José Ribeiro e Paulo Franco

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PSO Distribuído José Luís Cunha Ribeiro, Paulo Franco

Licenciatura em Tecnologias de Informação e Comunicação

Introdução Ao longo da sua história, o ser humano tem-se defrontado com problemas complexos para os quais procura formas de os solucionar de maneira rápida e eficiente. Para tanto desenvolveu algoritmos inspirados na natureza, como:  Algoritmos Genéticos (AG) – baseados na evolução natural das espécies;  Particle Swarm Otimization (PSO) – baseado no comportamento social.

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Modelo Mestre-Escravo Modelo de Ilhas Modelo Celular Distribuição Paralela

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Global (gbest) Estrela Anel (lbest) Aleatória Árvore Multi-ring

Modelo Mestre-Escravo

Topologia Global (gbest)

Conclusão

Motivação e Objectivos  A pesquisa de soluções para estes problemas necessita de uma cada vez maior capacidade de processamento.  O projecto tem como objectivo, realizar um levantamento e análise de possíveis implementações que se adeqúem a algoritmos computacionais baseados na natureza.  O estudo visa a execução do algoritmo em várias máquinas.  Neste poster são apresentadas algumas estratégias para distribuir o algoritmo.

Topologias de Implementação

Modelos

Bando de pássaros em voo coordenado

Fluxograma do algoritmo PSO

 A implementação do algoritmo PSO, permite dividir o algoritmo e distribuir tarefas mais simples ou por grupos de computadores pessoais ligados à internet.  Deste modo é possível obter soluções óptimas, com maior rapidez.  A escolha do Modelo e da Topologia a implementar é fundamental para o desempenho do algoritmo.

Ciclo evolutivo do Algoritmo Genético


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