1 / 25

PARALLEL METAHEURISTICS SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ

PARALLEL METAHEURISTICS SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ. Phạm Thái Sơn. Tổng quan. Bài toán tối ưu tổ hợp Tìm lời giải tốt nhất trong các lời giải có thể Không gian tìm kiếm của bài toán là rời rạc Nhiều bài toán tối ưu tổ hợp thuộc lớp NP khó Các kỹ thuật heuristic Metaheuristic.

malina
Download Presentation

PARALLEL METAHEURISTICS SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PARALLEL METAHEURISTICSSO SÁNHVÀĐÁNHGIÁ PhạmTháiSơn

  2. Tổngquan • Bài toán tối ưu tổ hợp • Tìm lời giải tốt nhất trong các lời giải có thể • Không gian tìm kiếm của bài toán là rời rạc • Nhiều bài toán tối ưu tổ hợp thuộc lớp NP khó • Các kỹ thuật heuristic • Metaheuristic

  3. Cácgiảithuậtmetaheuristic • Giải thuật di truyền (GA) • Giải thụật luyện thép (SA) • Giải thuật đàn kiến (ACO) • Giải thuật lai (Hybrid)

  4. Parallel metaheuristic • Độ phức tạp tính toán cao • Các giải thuật Metaheuristic thường chậm  Song song hóa

  5. Giảithuậtditruyền (GA) • vận dụng các nguyên lý của tiến hóa • di truyền • đột biến • chọn lọc tự nhiên • trao đổi chéo

  6. Giảithuậtditruyền (GA) • Generate(P(0)); • Evaluate(P(0)); • t := 0; • While not Termination-Criterion(P( t )) do • P’(t) := Selection(P(t)); • P”(t) := Recombination(P’(t)); • P”’(t) := Mutation(P”(t)); • Evaluate(P’( t )) ; • P(t + 1) := Replace(P(t), P”’(t)); • t := t + 1; • End while

  7. Parallel GA • Nhiều mô hình • Chạy nhiều lần (Independent run) • Master – Slave • Đảo di cư

  8. Independent run

  9. Master - Slave

  10. Đảodicư

  11. Giảithuậtluyệnthép(SA) • Begin • While (not frozen) do • Init Temperature • Eold=Eo • Repeat: • For i in Markov chain • Step1: Generate a new state with Enew • Step2:- ΔE= Eold – Enew • Step3: if (ΔE < O ) Eold = Enew • Else Eold = Enew with probability of e- (ΔT) • End For • Until (not at equilibrium) • T = Tnew • End

  12. Parallel SA • Nhiều mô hình • Independent run • Partition data • Hybrid với GA • Parallel moves

  13. Parallel moves

  14. Hybrid với GA • SA sẽ hoạt động tốt hơn nhiều nếu trạng thái ban đầu tốt • SA lấy kết quả ban đầu sau khi đã chạy GA qua 1 số lần lặp

  15. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  16. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  17. Giảithuậtđànkiến(ACO) • ACO scheme: • Initialize pheromone values • repeat • for ant k c {I, . . . , m} • construct a solution • endfor • forall pheromone values do • decrease the value by a certain percentage {evaporation} • endfor • forall pheromone values corresponding to good solutions • do • increase the value {intensification} • endfor • until stopping criterion is met

  18. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  19. Côngthứccậpnhậpmùi

  20. Parallel ACO • Các con kiến khá độc lập với nhau • Chia kiến ra các processor khác nhau  các cụm kiến (Ant colony) • Cập nhập ma trận mùi • Sau mỗi lần lặp • Sau một số lần lặp

  21. Kếtquả so sánh

  22. Kếtquả so sánh

  23. Độ song song hóa

  24. Độ song song hóa

  25. Kếtluậnvànhậnxét • Về tốc độ: • Thuật toán ACO có tốc độ hội tụ nhanh nhất sau đó là SA và GA • Về hệ số song song : • Thuật toán ACO song song tốt nhất sau đó là GA và SA • Tần suất gửi thông tin của SA là cao nhất vì vậy hệ số song song là thấp nhất

More Related