Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...

6 Diskussion der Ergebnisse
y
globales Optimum
Abbildung 6.1: Anpassung der Mutationsschritte mit n Schritten auf einer zweidimensionalen
Fitnesslandschaft. Der Punkt innerhalb der Ellipse repräsentiert ein Individuum.
Die Ellipse bestimmt den Raum, in den durch Mutation neue Lösungen
fallen können. Auf der x-Koordinate ist eine weitere Ausbreitung möglich als
auf der y-Koordinate.
x
6.3 Parallelisierung mit Clojure
Zur Verdeutlichung der Mehrkern Parallelisierung mit Clojure wurden die drei implementierten
Verfahren (PSOREC, GAREC, IWOREC) einmal mit und einmal ohne Parallelisierung
gestartet und die Berechnungszeiten gestoppt. Die Ladezeit des Datensatzes wurde hierbei
nicht mit einbezogen. Es ergaben sich folgende Zeiten für 5 Iterationen und Benutzer 1 auf
einem Rechner mit zwei Intel Xeon W5580 CPUs mit je 4 Kernen getaktet auf 3,20 GHz:
Parallelisiert Nicht Parallelisiert Faktor
PSOREC 21,915 Sekunden 132,184 Sekunden 6,03
GAREC 44,837 Sekunden 246,593 Sekunden 5,50
IWOREC 35,637 Sekunden 217,746 Sekunden 6,11
Tabelle 6.2: Vergleich der Verfahren, wenn eine parallelisierte und eine nicht parallelisierte
Variante der Implementierung verwendet wird. Vorsicht: Verfahren untereinander
hier nicht vergleichbar!
Der maximal erreichbare Faktor läge bei perfekter Auslastung bei 8,0 (ohne Betrachtung des
Overheads des Betriebssystems). Die Faktoren in Tabelle 6.2 sind niedriger, da die einzelnen
Fitnessevaluationen unterschiedlich lange dauern können (da sie unterschiedliche Abstände
berechnen) und immer auf den letzten der Agenten gewartet werden muss.
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