ДОСЛІДЖЕННЯ ПАРАЛЕЛЬНОЇ МОДЕЛІ АЛГОРИТМУ ШТУЧНОГО БДЖОЛИНОГО РОЮ
Анотація
Ройові алгоритми, такі як штучний бджолиний рій (ABC), будучи паралельними за своєю природою, можуть використовуватися як чисельні методи оптимізації, реалізовані в екосистемі Python 3. Оскільки мова програмування Python 3 є стандартом у розробці як математичних моделей, так і реалізації алгоритмів машинного навчання, актуальним є вивчення розпаралелювання з урахуванням його обмежень. Дане дослідження є додатковим кроком у розробці рішень Python 3 на основі ройового інтелекту.
У роботі вивчається процес вдосконалення стандартного алгоритму ABC у паралельній формі. На основі реалізації Python 3 проведені чисельні експерименти з класичним послідовним алгоритмом. Враховуючи сім еталонних 50, 100 і 200-вимірних функцій різної складності, застосовано метод ABC для мінімізації кожної з них і визначено відповідну кількість ітерацій та час виконання для досягнення глобальних мінімумів. Оскільки стандартний підхід ABC має багато місць, щоб зробити його більш ефективним і прискорити обчислення, ми представляємо просту та ефективну схему його розпаралелювання. Ця схема передбачає розбиття всієї популяції рішень на підгрупи за процесами та виконання кожного з них паралельно. Щоб посилити можливості пошуку, ми пропонуємо механізм обміну: найкращий розв’язок серед усіх підгруп замінює найкраще рішення в кожній підгрупі після попередньо визначеної кількості локальних (всередині кожного процесу) ітерацій. Ці ітерації є лише стандартним послідовним виконанням фаз зайнятих бджіл, бджіл-спостерігачів і бджіл-розвідників. Порівняльне дослідження між послідовними та паралельними формами ABC показало, що запропонована паралельна схема перевершує послідовну з точки зору часу виконання та кількості ітерацій. Також, така схема може бути основою для подальших досліджень паралельних ройових алгоритмів.
Ключові слова: штучний бджолиний рій; метаевристика; ройовий інтелект; чисельна оптимізація; багатопроцесність.
Повний текст:
PDF (English)Посилання
- A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications / Dervis Karaboga [et al.] // Artificial Intelligence Review. – 2012. – Т. 42, № 1. – С. 21–57. – DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-012-9328-0 .
- Hassanien A. E. Swarm Intelligence: Principles, Advances, and Applications / Aboul Ella Hassanien, Eid Emary. Taylor & Francis Group, 2018. – 210 с.
- Chopra D. Swarm Intelligence in Data Science: Challenges, Opportunities and Applications / Deepti Chopra, Praveen Arora // Procedia Computer Science. – 2022. – Vol. 215. – P. 104–111. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.012 .
- Foundations of Fuzzy Logic and Soft Computing / ed. by P. Melin [et al.]. – Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-72950-1.
- Dorigo M. Ant colony optimization theory: A survey / Marco Dorigo, Christian Blum // Theoretical Computer Science. – 2005. – Vol. 344, no. 2-3. – P. 243–278. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2005.05.020 .
- Mirjalili S. Grey Wolf Optimizer / Seyedali Mirjalili, Seyed Mohammad Mirjalili, Andrew Lewis // Advances in Engineering Software. – 2014. – Vol. 69. – P. 46–61. DOI: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007 .
- Boussaïd I. A survey on optimization metaheuristics / Ilhem Boussaïd, Julien Lepagnot, Patrick Siarry // Information Sciences. – 2013. – Vol. 237. – P. 82–117. – Mode of access: https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.02.041 .
- Hong Y. Research of Parallel Artificial Bee Colony Algorithm Based on MPI / Yingsen Hong, Zhenzhou Ji, Chunlei Liu // 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), China, 22–23 March 2013. – Paris, France, 2013. DOI: https://doi.org/10.2991/iccsee.2013.339 .
- A comparative study of GPU metaheuristics for data clustering / Mario Santos [et al.] // 2021 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Melbourne, Australia, 17–20 October 2021. – [S. l.], 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9658803 .
- High-Level Parallel Ant Colony Optimization with Algorithmic Skeletons / Breno A. de Melo Menezes [et al.] // International Journal of Parallel Programming. – 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s10766-021-00714-1 .
- A Survey on Parallel Particle Swarm Optimization Algorithms / Soniya Lalwani [et al.] // Arabian Journal for Science and Engineering. – 2019. – Vol. 44, no. 4. – P. 2899–2923. DOI: https://doi.org/10.1007/s13369-018-03713-6 .
- Harikrishna Narasimhan. Parallel artificial bee colony (PABC) algorithm / Harikrishna Narasimhan // 2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC), Coimbatore, India, 9–11 December 2009. – [S. l.], 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/nabic.2009.5393726 .
- Akay B. Synchronous and asynchronous Pareto-based multi-objective Artificial Bee Colony algorithms / Bahriye Akay // Journal of Global Optimization. – 2012. – Vol. 57, no. 2. – P. 415–445. – DOI: https://doi.org/10.1007/s10898-012-9993-1 .
- Karaboga D. A new emigrant creation strategy for parallel Artificial Bee Colony algorithm / Dervis Karaboga, Selcuk Aslan // 2015 9th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO), Bursa, 26–28 November 2015. – [S. l.], 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/eleco.2015.7394477.
- Aslan S. A new emigrant utilization strategy for parallel artificial bee colony algorithm / Selcuk Aslan // Evolving Systems. – 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s12530-019-09294-5.
- Python Parallel Processing and Multiprocessing: A Rivew / Zina A. Aziz [et al.] // Academic Journal of Nawroz University. – 2021. – Vol. 10, no. 3. – P. 345–354. DOI: https://doi.org/10.25007/ajnu.v10n3a1145.
- Karaboga D. An Idea Based in Honey Bee Swarm for Numerical Optimization / Dervis Karaboga // Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm Homepage. – Mode of access: https://abc.erciyes.edu.tr/pub/tr06_2005.pdf .
- Slowik A. Nature Inspired Methods and Their Industry Applications–Swarm Intelligence Algorithms / Adam Slowik, Halina Kwasnicka // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2018. – Vol. 14, no. 3. – P. 1004–1015. DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2017.2786782 .
- Research and implementation of parallel artificial bee colony algorithm based on ternary optical computer / Shuang Li [et al.] // Automatika. – 2019. – Vol. 60, no. 4. – P. 423–432. DOI: https://doi.org/10.1080/00051144.2019.1639118 .
- Parpinelli R. S. Parallel Approaches for the Artificial Bee Colony Algorithm / Rafael Stubs Parpinelli, César Manuel Vargas Benitez, Heitor Silvério Lopes // Adaptation, Learning, and Optimization. – Berlin, Heidelberg, 2011. – P. 329–345. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-17390-5_14.
- Arjona A. Transparent serverless execution of Python multiprocessing applications / Aitor Arjona, Gerard Finol, Pedro García López // Future Generation Computer Systems. – 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2022.10.038 .
- Jamil M. A literature survey of benchmark functions for global optimisation problems / Momin Jamil, Xin She Yang // International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation. – 2013. – Vol. 4, no. 2. – P. 150. DOI: https://doi.org/10.1504/ijmmno.2013.055204 .
DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.25.3
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.