メタヒューリスティックスの分散並列処理と自律分散最適化に関する研究

基于元启发式的分布式并行处理和自主分布式优化研究

• 批准号: 13780250
• 负责人: 名嘉村 盛和
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: University of the Ryukyus
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13780250/
• 关键词: メタヒューリスティックス; 分散並列処理; 遺伝アルゴリズム; 配送経路問題; 自立分散最適; グリッド計算; メタヒューリィスティックス; タブーサーチ; 自律分散最適化; 時間ペトリネット

メタヒューリィスティックスの分散並列処理として,解空間の地形情報を考慮した並列遺伝アルゴリズムの実行手法を開発した.複数の遺伝アルゴリズムプロセスが独立して実行を進めて行くが,解の改善が見られなくなったら(局所解での飽和状態),他のプロセスに協調を求めるものである.また,大規模複雑な組み合せ最適化問題を解く手法として階層型分散並列遺伝アルゴリズムを開発した.これは上位層の遺伝アルゴリズムと下位層の遺伝アルゴリズムが協調しながら解を改善して行くものである.莫大な計算量が必要のため,並列化による高速化が有効であった.両アルゴリズムをPCクラスタ上にMPICHを用いて実装し計算機実験を行った結果,両方とも有効性が確かめられた.さらに階層型分散並列遺伝アルゴリズムをバイオインフォマティックスにおける遺伝子ネットワークの同定問題に適用し,その実用可能性も確認できた.複数倉庫配送経路問題における最適化においては,経路作成プロセスを倉庫毎に配置し,それぞれが割当て配送先について経路計画を立てる手法を開発した.経路作成プロセス同士は地理情報(距離情報)を考慮して,配送先の移動を減らすことを行っている(近傍構造の削減).また,各倉庫における経路計画では,従来法であるセービング法を改良した拡張セービング法を用いている.これにより時問制約を考慮した経路計画を効率良く行えるようになった.自律分散最適化の手法として,大域分散環境で動作する遺伝アルゴリズムを開発した(GRID-GA).提案手法は,地理的に離れた計算資源間で協調しながら最適化計算を進めるものである.このような状況では通信オーバーヘッドが負担になるので,マスターノードによる協調は現実的では無い.そこで本手法では,隣接プロセス同士のみで自律的に協調が行える仕組みを開発した.

A new method for solving spatial terrain information is developed. The solution of the complex problem is to improve the coordination of the problem. In this paper, a method for solving large-scale complex optimization problems is developed. The upper layer and lower layer are the same, and the solution is improved. The amount of calculation is necessary, and the parallel speed is high. The MPICH was installed on the PC and the computer was installed on the PC. As a result, the computer was installed on the PC. The application of hierarchical dispersion and juxtaposition to the problem of identity and the possibility of its application are confirmed. The optimization of multiple warehouse distribution routing problem is discussed in this paper. The route is created by considering geographical information (distance information), and the movement of distribution priority is reduced (reduction of nearby structures). In addition, each warehouse's network plan is to improve the application of the application method. The time limit is set. Autonomous Decentralized Optimization (GRID-GA) is a new approach to the development of distributed environments. Proposal method, geographical separation between computing resources, coordination between optimization of computing, progress. This is the situation where communication is not available and coordination is not available. This method is to coordinate and coordinate the development of the self-discipline of the adjacent people.

项目成果

玉城 浩, 名嘉村 盛和, 玉城 史朗, 翁長 健治: "配送経路問題における近傍縮約タブー探索"電子情報通信学会2003年総合大会講演論文集. 244 (2003)

Hiroshi Tamashiro、Morikazu Nakamura、Shiro Tamashiro、Kenji Onaga：“寻找送货路线问题中的邻里减少禁忌”IEICE 2003 年大会论文集 244 (2003)。

Y.Shinzato, M.Nakmura, T.Okazaki, S.Tamaki, K.Onaga: "An Autonomous Decentralized Approach for Vehicle Routing Problems"Proceedings of 2001 International Technical Conference on Circuits, Systems, Computers and Communications. Vol.1. 13-16 (2001)

Y.Shinzato、M.Nakmura、T.Okazaki、S.Tamaki、K.Onaga：“解决车辆路径问题的自治分散方法”2001 年电路、系统、计算机和通信国际技术会议论文集。

M.Shimabukuro, M.Nakamura, S.Tamaki, K.Onaga: "An Autonomous Decentralized Scheduling Scheme for Extended Parallel Machine Problems and Its Net Modeling"Proceedings of Electronics, Information and Systems Conference, I. E. E. of JAPAN. Vol.2. 699-702 (200

M.Shimabukuro、M.Nakamura、S.Tamaki、K.Onaga：“扩展并行机器问题的自主分散调度方案及其网络建模”电子、信息和系统会议论文集，日本 I. E. E.。