Dr. habil. Maróti György

Átírás

1 infokommunikációs technológiák III.8. MÓDSZER KIDOLGOZÁSA ALGORITMUSOK ÁTÜLTETÉSÉRE KIS SZÁMÍTÁSI TELJESÍTMÉNYŰ ESZKÖZÖKBŐL ÁLLÓ NÉPES HETEROGÉN INFRASTRUKTÚRA Dr. habil. Maróti György

2 A CSAPAT Munkatárs Feladat Szint Imreh Csanád Vinkó Tamás Dwornik Marek 1. A lokális kereső és a korlátozás és szétválasztáson alapul algoritmusok párhuzamosítási technikáinak áttekintése 2. Új lokális kereső és/vagy korlátozás és szétválasztáson alapuló párhuzamosított algoritmus fejlesztése heterogén rendszerre 1. A genetikus és egyéb populáció alapú algoritmusok párhuzamosítási technikáinak áttekintése 2. Új genetikus és/vagy egyéb populáció alapú párhuzamosított algoritmus fejlesztése heterogén rendszerre 1. Boinc rendszer megismerése. A rendszer felkészítése a tervezett algoritmusok implementálására. 100% 80% 100% 80% 100% 2. A fejlesztett algoritmusok implementálása 20% 2

3 KORLÁTOZÁS ÉS SZÉTVÁLASZTÁS 1. 3

4 KORLÁTOZÁS ÉS SZÉTVÁLASZTÁS 2. 4

5 KORLÁTOZÁS ÉS SZÉTVÁLASZTÁS 3. Nem a teljes megoldástért járjuk be, hanem bizonyos részfákat kizárunk. Azokat a részfákat zárhatjuk ki, amelyekre egy korlátozó függvény segítségével (ami alsó korlátot ad az ottani megoldások értékére) tudjuk, hogy nincs bennük jobb megoldás az eddig ismert legjobbnál. Egy részfa bejárása a gyökér megvizsgálása után az alatta levő szinten elhelyezkedő részfák bejárására vezetődik vissza. 5

6 KORLÁTOZÁS ÉS SZÉTVÁLASZTÁS PÁHUZAMOSÍTÁSA Különböző részfákat egyszerre is bejárhatunk párhuzamos szálakon. A korlátozó függvény számításához is használhatunk párhuzamosított algoritmusokat. Amennyiben párhuzamosan járjuk be a részfákat, akkor alapvető kérdés miként osztjuk ki a feladatokat a párhuzamos szálak egy listából választanak vagy minden szálnak saját listája van. 6

7 GENETIKUS ALGORITMUS generáció = 0 2. kezdő populáció létrehozása Véletlen kiválasztás 3. mindaddig, amíg a megállási feltétel nem teljesül (a) generáció = generáció + 1 (b) fitnessz kiszámítása (c) szelekció Szelekciós operátor kiválaszt néhány egyedet (d) keresztezés(psz) A kiválasztott egyedekből keresztezéssel új populáció (e) mutáció(pm) Véletlenszerűen javít vagy ront a populáción 7

8 GENETIKUS ALGORITMUS 2. A genetikus algoritmus minden iterációs lépésben megoldások egy populációját tartja nyilván. Egy populációból elsőként ki kell választani mely elemeket használjuk a következő populáció elkészítésére, általában egy fitnesz függvény alapján. Kereszteződéssel új utódokat képzünk. Ezeket esetleg megváltoztatjuk a mutáció operátorral. Az így kapott elemekből és esetleg néhány régebbi elemből képezzük az új populációt. 8

9 GENETIKUS TÍPUSÚ ALGORITMUSOK PÁRHUZAMOSÍTÁSA Fitnesz függvény párhuzamos számítása. Mutációk párhuzamos számolása. A sziget modellben különböző alpopulációk vannak, amelyek között lehet elemeket cserélni, és ezeket kezelhetjük párhuzamosan. Lehetséges különböző genetikus szabályok alapján futó algoritmusokat futtatni az egyes alpopulációkon. 9

10 FŐ CÉLKITŰZÉSEK Nehéz feladatok megoldása során, a kifejlesztett algoritmusok párhuzamosítása és több processzoron vagy eszközön való futtatása jelentő hatékonyság növeléssel járhat. Általában homogén rendszereket vizsgálnak, ahol egyforma eszközökön hasonló algoritmusok futnak. A téma célja az, hogy olyan algoritmusokat fejlesszünk, melyek figyelembe veszik a párhuzamosan dolgozó eszközök heterogenitását. 12

11 ÚJ HIBRID ALGORITMUS A különböző szálakon más típusú eljárások futnak. Egyszerre futtatunk egy egzakt megoldó korlátozás és szétválasztás alapú algoritmust és egy heurisztikát. A heurisztika által kapott megoldás használható a korlátozásnál a megoldástér hatékonyabb vágására. A korlátozás és szétválasztásnál kapott aktuális megoldásokból indíthat keresést egy lokális kereső szál. 14

12 A BOINC RENDSZER Az algoritmusok tesztelésére a Boinc rendszert tervezzük használni. Ez egy Berkeley-n fejlesztett szerver-kliens alapú nyílt forráskódú rendszer. A szoftverrendszer segítségével összeköthetőek különböző eszközök (például számítógépek és androidos telefonok) így a rendszer jól használható heterogén számítási eszközökre tervezett algoritmusok elemzésére. 15

13 EREDMÉNYEK, TERVEK Ami elkészült B&B Szakirodalom áttekintése, összefoglalása (13 oldal) GA Szakirodalom áttekintése, összefoglalása (13 oldal) A BOINC rendszer ismertetése (10 oldal) Ami folyamatban van Algoritmusok kidolgozása január 20 Implementáció január 31 További feladatok Szimulációk, tesztek futtatása Futási eredmények kiértékelése, dokumentálása 16

14 infokommunikációs technológiák KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!