Τα προβλήματα βελτιστοποίησης είναι πανταχού παρόντα στην επιστήμη και στη μηχανική. Εμφανίζονται σε διάφορους τύπους και μορφές σε όλες σχεδόν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Η αφθονία και η ποικιλομορφία των προβλημάτων βελτιστοποίησης έχουν δώσει πρόσφορο έδαφος για την ανάπτυξη καινοτόμων μεθόδων και τεχνικών επίλυσης. Διάφορες μέθοδοι βελτιστοποίησης έχουν προταθεί τις τελευταίες δεκαετίες, καταγράφοντας διαρκή αύξηση των διαθέσιμων αλγορίθμων. Ωστόσο, τόσο θεωρητικές όσο και πειραματικές μελέτες καταλήγουν στο συμπέρασμα ότι η ύπαρξη ενός καθολικού αλγορίθμου βελτιστοποίησης ικανού να αντιμετωπίσει εξίσου καλά όλα τα δυνατά προβλήματα βελτιστοποίησης είναι απίθανη. Έτσι, ο προσδιορισμός του κατάλληλου αλγορίθμου καθορίζει το όριο μεταξύ επιτυχίας και αποτυχίας όταν ο στόχος είναι η επίλυση απαιτητικών προβλημάτων βελτιστοποίησης. Μια από τις πιο σημαντικές αποφάσεις της διαδικασίας επίλυσης είναι η επιλογή του αλγορίθμου βελτιστοποίησης που θα χρησιμοποιηθεί. Πρόκειται για μια δύσκολη επιλογή που συνήθως απαιτεί βαθιά γνώση του προβλήματος αλλά και εμπειρία. Σε περίπτωση που οι διαθέσιμες πληροφορίες για το πρόβλημα είναι περιορισμένες, συνήθως απαιτείται προκαταρκτική πειραματική μελέτη για την επιλογή του καταλληλότερου αλγορίθμου από ένα σύνολο υποψηφίων, μέσω μιας διαδικασίας δοκιμής σφάλματος. Αυτή η διαδικασία είναι επιρρεπής σε λάθη καθώς και χρονοβόρα. Στην πράξη μπορεί να απαιτεί περισσότερο χρόνο ακόμη κι από τη διαδικασία επίλυσης του ίδιου του προβλήματος, λόγω του υπολογιστικού φόρτου των χρησιμοποιούμενων στατιστικών μεθόδων. Επιπλέον, δε λαμβάνει άμεσα υπόψη την δυναμική του κάθε αλγορίθμου σε πραγματικό χρόνο, δηλαδή τις διακυμάνσεις της απόδοσης κατά την εκτέλεσή του. Τα Χαρτοφυλάκια Αλγορίθμων αποτελούν σχήματα που ενσωματώνουν διαφορετικούς αλγορίθμους ή διαφορετικές εκδοχές του ίδιου αλγορίθμου, οι οποίες εκτελούνται σειριακά (σε μία μονάδα επεξεργασίας) ή παράλληλα (όταν περισσότερες μονάδες επεξεργασίας είναι διαθέσιμες). Στην πρώτη περίπτωση, οι αλγόριθμοι του χαρτοφυλακίου εναλλάσσουν την εκτέλεσή τους, καταναλώνοντας ο καθένας εκ περιτροπής ένα τμήμα των διαθέσιμων υπολογιστικών πόρων (συναρτησιακοί υπολογισμοί ή χρόνος). Στη δεύτερη περίπτωση, οι μονάδες επεξεργασίας και οι υπολογιστικοί πόροι μοιράζονται μεταξύ των αλγορίθμων σύμφωνα με ένα προκαθορισμένο πλάνο, προσφέροντας προφανή πλεονεκτήματα ως προς το χρόνο εκτέλεσης. Το πλάνο κατανομής πόρων καθορίζεται συνήθως πριν από την εφαρμογή του χαρτοφυλακίου, διαμέσου προκαταρκτικής πειραματικής μελέτης ή ιστορικών δεδομένων απόδοσης των αλγορίθμων. Ωστόσο, η εκχώρηση προκαθορισμένων τμημάτων των υπολογιστικών πόρων μπορεί να είναι μη αποτελεσματική, καθώς δεν λαμβάνει υπόψη τη δυναμική του κάθε αλγορίθμου σε πραγματικό χρόνο. