n. El Algoritmo 1 devuelve el frente de Pareto fp U y sus correspondientes mezclas. Se define ϕ L u,j = mín{f(v) : v C P u,j, C Λ j Q j } (4) como el vector que contiene el valor del coste delamezclamásbaratanorechazadaparacada símplex inicial P u,j, u = 1,...,2 n 1, j = 1,2. Un símplex C k del producto j no satisface el test de Pareto si f L (C k )+ϕ L u,j > fu ω(x,y), (5) con x C k e y P u,j. Terminación: Los símplices no rechazados que alcanzan el tamaño requerido α son almacenados en Q j. El resultado del Algoritmo 1 es un conjunto de mezclas Pareto-óptimas (dentro de la precisión α) y las listas finales Q j, j = 1,2, que, además de las mezclas, contienen los símplices que no han sido rechazados. Durante la ejecución del algoritmo, se actualizan los límites inferiores βi,j L y ϕl u,j basándose en los4 Algoritmo 2 Comb 1: for j = 1,2 do 2: for all C Q j no marcado como válido do 3: if C Q j que satisfaga (6) y (7) then 4: Marcar C como válido 5: Continuar con el siguiente símplex C {Los restantes C Q j no son visitados} 6: else 7: Eliminar C 8: end if 9: end for 10: end for vértices no rechazados, así como el frente de Pareto fp U. Por lo tanto, se debe realizar una combinación final entre los símplices de Q 1 y Q 2 para rechazar aquellos símplices C que no contengan una solución Pareto-óptima: f L (C)+f L (C ) > f U ω(x,y) ; x C, y C (6) o no satisfagan la restricción de disponibilidad: b L i (C)+bL i (C ) > B i ; i = 1,...,n, (7) para todos los símplices C Q j. Esta operación se realiza en el Algoritmo 2. En la primera iteración (j = 1) del bucle externo, si se encuentra un símplex C Q 2 que junto con C satisfaga (6) y (7), C es marcado como válido y no será procesado en la línea 2 de la siguiente iteración (j = 2). III. Estrategia paralela El problema de bi-mezcla se resuelve en dos fases: en la fase B&B se obtienen las listas Q 1 y Q 2 con todos los símplices finales para ambos productos (Algoritmo 1) y en la fase Comb se filtran aquellas soluciones no factibles (Algoritmo 2). Como la salida del Algoritmo 1 es la entrada del Algoritmo 2, la paralelización de ambos algoritmos se puede realizar de forma independiente. El número de símplices finales obtenidos por el Algoritmo 1 dependerá de varios factores: la dimensión del problema, la precisión α de la regla de terminación y el tamaño de la región factible de cada producto. Experimentos preliminares muestran que este número puede ser relativamente alto. Por lo tanto, el Algoritmo 2 puede ser mucho más costoso computacionalmente que el Algoritmo 1, siendo la paralelización de esta fase la principal prioridad de este estudio. El Algoritmo 2 hace uso de un bucle anidado y de las dos listas finales Q 1 y Q 2. Para cada símplex C Q j, se busca un símplex C Q j que satisfaga (6) y (7) de forma que C no se elimine. En el peor de los casos (cuando el símplex C se elimina), la lista Q j se explora completamente (todos los símplices C Q j son visitados). Para evitar contención entre hebras en el acceso a la lista enlazada Q j, los símplices no son rechazados sino marcados para ser eliminados posteriormente. De otro modo, la lista podría ser modificada por varias hebras cuando los símplices son eliminados, haciendo necesario el uso de exclusión mutua. La siguiente notación es necesaria para la descripción de las distintas estrategias: Pos(C,Q j ): posición del símplex C en Q j. NTh: número total de hebras. Id(Th):identificacióndelahebraTh.Losnúmeros de identificación son consecutivos y comienzan en cero. Existen varias formas de paralelizar el Algoritmo 2 mediante el uso de hebras. En este artículo abordaremos dos estrategias: Estrategia 1: Asignar NTh/2 hebras a cada lista final Q j, j = 1,2. De este modo, las iteraciones 1 y 2 del bucle exterior se llevan a cabo en paralelo, trabajando sobre las dos listas simultáneamente. Esta estrategia requiere que NTh 2. Cada hebra Th analiza los símplices C Q j que satisfacen módulo(pos(c,q j )/(NTh/2)) = Id(T h). Después de recorrer ambas listas, el borrado de los nodos de las listas Q j, j = 1,2, es realizado por una hebra para cada