computação distribuída do algoritmo genético compacto usando web services
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Computação distribuída do Algoritmo Genético Compacto usando Web Services. Samuel Viana, nº 18778 Licenciatura em Informática – Ramo Tecnológico Orientador: prof. Fernando Lobo. “Road-Map”. Web Services Algoritmo Genético Compacto (cGA) cGA usando Web Services Resultados - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Computação distribuída do Algoritmo Genético Compacto
usando Web Services
Samuel Viana, nº 18778Licenciatura em Informática – Ramo
TecnológicoOrientador: prof. Fernando Lobo
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“Road-Map”
• Web Services • Algoritmo Genético Compacto (cGA) • cGA usando Web Services• Resultados• Conclusão e Trabalho Futuro
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Web Services - Motivação
• Arquitecturas diversas
• Necessidade em integrar serviços
• Necessária linguagem comum que permita a interoperabilidade
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Web Services - Definição
• Forma de integrar e trocar e informação entre sistemas concebidas sob plataformas diferentes, usando um formato de texto conhecido por XML.
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Vantagens
• Acessíveis a partir de qualquer parte da Internet
• Atravessam firewall’s e proxy’s
• Independentes da plataforma
• Baseados em XML
• Interacção entre aplicações sem intervenção humana• Diminuem complexidade e custos ligados à
integração
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Web Services (Arquitectura)
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Suporte para Web Services
• Necessidade de um formato de transmissão de informação que permita:– Propagá-la facilmente– Criar uma estrutura que facilite o acesso ao item
desejado
• Vantagens da estrutura:– Validação– Reutilização– Normalização
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XML• XML -> “eXtended MarkUp Language”
– Linguagem composta por anotações (Mark-Up)– Orientada para o conteúdo– Ideal para acesso rápido– Legível para humanos– Define estrutura em árvore
HTML
HEAD
BODY
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XML
• Características principais:– Extensível – Estruturada– Validação
• Meta-Linguagem
• Gramática definida por DTD ou XML Schemas
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Web Services
<receita> <ingredientes> <ingrediente> farinha em pó </ingrediente> <ingrediente> 0,5 litros leite </ingrediente> <ingrediente> 2 ovos </ingrediente>
</ingredientes></receita>
Exemplo de um documento XML
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XML Schemas<schema xmlns="http://www.w3.org/2001/XMLSchema> <element
name="receita"> <complexType> <sequence> <element ref="ingredientes" maxOccurs="1" /> </sequence> </complexType> </element> <element name="ingredientes"> <complexType> <sequence> <element ref="ingrediente" maxOccurs="unbounded" /> </sequence> </complexType> </element> <element name="ingrediente" type="string" /></schema>
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WSDL
• WSDL -> “Web Services Definition Language”
• Baseado em XML
• Define interface de acesso
• Cada linguagem de programação deve transpô-lo para código nativo
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WSDL
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SOAP
SOAP -> Simple Object Access Protocol• Protocolo baseado em XML• Define o formato das mensagens• Qualquer protocolo da camada de aplicação, mas
geralmente usa HTTP• Elemento Raíz é <ENVELOPE>• Envelope divide-se em cabeçalho e corpo
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SOAPExemplo de uma mensagem SOAP
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SOAPMensagem SOAP (sentido request)
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SOAPMensagem SOAP (sentido response)
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Algoritmos Genéticos
• Orientado para problemas de pesquisa e optimização
• Resolvem numa escala de tempo muito inferior• Um cromossoma: composto por genes• Genes assumem valor 0 ou 1• População representa todas as soluções
actualmente disponíveis
um cromossoma de 10 bit’s representa uma potencial solução
1011100010
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Algoritmos Genéticos
• Função de Fitness mede a qualidade da solução
• Indivíduos comparáveis graças ao fitness
• Selecção para cruzar os melhores indivíduos
• Nova geração terá um fitness médio mais elevado
• Deste modo, ao fim de n gerações a convergência será atingida
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Algoritmos Genéticos
• Operadores de Selecção:
– Roleta
– Torneio
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016510
Algoritmo Genético Compacto
1 0 1 0 0
1 1 0 0 0
1 0 1 0 0
1 0 1 0 0
1 1 1 0 0
1 1 0 0 0
1 0 0 0 0
1 1 0 0 0
1 1 1 0 0
1 0 1 1 0
1,0
0,5
0,6
0,1
0,0
A população é substituída por um vector de probabilidades, também conhecido por vector população.
