分解が多い場合には縦方向の分割が少ない方が高性能を実行して問題サイズに応じた最適な組(b,s)をであることが分かる。以上が枝刈り探索である。プロセス間通信が大きなボトル枝刈り探索では、最適パラメータ候補のネックとなっていることが原因だと考えられる。分解を実行する段階で非常に時間(1120,112)"(1360,136)"がかかる。数を生成できることを既に述べた。数の指標を導入し、これを一定の範囲内とするよノード間通信の最適化に関しては以下の通り。出することで、特定の問題サイズにおいて試行さ能評価れるパラメータ候補を削減することに成功した。間を半分以下とすることができた。ノードまでで強スケールするクラスタシステム向け実装が得られた。ーニングに関しては以下の通り。