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生物復雜網絡 motif發現是一種研究生物網絡的重要方法，它基于復雜網絡的理論研究，以新的視角來研究生命現象和生命機制，但是在處理較大的網絡規模或者需挖掘較大的molⅲ時計算效率低。針對這個問題，在現有串行網絡moi發現算法ESU的基礎上，提出一種基于消息傳遞接口（MPI）的并行化ESU算法。該方法在ESU計算過程中優化了節點值以解決節點值依賴問題，并以ESU算法的子圖發現策略統計各節點子圖數，利用動態規劃策略尋找最佳節點分配策略以解決負載不均衡問題。模擬網絡數據和真實生物網絡數據的實驗結果表明，并行化ESU算法優化了節點值依賴問題，實現了基于動態規劃的負載均衡策略，其運行時間比串行算法縮短了90%，并且該并行算法對不同類型不同規模的網絡都具有較強的適用性，有效地提高了網絡 motif發現問題的計算效率。
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