lista. Estrategia 2: Asignar NTh hebras al bucle interiorparallevaracabounaiteracióndelbucleexterior. Cada hebra Th analiza los símplices C Q j que satisfacen módulo(pos(c,q j )/NTh) = Id(T h). Ahora se pretende procesar sólo una lista en paralelo, borrando los símplices no factibles antes de procesar la siguiente lista en paralelo. El borrado de los nodos (marcados para tal fin) de Q j es realizado por una sola hebra al final de la cada iteración j. La paralelización del Algoritmo 1 es más difícil porque el trabajo computacional pendiente no es conocido de antemano. Un estudio de la predicción del trabajo en algoritmos de Ramificación y Acotación para problemas de Optimización Global basado en Aritmética de Intervalos se puede encontrar en [13]. Aunque los autores de este trabajo presentan algoritmos paralelos de Ramificación y Acotación en [10], [14], [15] y [16], estos artículos estudian la paralelización de un único algoritmo B&B. Sin embargo, la resolución del problema de bi-mezcla se puede ver como dos instancias del mismo algoritmo B&B, una para cada producto, que comparten β L i,j, ϕl u,j y fu p (véase las Ecuaciones 2, 3, 4 y 5). Cada hebra j trabaja con una lista de trabajo Λ j y una lista final Q j. El problema es determinar cuántas hebras se dedican a cada producto. Aquí, utilizaremos una hebra por producto para mostrar la dificultad de la fase B&B, dejando para trabajos futuros el uso de un número mayor de hebras en esta fase. IV. Resultados experimentales Para evaluar el rendimiento de las distintas versiones del algoritmo paralelo, se han utilizado un par de productos de cinco dimensiones, llamados UniSpec1-5 y UniSpec5b-5. Ambos han sido adaptados de dos productos de siete dimensiones (UniSpec15 y UniSpec5b, respectivamente) tomados de[4], eliminando los elementos {a i,j A : i = 6,7; j = 6,7} y {b i b : i = 6,7} de las restricciones cuadráticas. Este problema ha sido resuelto con una robustez ε = 2/100, una precisión α = ε y una dosis mínima md = 0,03. La demanda de cada producto es D T = (1,1). La disponibilidad de la materia prima uno (RM1) y de RM3 está restringida a 0,62 y 0,6, respectivamente; mientras las otras materias no tienen limitación alguna. Los algoritmos se han codificado en C y han sido evaluados en una máquina Dell PowerEdge R810 con un procesador Intel Xeon 1.87 GHz de ocho núcleos, 16 GB de RAM y sistema operativo Linux con kernel 2.6. Para la creación y el manejo de las hebras, se ha utilizado la librería de POSIX Threads. También se ha usado la librería LAPACK para algunos cálculos matemáticos realizados por el algoritmo. La Tabla I proporciona información sobre el esfuerzo computacional realizado por el algoritmo secuencial (BiBlendSeq) y el algoritmo paralelo (Bi- BlendPar). La Tabla II muestra el tiempo de ejecución de BiBlendSeq y BiBlendPar. BiBlendPar utiliza NTh = 2 en la fase B&B. Para la fase Comb, se han usado NTh = 2, 4 y 8 en la Estrategia 1 y NTh = 1, 2, 4 y 8 en la Estrategia 2 (véase la Sección III). Los datos mostrados en las Tablas I y II es el valor medio de cinco ejecuciones. La siguiente notación ha sido utilizada para ambas tablas: NEvalS: Número de símplices evaluados. NEvalV: Número de vértices evaluados. QLR: Número de símplices rechazados por restricciones lineales, cuadráticas o de robustez. Pareto: Número de símplices rechazados por el test de Pareto. Capacity: Número de símplices rechazados por el test de disponibilidad. Q S : Número de símplices almacenados en las listas finales Q j, j = 1,2. Q V : Número de vértices asociados a los símplices en Q j, j = 1,2. NTh: Número de hebras creadas. Th j time: El tiempo de ejecución de Th j, j = 1,2, en segundos. Time: El tiempo de ejecución en segundos. Speedup: Aceleración obtenida. La aceleración con respecto al tiempo de ejecución de un algoritmo paralelo con p unidades de proceso se define como S(p) = t(1)/t(p), donde t(p) es el tiempo de ejecución cuando p unidades de proceso son utilizadas. La fase B&B de BiBlendPar es la misma para las Estrategias 1 y 2. En esta fase se obtiene una ligera aceleración en el tiempo de