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Golangで並行シミュレーテッドアニーリング
- 1. Golangで並行シミュレーテッドアニーリング 2019/10/28(Mon) Go Conference Tokyo 2019 Autumn Future Architect Tsuji Daishiro
- 2. Who are you? 辻 大志郎(つじ だいしろう) @d_tutuz 渋谷区役所（～2014/9) Future Architect(2014/10～) ✓ 所属 Technology Innovation Group 競技プログラミング部 2
- 5. What is シミュレーテッドアニーリング? ✓ 最適化問題を解くアルゴリズム • 与えられた制約条件のもとで、評価値を最大または最小にする最適解を求める問題 ✓ 特定の問題に依存しない、メタヒューリスティクスな手法 ✓ 焼きなまし法、とも言われたり • 金属工学の焼きなましの原理に似ていることから 5
- 6. シミュレーテッドアニーリング(SA)の特徴 ✓ 大域的最適解を探索することが可能 • 局所探索法＋温度による確率的な改悪遷移 ✓ 十分な時間をかければ、最適解への到達可能性の理論的保証あり • ただし計算時間の観点から非現実的なので、実用的には近似解を計算 評価値 状態 良 悪 大域的最適解 局所的最適解 局所的最適解 大域的最適解を探索したい 6
- 7. 局所探索法 ✓ 山登り法 ✓ ちょっと改善することを試行し続ける方法 • 適当な探索解 x に対して、x の近傍内に x よりもよい解 x′ があれば x′ を解とすることを反復する手法 • 評価値が悪化しない 評価値 状態 良 悪 7
- 8. 局所探索法 ✓ 山登り法 ✓ ちょっと改善することを試行し続ける方法 • 適当な探索解 x に対して、x の近傍内に x よりもよい解 x′ があれば x′ を解とすることを反復する手法 • 評価値が悪化しない(局所解に収束) 評価値 状態 良 悪 大域的最適解 局所的最適解 局所的最適解に収束し、大域的最適解に到達できない 8
- 9. SAの特徴 ✓ 大域的最適解を探索することが可能 • 局所探索法＋温度による確率的な改悪遷移 ✓ 十分な時間をかければ、最適解に到達可能性の理論的保証あり • ただし計算時間の観点から非現実的なので、実用的には近似解を計算 評価値 状態 良 悪 大域的最適解 局所的最適解 温度パラメータを用いた改悪遷移を認めることで より良好な結果を得る可能性がある 9
- 10. SAの遷移の条件 ✓ ある解から近傍の解の評価値の差分：Δe ✓ 温度パラメータ：T 評価値が改良する(Δe<0)場合は、必ず改良する近傍に遷移する(山登り法と同じ) 評価値が改悪になる場合でも、一定の確率 exp(-Δe/T) で遷移する 改悪遷移の確率は、高温の場合は低温と比較してより改悪な近傍に遷移する可能性が高い 10 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 -5 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 【参考】exp(x)のグラフ
- 11. SAの特徴 ✓ exp(-Δe/T) により低温時には大きな改悪方向には遷移しない可能性が高い • 近傍の最適解に収束していく ✓ 高温時は大きく評価値が遷移する可能性が高いので、局所的最適解から抜け出しやすい 評価値 状態 良 悪 大域的最適解 局所的最適解 温度パラメータが非常に重要 11
- 12. SAの課題 ✓ 温度パラメータのチューニングが困難 • 温度をどのようなスケジュールで冷却するか ✓ 良質な結果を得るために必要な計算時間が膨大 12
- 13. SAの課題に対するアプローチ ✓ 温度パラメータのチューニングが困難 • 温度をどのようなスケジュールで冷却するか ✓ 良質な結果を得るために必要な計算時間が膨大 並行化して効率化する研究が存在 Golangを用いて、シンプルに実装できるのではないか？ 13
- 14. SAの並行化のアプローチ ✓ いろいろな既存研究がある ✓ Parallel Independent Annealing(PIA) • 従来の逐次SAを並列化して最良の結果を解とする ✓ Temperature Parallel Simulated Annealing(TPSA) • 温度で並列化してSAを実行する 14
- 15. SAの並行化のアプローチ ✓ いろいろな既存研究がある ✓ Parallel Independent Annealing(PIA) • 従来の逐次SAを並列化して最良の結果を解とする ✓ Temperature Parallel Simulated Annealing(TPSA) • 温度で並列化してSAを実行する TPSAをGolangで実装して検証 15
- 16. TPSA ✓ 相異なる一定の温度をもつプロセスが、一定回数のシミュレーテッドアニーリングを実施 ✓ 交換周期ごとに、隣接する温度のプロセス間で解を一定の確率で交換 • 解を交換するタイミングのみ、各プロセス間で同期 ※8温度で並列SAするイメージ図 16
- 17. TPSAのプロセス間の解の交換条件 ✓ 隣接するプロセスの温度差：ΔT (=T’-T) (T’<T) ✓ 隣接するプロセスの評価値の差：ΔE (=E’-E) (※評価値(E’,E)は値が小さいほうが良好な解) 高温プロセスが低温プロセスと比較して・・・ 良好な評価値を保持している場合 (ΔT*ΔE<0) は、隣接プロセス間で解を交換 評価値が悪い解を保持している場合でも、一定の確率で交換 17
- 18. 巡回セールスマン問題 ✓ みんな大好き巡回セールスマン問題(TSP) • 各頂点を1回だけ経由するときの巡回路のコストを最短にする問題 • 巡回路の組み合わせの数は O(N!) なので全経路を探索することは不可能 • 15!=1307674368000 • … 18
