次世代超並列計算環境上での進化型計算

下一代大规模并行计算环境下的进化计算

基本信息

批准号：
14780298
负责人：
染谷博司
金额：
$ 2.24万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

项目摘要

まず、進化型計算のひとつであるGSAを仮想的なグリッド環境上に実装した。GSAは、親個体および子個体からなる家族を一世代につき三家族用いるが、集団の世代交代および探索履歴の管理等をマスターホストにて実行し、各家族内の操作をスレーブホストにて実行するように設計した。実装はJava RMIにより行い、家族内の操作は簡略化しスリープにより一定の計算時間を消費するようにした。クラスファイルの転送やライブラリの起動には、グリッドの標準的なミドルウェアであるglobusのglobus-url-copyやglobus-job-runを利用した。マスターホストとスレーブホストが同一であり通信による遅延を無視することのできる仮想的なグリッド環境上での実験により、ホスト数にほぼ比例した計算時間の短縮が可能であることを確認した。また、クラスファイルの転送には一定の時間を消費するが、スレーブホストでの計算時間が十分に大きい場合には無視できる程度であることを確認した。次に、「特定領域研究Cゲノム情報科学(代表:高木利久)ゲノム情報科学高速化委員会(委員長:小長谷明彦)GRID環境構築ワーキンググループ」により構築され、実際に稼動しているグリッド環境であるOBIGrid上にて同様の実験を行った。仮想的なグリッド環境と比べ、通信遅延による計算時間の増大は発生するものの、単一計算機における進化型計算と比べ、計算時間の短縮が可能であることを確認した。さらに、ベンチマーク的な最適化問題のひとつであるNK-model問題に提案手法を応用した。比較対象とした並列型シミュレーテッドアニーリングに比べ、高い性能を示し、また、スレーブホスト数にほぼ比例した計算時間の短縮効果が確認された。なお、これらの成果は5件の口頭発表および講演資料にて公表している。

首先，我们在虚拟网格环境中实施了GSA，这是进化计算之一。 GSA每一代人使用三个家庭，由父母和子女组成，但是主人主持人执行了世代相传的变化和搜索历史管理等，并且每个家庭内部的操作都是在奴隶主持人上进行的。使用Java RMI进行实施，并简化了家族内部的操作，并使用睡眠来消耗一定量的计算时间。为了传输类文件并启动库，我们使用了Globus-url-copy和Globus-Job-Run，这是网格的标准中间件。通过在虚拟网格环境中进行的实验，主机和从主机相同并且可以忽略通信延迟，可以证实，可以将计算时间几乎与主机数量成比例减少。此外，已经证实，尽管类文件的传输需要一定时间，但是如果从主机上的计算时间足够大，则可以忽略不计。接下来，对Obigrid进行了类似的实验，该实验是由“特定领域研究C基因组信息科学（代表：Takagi Toshihisa）基因组信息科学封装委员会（主席：Kohase Akihiko）Grid环境建筑工作组”建造的，实际上是在运作。尽管与虚拟网格环境相比，由于通信延迟而增加的计算时间增加，但与单个计算机中的进化计算相比，可以缩短计算时间。此外，提出的方法被应用于NK模型问题，这是基准优化问题之一。与比较的平行模拟退火相比，它表现出更高的性能，并且还证实了缩短计算时间几乎与奴隶宿主数量成正比的效果。这些结果已发表在五个口头演讲和讲座材料中。