科技的日新月異,不只為人類社會帶來變遷,連帶的在計算機科學中,也產生了了許多新的研究領域與問題。然而,許多新的研究問題看似與傳統無關,但其實是可以轉換為計算機領域中,研究已久的理論問題。 在計算機領域中,圖論(graph theory)是門重要的學問。幾乎各個計算機領域的主要問題,都可模塑到圖形的問題上,進而研究該問題的複雜度以及演算法。對於圖形(graph)的研究,已經有數百年的歷史;而近代的數學家及計算機科學家,則致力於探討圖形問題之複雜度,以及多項式時間演算法。 圖形理論中一個重要的問題,便是「圖形同構」(graph isomorphism)。本問題尚未找出多項式時間的演算法,也尚未被證明是否為NP-Complete之問題。然而,在工程應用上,許多重要的問題,可以簡化為圖形同構問題,也因此,許多經驗性的(heuristic)演算法被設計出來,以期在大部分普遍的情況下,能較有效率的解決圖形同構問題。 另外,隨著網路及運算的普及,分散式系統也漸漸的成為科學運算的重要途徑。藉由把一主要工作分成數個次要工作,交給每個運算節點(node),希望可以達到節省運算時間的目的。相關的論述及研究已有許多成果。 本文主要探討:在Brendan McKay提出的nauty演算法架構下,如何以分散式運算技術,改善其執行效率,並針對實驗結果,討論該演算法在分散式環境中之有利之處。