- 19. 巡回セールスマン問題の近傍 ✓ 2-opt • TSPで最も基本的な近傍 • ある巡回路上において、適当な2辺を交換する手法 1 2 3 4 7 6 5 1 2 3 4 7 6 5 ※2辺を交換して評価値が改善する例 もとの巡回路： (1, 2, 6, 5, 4, 3, 7) 交換後の巡回路： (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) 19
- 20. TPSAの実装 ✓ SAを実施する各プロセスは goroutine で温度数分まで非同期処理として並行化 ✓ 解交換は sync.WaitGroup を用いて待ち合わせすることで同期処理 20
- 21. TPSAの実装 func (t *TPSA) Solve() error { iteration := 0 for iteration < t.MaxIteration { wg := &sync.WaitGroup{} for i := 0; i < t.Thread; i++ { wg.Add(1) //各温度プロセスが並行してSAを実行 go func(i int) { defer wg.Done() t.sa(i) }(i) } wg.Wait() // 隣接プロセス間の解交換は逐次処理 t.exchangeSolutions(iteration) iteration++ } } ✓ SAを実施する各プロセスは goroutine で温度数分まで非同期処理として並行化 ✓ 解交換は sync.WaitGroup を用いて待ち合わせすることで同期処理 21https://github.com/d-tsuji/tpsa
- 22. TSPを解くデモTime！ ✓ TPSAで巡回セールスマン問題を解いているデモ • 温度[0～100)を均等に16分割した各温度のプロセスのうち、高/中/低温として3プロセスをサンプルとして表示 • ビジュアライザ作成にあたっては、 gonum/plot とWebSocketを活用 22
- 23. 実験データ ✓ 実験データはTSPLIBを使用 • 同じアニーリング回数でSAとTPSAを比較するとTPSAで良好な結果を得た berlin52 krod100 ch130 23 パラメータ 値 最低温度 0 最高温度 100 交換周期 32 温度数(ゴルーチン数) 16 総アニーリング回数 51,200※実験時の各種パラメータ
- 24. 実験結果(評価値) ✓ 評価値の実験結果 • SAと比較してTPSAで良好な結果を得ていることが確認できた berlin52 (最適解7,542) krod100 (最適解21,294) ch130 (最適解6,110) 24 平均値 最良値 最悪値 SA 7,840 7,544 8,238 TPSA 7,544 7,544 7,544 平均値 最良値 最悪値 SA 6,347 6,185 6,482 TPSA 6,171 6,129 6,253 平均値 最良値 最悪値 SA 22,197 21,662 22,795 TPSA 21,294 21,294 21,294
- 25. 実験結果(実行時間) ✓ 実行時間のベンチマーク結果 • コア数に比例して実行時間がスケールされていることを確認できた 25 496 251 177 135 137 123 119 98.6 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 実行時間(ns/op) 並列数 並列数ごとの実行時間(ns/op) ※実験環境 プロセッサ：Intel Core i7-8650U Processor 4コア/8スレッド メモリ：16GB ※サンプルデータ berlin52
- 26. 【参考】実験時にハマったこと ✓ 実験当初、並列実行したときにスケールしなかった • なぜか並列数をあげると実行時間が増加する... 26 547 821 1158 1158 1098 1118 1128 1147 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 2 3 4 5 6 7 8 実行時間(ns/op) 並列数 並列数ごとの実行時間(ns/op) ※実験環境 プロセッサ：Intel Core i7-8650U Processor 4コア/8スレッド メモリ：16GB ※サンプルデータ berlin52
- 27. 【参考】実験時にハマったこと ✓ pprofでプロファイリング結果を解析したら、泣けてきた • 実行時間の約7割が rand.Float64() の処理に費やされている 27
- 28. 【参考】実験時にハマったこと ✓ 共有ロックを取得することを知らなかった... ✓ 並行処理する関数内で rand インスタンスを生成することで対応 28 /* * Top-level convenience functions */ var globalRand = New(&lockedSource{src: NewSource(1).(Source64)}) // ... // Float64 returns, as a float64, a pseudo-random number in [0.0,1.0) // from the default Source. func Float64() float64 { return globalRand.Float64() } // ... type lockedSource struct { lk sync.Mutex src Source64 } ※go1.12のmath/rand/rand.goより抜粋
- 29. 【参考】実験時にハマったこと ✓ 対応後のpprofでのプロファイリング解析結果 • rand.Float64() の実行時間は全体の1割程度となった 29
- 31. 参考文献 ✓ 小西健三、瀧和男、木村宏一：温度並列シミュレーテッド・アニーリング法とその評価、情報処理学会論文誌、Vol.36 No.4 (1995) ✓ 小西健三、屋鋪正史、瀧和男：温度並列シミュレーテッドアニーリング法の巡回セールスマン問題への適用と実験的解析、電子情報通信学会論 文誌、Vol.J80-D-I No.2 (1997) 31