Ceo rad - PDF (1.3 MB)

More documents

Recommendations

Info

42 Paralelizacija GA za rešavanje nekih NP-kompletnih problema ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ neiskorišćeni. U nekim slučajevima je pogodnije ako genetske operatore, ili neke druge funkcije, primenjujemo samo na korisne bitove u genetskom kodu, pa je zbog toga potrebno memoristi njihov ukupan broj. Ovaj podatak zavisi od prirode samog problema i veličine instance koji se izvršava, pa vrednost date promenljive postavlja funkcija za inicijalizaciju konkretnog problema. Međutim, kada je on memorisan u ovoj promenljivoj, on postaje opšti pa se može koristiti nezavisno od prirode samog problema. 2.2.2.3 Mutacija U podstukturi zaduženoj za mutaciju date su sledeće promenljive: • Pokazivač na funkciju za inicijalizaciju operatora mutacije; • Pokazivač na funkciju za realizaciju operatora mutacije; • Maska koja služi za postavljanje svih neiskorišćenih bitova u genetskom kodu na nultu vrednost; • Nivo (učestanost) mutacije p mut ; • Indikator da li je nivo mutacije stalan ili se menja tokom generacija; • Parametar koji se koristi pri statičkoj eksponencijalnoj ili dinamičkoj promeni nivoa mutacije; • Koeficijent eksponenta pri statičkoj eksponencijalnoj promeni mutacije; • Pokazivač na niz inverznih vrednosti normalne raspodele. U ovoj implementaciji postoji samo jedan generalni operator mutacije, samo je on realizovan na različite načine, od kojih su neki efikasniji od drugih. Kod realizacije preko normalne raspodele se unapred na slučajan način određuje broj mutacija, a zatim mesta mutacije. Na taj način se obrađuju samo reči koje imaju gene za mutiranje što je, u najvećem broju slučajeva, efikasnije od direktnog pristupa gde se obrađuje ceo genetski kod jedinke. Pri tome se na početku iz datoteke učitava niz koji sadrži inverzne vrednosti normalne raspodele, koji se kasnije koristi. I u slučaju operatora mutacije, isto kao i kod ukrštanja, je moguće statički ili dinamički menjati nivo mutacije tokom generacija. 2.2.3 Ostali podaci 2.2.3.1 Zajedničke funkcije U ovom delu su dati pokazivači na zajedničke funkcije GANP implementacije. Iako su skoro sve ove funkcije definisane u delu koji zavisi od prirode problema, pokazivač je zadat u ovom zajedničkom delu pa je moguće pozivanje date funkcije nezavisno od prirode samog problema. Funkcijski pokazivači dati u ovoj podstrukturi su: • Inicijalizacija parametara za dati problem koji rešavamo; • Ulaz podataka za konkretni problem; • Konverzija genetskog koda jedinke u argumente datog konkretnog problema; • Konverzija argumenata datog problema u genetski kod jedinke; • Na osnovu argumenata problema računanje vrednosti (jedinke); • Eventualna heuristika za poboljšavanje vrednosti neke jedinke u populaciji; • Inicijalizacija generisanja izveštaja za GA; • Generisanje izveštaja za GA;
Sekvencijalna GA implementacija 43 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ • Generisanje izveštaja o datom problemu; • Inicijalizacija generisanja završnog izveštaja za GA; • Generisanje završnog izveštaja za GA; • Generisanje završnog izveštaja o datom problemu. 2.2.3.2 Keširanje GA Keširanje GA je originalni doprinos autora ovog <strong>rad</strong>a i ima veliki značaj u poboljšavanju performansi GA pri rešavanju NP-kompletnih problema. Zbog toga je ova podstruktura odvojena za parametre keširanja, i sastoji se od sledećih podataka: • Pokazivači na funkcije za: inicijalizaciju keširanja, pretraživanje keš memorije za zadatom jedinkom, ažuriranje bloka keš memorije koji sadrži pronađenu jedinku i dodavanje nove jedinke; • Maksimalan i tekući broj zauzetih blokova keš memorije; • CRC vrednost tekuće jedinke (CRC - Cyclic Redundancy Code); • Pokazivač na keš memoriju; • Koeficijenti pri generisanju CRC vrednosti; • Tekuće vrednosti heš-funkcije u obe heš-tabele ako se primenjuje keširanje pomoću dvostruke heš-tabele; • Minimalna, maksimalna i tekuća vrednost funkcije za oslobađanje blokova ukoliko je keš memorija puna, u slučaju keširanja pomoću dvostruke heštabele. Svaki blok keš memorije služi za memorisanje jedne jedinke i (kasnije) eventualno direktno očitavanje njene vrednosti, umesto ponovnog izračunavanja vrednosne funkcije nad datom jedinkom. U slučaju linearne organizacije keš memorija je organizovana kao niz pokazivača na blokove keš memorije, dok u slučaju dvostruke heš-tabele postoje dva niza pokazivača, svaki za po jednu heš-tabelu. Maksimalni broj blokova keš memorije je unapred zadat, a svaki od njih ima sledeću organizaciju: • Dužina genetskog koda memorisane jedinke; • Genetski kod memorisane jedinke; • Indikator da li je već izračunata vrednost jedinke: • Vrednost jedinke; • Indikator, da li je jedinka korektna; • Izračunata CRC vrednost jedinke; • Vrednosti heš-funkcije jedinke u heš-tabeli; • Pokazivači na sledeće i prethodne blokove keš memorije u dvostruko povezanim listama koje se formiraju za red i svaku poziciju heš-tabele. Indikator da li je već (ranije) izračunata vrednost jedinke datog bloka keš memorije koristi se samo u paralelnoj GA implementaciji. U sekvencijalnom modelu izračunavanja za njegovim korišćenjem nema potrebe, pošto je vrednost svake jedinke već izračunata u momentu pretraživanja druge jedinke u keš memoriji. Detaljnije o ovom indikatoru se može videti u narednom poglavlju gde je opisana PGANP implementacija. Poslednje četiri stavke se koriste samo u slučaju kada je za keširanje GA primenjena heš-red struktura i detalji o tome se mogu videti u poglavlju 4.
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 92 and 93:
92 Paralelizacija GA za rešavanje
Page 94 and 95:
Page 96 and 97:
Page 98 and 99:
Page 100 and 101:
Page 102 and 103:
Page 104 and 105:
Page 106 and 107:
Page 108 and 109:
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
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)

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?