pdd

1. Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e
programov ´an´ı
David Grochol
Brno University of Technology, Faculty of Information Technology
Boˇzetˇechova 2, 612 00 Brno, CZ
www.fit.vutbr.cz/∼igrochol

2. ´Uvod
• Implementace paraleln´ı verze LGP pro symbolickou regresi.
• Hlavn´ı zamˇeˇren´ı na algoritmus v´ypoˇctu fitness funkce.
• Otestov ´an´ı n ´avrhu na clusteru Anselm, pro r˚uzn´e probl´emy.
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 2 / 14

3. N ´avrh metody v´ypoˇctu fitness
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 3 / 14

4. Probl´emy - PLGP
• V´ypoˇcetnˇe n ´aroˇcn´e ohodnocen´ı populace – 3 navrˇzen´e
algoritmy
• Probl´em uv ´aznut´ı v lok ´aln´ım optimu – ostrovn´ı model
pom ´ah ´a konvergenci evoluce
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 4 / 14

5. Nastaven´ı evoluˇcn´ıho algoritmu
Parametr Hodnota
Velikost populace 1000
Kˇr´ıˇzen´ı 90%
Mutace 15%
Poˇcet instrukc´ı 40
Poˇcet registr˚u 16
Poˇcet generac´ı 1200
Velikost turnaje 4
Typ kˇr´ıˇzen´ı Jednobodov´e
Elistismus ano
Testovac´ıch vektor˚u 10000
Instrukce +, −, ∗, /, IF, NOP, CONST
Funkce pro testov ´an´ı:
x2
+ y2
2y
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 5 / 14

6. V´ysledky - Sekveˇcn´ı varianta
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 6 / 14

7. Probl´em se simulac´ı k´odu = ztr ´ata v´ykonu
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 7 / 14

8. V´ysledky - paraleln´ı v´ypoˇcet fitness (OpenMP)
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 8 / 14

9. V´ysledky - ostrovn´ı model (MPI)
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 9 / 14

10. V´ysledky - navrˇzen´e funkce
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 10 / 14

11. V´ysledky - navrˇzen´e funkce 2
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 11 / 14

12. Z ´avˇer
• Vˇetˇs´ı poˇcet ostrov˚u nepˇr´ın ´aˇs´ı vˇzdy lepˇs´ı v´ysledky s ohledem
na zdroje.
• Maxim ´alnˇe tolik vl ´aken kolik jich m ´a procesor, pak se objev´ı
reˇzie.
• Z ´aleˇz´ı na clusteru, zbyteˇcn ´a spotˇreba j ´adro/hodin.
Pˇr´ıklad:
• k dispozici 8 procesor˚u
• 8 ostrov˚u spust´ıme 20x = 14 v´ysledk˚u
• 4 ostrovy kaˇzd´y spust´ıme 20x = 24 v´ysledk˚u
• pˇri stejn´em poˇctu j ´adro/hodin
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 12 / 14

13. Pokraˇcov ´an´ı pr ´ace
Dizertace:
• LGP bude pouˇzito pro n ´avrh hash funkc´ı
• Paraleln´ı verze zlepˇs´ı moˇznosti
Dalˇs´ı pokraˇcov ´an´ı:
• Upravit reprezentaci jedinc˚u - lepˇs´ı uloˇzen´ı v pamˇeti
• Anal´yza reˇzie pro komunikaci mezi ostrovy
• Anal´yza k´odu jedinc˚u - odstranˇen´ı neefektivn´ıho k´odu
• ´Uprava pro n ´avrh Hashovac´ıch funkc´ı
• Otestov ´an´ı moˇznosti v´ypoˇctu fitness spuˇstˇen´ım k´odu
Paraleln´ı line ´arn´ı genetick´e programov ´an´ı 13 / 14

14. Thank you for your attention!