Ceo rad - PDF (1.3 MB)

More documents

Recommendations

Info

92 Paralelizacija GA za rešavanje nekih NP-kompletnih problema ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ posledica keširanja), a u svakom izvršavanju je dobijeno optimalno rešenje. U velikom broju slučajeva je optimalno rešenje dobijeno već posle 300-500 generacija. Tabela 5.1 Poređenje generacijskog GA i elitne strategije Veličina populacije Broj elitnih jedinki Broj ponovljenih blokova (keširanje) Srednje vreme izvršavanja (s) Srednja greška Minimalna greška 50 - 10.42 164.73 211.7% 125.3% 150 100 41.46 151.72 Opt Opt 5.4 Rezultati 5.4.1 Ulazni podaci Standardne SPLP instance manje dimenzije čija su imena 41-134, A-C su direktno preuzeti sa Interneta, iz ORLIB kolekcije [BeJ96a]. Detaljnije o ORLIB kolekciji test primera se takođe može videti i u [BeJ90a]. Karakteristike ovih instanci datog problema se mogu videti u tabeli 5.2. Tabela 5.2 Karakteristike SPLP instanci (ORLIB) Imena instanci Broj instanci u grupi Dimenzija Veličina datoteka na disku 41 - 44, 51, 61 - 64, 71-74 13 16×50 10 KB 81 - 84, 91 - 94, 101 - 104 12 25×50 16 KB 111-114,121-124,131-134 12 50×50 32 KB A - C 3 100×1000 1.2 MB Pošto su dati problemi relativno manje veličine, pa ne mogu realno predstaviti mogućnosti opisane GA implementacije, od strane autora ovog rada su generisane SPLP instance veće dimenzije. U svakoj od grupa MO, MP, MQ, MR, MS i MT je generisano po 5 instanci na slučajan način, koristeći sledeću proceduru: • Zahtev svakog od korisnika b i se bira kao slučajan ceo broj iz intervala [b min , b max ] ; • Cene transporta jedinične količine robe se uzima kao slučajan realni broj iz intervala [c min , c max ], a zatim se dobija normalizovana cena transporta robe, množenjem sa količinom robe b i ; • Za svaku potencijalnu lokaciju i∈I, računa se S i = n c ij j= 1 ∑ koja predstavlja kumulativne troškove zadovoljenja svih korisničkih zahteva samo korišćenjem date lokacije; • Na kraju, fiksne troškove f i dobijamo inverznim skaliranjem kumulativnih troškova S i u interval [f min , f max ] pomoću formule (5.8). f i = f − max ( S −S ) ⋅( f − f ) i min max min S max − S min (5.8)
Prost lokacijski problem 93 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Ulazni parametri za generator SPLP instanci i tipovi parametara se mogu videti u tabeli 5.3. Karakteristike generisanih instanci se mogu videti u tabeli 5.4. Tabela 5.3 Tipovi parametara SPLP instanci Opis parametra Minimum Maksimum Tip Cena transporta c min c max real Fiksni troškovi f min f max real Zahtev korisnika b min b max integer Tabela 5.4 Karakteristike generisanih SPLP instanci Instance Dimenzija f c b Veličina datoteka na disku MO1-MO5 100×100 50 - 300 2 - 10 1 - 5 100 KB MP1-MP5 200×200 100 - 600 2 - 10 1 - 5 400 KB MQ1-MQ5 300×300 150 - 900 2 - 10 1 - 5 900 KB MR1-MR5 500×500 100 - 600 0.5 - 5 1 - 5 2.4 MB MS1-MS5 1000×1000 200 - 1200 0.5 - 5 1 - 5 9.5 MB MT1-MT5 2000×2000 400 - 2400 0.5 - 5 1 - 5 35.3 MB 5.4.2 Eksperimentalni rezultati Izvršavanje je obavljeno na PC kompatibilnom računaru sa procesorom AMD 80486 na 133 MHz sa 64MB osnovne memorije (64 MIPS, 21.8 Mflops). Pošto genetski operatori daju nedeterminističke rezultate, svaka instanca problema je izvršavana više puta. Radi bolje preglednosti, u tabeli 5.5 su dati samo prosečni rezultati u svakoj grupi instanci, a detaljni rezultati izvršavanja se mogu videti u dodatku C. U tabeli 5.5 vidimo da je u svim izvršavanjima rezultat bilo optimalno rešenje (najbolje dobijeno rešenje), uz relativno kratko vreme izvršavanja, čak i za SPLP instance vrlo velike dimenzije. Tabela 5.5 Rezultati GA Instance Broj izvrš. Sred. br. gener. Sred. vreme izvršavanja Opt. (NDR) Ostala rešenja 41 - 74 13×20 17.6 0.241 260 - 81 - 104 12×20 32.2 0.420 240 - 111 - 134 12×20 106.3 1.304 240 - A - C 3×20 1 220 74.09 60 - MO 5×20 123.7 2.84 100 - MP 5×20 188.2 7.29 100 - MQ 5×20 264.5 15.18 100 - MR 5×20 423.6 41.95 100 - MS 5×20 925.2 199.25 100 - MT 5×20 1 806 919.78 100 -
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: 42 Paralelizacija GA za rešavanje
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)

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

Delete template?

Save as template?