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η δυναμική κατανομή πόρων κατά την εκτέλεση του χαρτοφυλακίου μπορεί να αποδειχθεί ιδιαίτερα επωφελής. Οι κύριοι στόχοι της διατριβής είναι η αιτιολόγηση της χρήσης χαρτοφυλακίων μεταευρετικών αλγορίθμων σε προβλήματα βελτιστοποίησης διαφόρων τύπων και η ανάπτυξη νέων μοντέλων παράλληλων χαρτοφυλακίων αλγορίθμων με δυναμικά προσαρμοζόμενα σχέδια κατανομής υπολογιστικών πόρων. Στο πρώτο μέρος της διατριβής δίνονται κίνητρα για τη χρήση χαρτοφυλακίων αλγορίθμων, διερευνάται η χρησιμότητα των μηχανισμών κατανομής υπολογιστικών πόρων σε μεταευρετικούς αλγορίθμους και προτείνονται δύο απλά παράλληλα μοντέλα χαρτοφυλακίων αλγορίθμων. Το πρώτο μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί με οποιονδήποτε αλγόριθμο βελτιστοποίησης και εφαρμόζεται στο σχεδιασμό κρυπτογραφικά ισχυρών S-boxes, το οποίο είναι ένα σημαντικό πρόβλημα στην κρυπτογραφία. Το δεύτερο μοντέλο είναι κατάλληλο για πλυθησμιακούς αλγορίθμους και εφαρμόζεται στο πρόβλημα χρονοπρογραμματισμού φωτεινών σηματοδοτών σε περιβάλλοντα έξυπνων πόλεων. Στο δεύτερο μέρος της εργασίας, προτείνονται δύο νέα παράλληλα μοντέλα χαρτοφυλακίων αλγορίθμων, τα οποία υλοποιούν νέους μηχανισμούς κατανομής υπολογιστικών πόρων. Το πρώτο μοντέλο είναι ένα χαρτοφυλάκιο αλγορίθμων βασισμένο σε συναλλαγές, το οποίο χρησιμοποιεί ένα νέο μηχανισμό κατανομής πόρων, σύμφωνα με τον οποίο οι αλγόριθμοί του μπορούν να πωλούν λύσεις κερδίζοντας επιπλέον χρόνο εκτέλεσης. Το μοντέλο είναι αυτόνομο και επιτρέπει στους αλγορίθμους να αλληλεπιδρούν όταν πληρούνται συγκεκριμένες συνθήκες (για παράδειγμα στασιμότητα αναζήτησης). Το μοντέλο εφαρμόζεται σε τρία απαιτητικά προβλήματα όπως η ανίχνευση κυκλικών πινάκων στάθμισης, ο προσδιορισμός μεγέθους παρτίδας σε συστήματα παραγωγής με επιστροφές και ανακατασκευή προϊόντων, καθώς και η μεταφορά εμπορευμάτων σε ανθρωπιστικές εφοδιαστικές αλυσίδες. Το δεύτερο προτεινόμενο μοντέλο είναι ένα χαρτοφυλάκιο αλγορίθμων βασισμένο σε προβλέψεις, το οποίο χρησιμοποιεί τεχνικές πρόβλεψης χρονοσειρών για την πρόβλεψη της απόδοσης των αλγορίθμων που το αποτελούν. Οι προβλέψεις χρησιμοποιούνται για τον κατάλληλο διαμοιρασμό των διαθέσιμων υπολογιστικών πόρων στους αλγορίθμους του χαρτοφυλακίου. Το μοντέλο εφαρμόζεται στην ανίχνευση κυκλικών πινάκων στάθμισης.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.