ejecución. No se alcanza una aceleración lineal debido a la diferencia de complejidad entre los dos productos: UniSpec1-5 tiene una región factible definida por unas restricciones cuadráticas de menor complejidad que UniSpec5b-5. En cuanto a la fase Comb, la Estrategia 2 exhi- TABLA I Esfuerzo computacional Fase B&B BiBlendSeq BiBlendPar NEvalS NEvalV QLR Pareto Capacity Q S Q V Fase Comb BiBlendSeq BiBlendPar Pareto Capacity Q S Q V be una buena escalabilidad y aceleración comparado con BiBlendSeq, obteniéndose una aceleración lineal. Nótese que en esta fase se filtran casi la mitad de los símplices finales obtenidos en la fase B&B, de ahí su complejidad. En cambio, la Estrategia 1 ofrece una aceleración muy pobre en comparación con la Estrategia 2. Uno de los principales motivos es que en la Estrategia 1 no se borran los símplices hasta el final, siendo las listas del mismo tamaño durante toda la ejecución del Algoritmo 1. Además, la Estrategia 2 evalúa menos comparaciones(evaluación de (6) y posiblemente (7)) entre símplices (una media de millones) que la Estrategia 1 (5.487 millones). Para el problema de mezcla descrito anteriormente (UniSpec1-5 & UniSpec5b-5), se han encontrado dos soluciones con un número diferente de materias primas involucrado: (x [1],1,x [1],2 ) y (x [2],1,x [2],2 ). La primera de ellas hace uso de cuatro materias primas (RM1, RM3, RM4 y RM5): x [1] = UniSpec1-5 UniSpec5b-5 RM1 0, , RM2 0,0 0,0 RM3 0, , RM4 0,0 0, RM5 0, , El valor de coste de esta solución es f bi (x [1],1,x [1],2 ) = 111, , = 227, La segunda solución involucra las cinco materias primas: x [2] = UniSpec1-5 UniSpec5b-5 RM1 0, , RM2 0,0 0,03 RM3 0, , RM4 0,0 0, RM5 0, , El valor de coste de esta solución es f bi (x [2],1,x [2],2 ) = 111, , = 227,6 TABLA II Aceleración Fase B&B Fase Comb (Estrategia 1) Total NTh Th 1 Th 2 Time Speedup NTh Time Speedup Time Speedup 7, , ,70 2 0,85 7,09 7,09 1, ,88 1, ,17 1,39 2 0,83 7,13 7,13 1, ,39 2,86 703,52 2,84 2 0,78 7,00 7,00 1, ,92 5,88 345,91 5,78 Fase B&B Fase Comb (Estrategia 2) Total NTh Th 1 Th 2 Time Speedup NTh Time Speedup Time Speedup 7, , ,70 2 0,83 7,03 7,03 1, ,51 1, ,54 1,01 2 0,81 7,03 7,03 1, ,01 2,08 936,05 2,08 2 0,76 6,96 6,96 1, ,02 4,28 471,98 4,23 2 0,81 7,00 7,00 1, ,63 8,71 235,63 8,48 V. Conclusiones Se ha estudiado la paralelización de un algoritmo con la finalidad de resolver el problema de diseño de dos productos obtenidos mediante mezcla de materias primas para un problema de tamaño medio. Este caso particular muestra las dificultades de este tipo de algoritmos. El algoritmo de bi-mezcla incrementa los retos de la paralelización debido a la utilización de dos algoritmos B&B que comparten información. Además, en losalgoritmosde bi-mezcla, se ha de realizar una combinación de símplices finales después de la fase B&B para descartar regiones no factibles. Esta fase de combinación es varios órdenes de magnitud más costosa computacionalmente que la fase B&B. Por ello, aquí sólo se ha utilizado una hebra por producto en la fase B&B y varias hebras en la fase de combinación. Los resultados muestran aceleraciones lineales en una máquina de ocho núcleos con memoria compartida cuando se paraleliza el recorrido de una lista final y después el de la otra, en vez de realizar ambos recorridos en paralelo. Nuestra intención es experimentar con problemas de mayor dimensión, intentando reducir su coste computacional. Otra línea de investigación a continuar es desarrollar el algoritmo n-mezcla y su versión paralela, problema que es de interés para la industria. Agradecimientos El presente trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (TIN ), la Junta de Andalucía (P08-TIC- 3518) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Eligius M. T. Hendrix es un investigador post-doctoral contratado a través del Subprograma Ramón y Cajal. Referencias [1] J. Ashayeri, A.G.M. van Eijs, and P. Nederstigt, Blending modelling in a process manufacturing: A case study, Eur. J. Oper. Res., vol. 72, no. 3, pp , [2] J.W.M. Bertrand and W.G.M.M. 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