Ceo rad - PDF (1.3 MB)

More documents

Recommendations

Info

136 Paralelizacija GA za rešavanje nekih NP-kompletnih problema ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ U ovoj sekciji se za oba modela paralelizacije zadaje način izračunavanja vrednosti jedinki u toku izvršavanja GA, a u distribuiranom modelu takođe i način prosleđivanja konačnih rešenja po završetku lokalnih GA. ComputeValues = fp Način na koji se izračunavaju vrednosti jedinki u populaciji direktno zavisi od modela paralelizacije, pa su moguće sledeće varijante: CPGA U slučaju centralizovanog modela osnovni proces raspodeljuje jedinke, i one koje se ne nalaze u keš-memoriji, šalje ostalim procesima na izračunavanje. Pošto ostali procesi izračunaju vrednosti jedinki, prosleđuju ih osnovnom procesu. DPGA U distribuiranom modelu svaki proces izračunava vrednosti jedinki u svojoj potpopulaciji. Izuzetak su samo jedinke koje su primljene od susednih procesa i one koje su memorisane u keš memoriji. GASending&ReceivingFunction = fp Zbog potpuno različitih pristupa pri paralelizaciji pomoću centralizovanog odnosno distribuiranog modela, dati funkcijski pokazivač se primenjuje zavisno od konteksta. Moguće su sledeće varijante: CPGAComputedValue Služi osnovnom procesu za prijem vrednosti jedinki koje su prethodno poslate na računanje ostalim procesima (centralizovani model). DPGAOnlyBest Vrši se prosleđivanje konačnih rešenja lokalnih GA, gde se dalje prosleđuje samo najbolje rešenje, koje se na kraju štampa (distribuirani model). ProblemSending&ReceivingFunction = fp Ovom opcijom se zadaje način prosleđivanja podataka o konačnom rešenju koje zavise od prirode rešavanog problema. A.3.5 Razmena jedinki [ExchangingItems] Osnovna namena ove sekcije je postavljanje parametara za prosleđivanje jedinki. U slučaju distribuiranog modela vrši se razmena jedinki između potpopulacija, a kod centralizovanog modela osnovni proces šalje jedinke ostalim procesima na izračunavanje vrednosti. GenerationFrequency = n Učestanost razmene jedinki između potpopulacija je važan aspekt pri izvršavanju distribuiranog PGA. Ukoliko je to suviše često ili suviše retko gube se prednosti paralelnog izvršavanja, kao što je rečeno u odeljku 3.2.1.2 . Najčešće se preporučuju vrednosti u opsegu 5-30, zavisno od prirode problema koji se rešava.
Dodatak A Uputstvo za korišćenje programskog paketa 137 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ NumberOfSendTournamentItems = n Ova opcija se koristi u distribuiranom modelu ako se izbor jedinki za slanje susednim procesima vrši pomoću turnira. Ona u tom slučaju predstavlja veličinu datog turnira, a šalje se najbolja jedinka na turniru. NumberOfOutTournamentItems = n Jedinke poslate od susednih procesa u distribuiranom modelu se primaju i smeštaju u potpopulaciju. Na taj način je potrebno izbaciti neke jedinke iz nje. Ukoliko se izbacivanje vrši turnirom, ovaj parametar predstavlja veličinu datog turnira, gde se izbacuje najlošija jedinka. SendingChoiceFunction = fp Način izbora jedinke za slanje susednim procesima može biti: BestInPopulation Bira se najbolja jedinka u potpopulaciji. TournamentSelect Izbor se vrši turnirom, a bira se najbolja jedinka na turniru. OutChoiceFunction = fp Način izbora jedinke za izbacivanje iz potpopulacije može biti: WorstInPopulation Izbacuje se najlošija jedinka u potpopulaciji. TournamentSelect Izbor se vrši turnirom, a izbacuje se najlošija jedinka na turniru. Sending&ReceivingFunction = fp Ovde se bira konkretan način prosleđivanja (slanja i prijema) jedinki, koji može biti: CPGABase Osnovni način za slanje jedinki na izračunavanje od strane osnovnog procesa, i njihov prijem od strane ostalih procesa (centralizovani model). DPGAWorkingNeighboors Realizovane su funkcije za slanje i prijem jedinki između potpopulacija. Svaki proces pri tome šalje jedinke samo susednim procesima gde izvršavanje lokalnog GA još uvek traje. Onim susednim procesima koji su završili izvršavanje lokalnog GA se ne šalju jedinke (distribuirani model). DPGAAllNeighboors Slično prethodnom, samo se jedinke šalju svim susednim procesima. Oni susedni procesi koji su završili izvršavanje lokalnog GA te jedinke zatim prosleđuju dalje svojim susedima (distribuirani model).
Page 1:
Univerzitet u Beogradu Matematički
Page 5:
Ovaj rad posvećujem mojim najdraž
Page 9:
Parallelization of the genetic algo
Page 12 and 13:
neophodne literature. Posebno se za
Page 14 and 15:
14 Paralelizacija GA za rešavanje
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
Page 38 and 39:
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
Page 50 and 51:
Page 52 and 53:
Page 54 and 55:
Page 56 and 57:
Page 58 and 59:
Page 60 and 61:
Page 62 and 63:
Page 64 and 65:
Page 66 and 67:
Page 68 and 69:
Page 70 and 71:
Page 72 and 73:
Page 74 and 75:
Page 76 and 77:
Page 78 and 79:
Page 80 and 81:
Page 82 and 83:
Page 84 and 85:
Page 86 and 87: 86 Paralelizacija GA za rešavanje
Page 186 and 187:
Page 188 and 189:
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
Page 194 and 195:
Page 196 and 197:
SADRŽAJ 1. UVOD 13 1.1 Složenost
Page 198 and 199:
2.5.1.6 Neregularan završetak izvr
Page 200 and 201:
7.3 GA implementacija 108 7.3.1 Kod
Page 202 and 203:
SPISAK SLIKA Slika 1.1 Shematski za
Page 204 and 205:
Tabela C.23 Instance AG i AH 161 Ta
Page 206 and 207:
MPI message passing interface stand
Page 208 and 209:
štampanje izveštaja, 60 uklanjanj
Page 210:
ezultati izvršavanja ISP, 111 keš
show all

Ceo rad - PDF (1.3 MB)

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?