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J-GLOBAL ID：202002243236062873   整理番号：20A2733478

母集団ベースメタヒューリスティックスの階層的並列化のための汎用柔軟でスケーラブルなフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Generic Flexible and Scalable Framework for Hierarchical Parallelization of Population-Based Metaheuristics

著者 (5件)： Khalloof Hatem (Karlsruhe Institute of Technology, IAI, Karlsruhe, Germany) ,  Mohammad Mohammad (Karlsruhe Institute of Technology, IAI, Karlsruhe, Germany) ,  Shahoud Shadi (Karlsruhe Institute of Technology, IAI, Karlsruhe, Germany) ,  Duepmeier Clemens (Karlsruhe Institute of Technology, IAI, Karlsruhe, Germany) ,  Hagenmeyer Veit (Karlsruhe Institute of Technology, IAI, Karlsruhe, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MEDES ’20  ページ： 124-131  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 進化アルゴリズム(EA)のような個体群ベースのメタヒューリスティックは,高度に複雑で大規模な最適化問題を解くための最も一般的な方法の1つである。それにもかかわらず,そのようなアプローチによる適切な解を見つけることは,特に実世界アプリケーションにおいて,計算集約的適応度関数評価を必要とすることが多い。計算をスピードアップするために,クラスタまたはクラウド上の母集団ベースのメタヒューリスティックを並列化するための最新のソフトウェア技術を利用することは,実行可能なアプローチである。本論文では,クラスタ環境における分散母集団ベースのメタヒューリスティックの階層的ハイブリッド化のための一般的で柔軟でスケーラブルなフレームワークを紹介した。3つの軽量技術,すなわち,マイクロサービス,コンテナ仮想化および出版/加入メッセージングパラダイムを用いて,このフレームワークを開発した。これらの技術の組合せは,母集団ベースのメタヒューリスティックの異なった並列化モデルの容易なハイブリッド化を可能にし,サービス間の完全なデカップリングは,アルゴリズムの基本構成ブロックとスケーラブルな実行時間環境におけるシームレス展開を提供する。評価目的のために,EA GLEAM(General Learning Evolutional Algorith and Method)を,フレームワークに模範的に統合し,クラスタ環境で首尾よく展開した。再生エネルギー発電を利用する分散型エネルギー資源のユニットコミットメントの問題を解決するため,粗視化モデルをグローバルモデルとハイブリッド化することにより,フレームワークのスケーラビリティと適応性を調べた。結果は,新しい提案フレームワークが,複雑なユニットコミットメント最適化問題の最適化速度をスケールアップするための優れた性能を導入することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  コンテナ ,  最適化問題 ,  発電 ,  デカップリング ,  クラスタ ,  応用プログラム ,  個体群 ,  *母集団
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  ユニットコミットメント問題 ,  シームレス ,  *ヒューリスティック ,  仮想化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 粗粒モデル(Islandモデル) ,  コンテナ ,  グローバルモデル(マスタースレーブモデル) ,  階層的モデル(ハイブリッドモデル) ,  マイクロサービス ,  並列計算 ,  並列EAs ,  スケーラビリティ ,  分散型エネルギー資源のスケジューリング ,  仮想化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 母集団 ,  メタヒューリスティックス ,  並列化 ,  汎用 ,  フレームワーク