1 / 22

PARALLEL METAHEURISTICS

PARALLEL METAHEURISTICS. 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. Các giải thuật metaheuristic.

philantha-carlyn
Download Presentation

PARALLEL METAHEURISTICS

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 METAHEURISTICS

  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; • endwhile

  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 • Randomly initialize energy and temperature ( Ea To) • Eold=Eo • Repeat: • Generate a new state with En,, • - AE= E d – Enew • if ( AE < O ) E o u = Enew • Else Eold = Enew with probability of e-''T • 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. Parallel Move

  15. 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

  16. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  17. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  18. 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

  19. Giảithuậtđànkiến(ACO)

  20. Côngthứccậpnhậpmùi

  21. 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

  22. Kếtquả so sánh

More Related