Parallelization of network flow algorithms

Tato práce se zabývá možnostmi paralelizace vybraných algoritmů pro nalezení maximálního toku v síti. Je zaveden potřebný teoretický základ, na který navazuje popis existujících sekvenčních a paralelních algoritmů. Následně je prezentována nová modifikace Goldbergova algoritmu vhodná pro paralelní zpracování v systémech se sdílenou pamětí, která je rovněž rozšířena na škálovací verzi. Všechny popsané algoritmy jsou implementovány v jazyce C++ a jejich efektivita je porovnána na sadě různorodých vstupních dat.In this thesis we explore the possibilities of parallelization of several algorithms for finding the maximum flow in a network. We introduce necessary theoretical concepts and follow with a description of existing sequential and parallel algorithms. We present a new modification of Goldberg's algorithm suitable for parallelization on systems with shared memory. We then extend this algorithm to a scaling variant. All introduced algorithms are implemented in the C++ language and we measure their effectiveness on various input data