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1. É inicializado um vector com todas as posições a 0,5
2. São gerados s indivíduos a partir do vector, sendo s a pressão de selecção
3. É calculado o fitness de cada indivíduo4. É efecutado um torneio entre os s indivíduos,
sendo vencedor o indivíduo de melhor fitness5. O vector é actualizado através da comparação
bit a bit entre vencedor e vencido.6. Verifica-se se o vector convergiu, caso contrário,
volta-se ao passo 2
Algoritmo Genético Compacto (cGA)
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Exemplo do cGAProblema One-Max (contar o
número de uns) 001011 1110100.5 1.0 0.0 0.7 0.2 0.5
3
4111010
Selecção por torneio
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Exemplo do cGAActualização do vector população
001011
0.50.20.70.01.00.5
111010
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Exemplo do cGAActualização do vector população
001011
0.60.30.70.01.00.4
111010
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Computação Distribuída
• Aproveita-se os ciclos de CPUs desocupados
• Conectividade global da Internet permite a difusão
• O seu somatório permite ter o mesmo efeito de um supercomputador
• O SETI@home ajudou a popularizar o modelo
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cGA distribuído
• O vector é uma representação compacta de uma população
• Única desvantagem: o comprimento do vector
• Facilmente distribuído pela Internet
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Arquitecutra Worker/Manager
• Foi proposta (Lobo,2005) uma arquitectura que explora esta possibilidade
• Existem dois tipos de entidades: worker e manager
• Um Manager – gera o vector população
• Múltiplos Worker s– processam o vector
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Worker/Managermanager
worker
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Worker/Managermanager
worker
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Worker/Managermanager
worker
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Worker/Managermanager
worker worker worker workerworker
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Worker/Managermanager
worker worker worker workerworker
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Worker/Manager
Vantagens: Custos de sincronização baixos Tolerância a falhas Escalabilidade
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Aplicação• Função de teste utilizada (10 trap’s concatenadas totalizando
um total de 30 bits)• Problema complicado de resolver para o cGA (Harik,
Goldberg, Lobo, 1999), sendo necessário um efectivo populacional enorme
o representa o número de uns
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Simulação em série
• Não é usada uma rede real
• Manager e workers correm na mesma máquina
• Série tem mesmos efeitos que em paralelo
• Um manager
• P workers, que trabalham à mesma velocidade e arrancam ao mesmo tempo
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Simulação em série
• Condições da experiência– Efectivo populacional N=100 000– Indivíduos representados por cromossomas de 30 bits– Pressão de selecção 8– Selecção por torneio– Função de 10 trap’s sobre 3 bits com deceive-to-optimal
ratio 0,7– Combinações de P em
{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024} com m em {8,80,800,8000,80000}.
– Cada combinação diferente foi executada 30 vezes
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Simulação em sérieNúmero de cálculos de cada worker
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Simulação em sérieTotal de contactos por processador worker
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Simulação em série
Análise dos resultados• Valores elevados de m diminuem o número de
comunicações, enquanto valores baixos o aumentam
• Redução quase linear entre P e o total de cálculos necessários para atingir a convergência (não se verifica para m= 8000 e m=80000).
• Contactos reduzem-se com m• Contactos inversamente proporcionais a P
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cGA distribuído por Web Services
• Meios utilizados:– Java 5
– Servidor de Java Server Pages Apache Tomcat
– Apache Axis
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A escolha da Java
• Orientada a objectos• Simplicidade, experiência e à vontade
• Interoperabilidade dos WS pode ser melhor explorada por uma linguagem multi-plataforma
• Por ser imediatamente portável, as potencialidades de uma nova plataforma são exploradas de imediato
• Suporta threads nativamente
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Modificações à proposta original
• Não foi possível concretizar as ideias originais do projecto:
– Falta de tempo
– Objectivos ambiciosos
– Falta de recursos humanos e logísticos
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Modificações à proposta original
• Como alternativa:
– Substituir um processador worker individual por uma thread
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O que são threads ?
• Tradicionalmente, o CPU está ocupado apenas por uma tarefa
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O que são threads ?
• Com threads, repartimos a actividade do CPU em várias tarefas simultaneamente
•Deste modo, é como se tivéssemos vários CPUs num
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Processo de Geração do Código
WSDL
wsdl2java
java java java java java java java java
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Funções Web Services
CreateNewPopulationVector
O cliente pede ao servidor para inicializar um novo vector
DownloadPopulationVector
Envia um novo vector a uma thread worker
SendPopulationVector O worker envia as diferenças para o servidor manager
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Esquema Geral
Creat
eNew
Popul
atio
nVec
tor
m,p
opsi
ze,s
Cliente
Servidor
initD
ata
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Esquema Geral
Dow
nloa
dPop
ulat
ionV
ecto
rD
ownl
oadP
opul
atio
nVec
tor D
ownloadP
opulationVector
Dow
nloadPopulationV
ectorm,popsize,s
m,popsize,sm,popsize,s
m,popsize,s
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Esquema Geral
SendP
opul
atio
nVec
tor
Sen
dPop
ulat
ionV
ecto
r SendP
opulationVector
SendPopulationV
ector
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Condições da experiência
• Parâmetros dos GA idênticos às da simulação• Dois computadores da sala de projectos
– Cliente : AMD Athlon XP 2000+, 768 MB de RAM– Servidor: Pentium III 666 MHz, 192 MB de RAM– Hub rede 100 MB
• 128 threads simultâneas no máximo• Máximo 5 execuções por combinação P/m por
limitações impostas pela rede da sala saturar com m=8
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Resultados da execução com Web Services
Número de cálculos de fitness
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Resultados da execução com Web Services
Número de contactos servidor/threads
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Comparação de resultadosNúmero de cálculos de fitness
Web Services Simulação
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Comparação de resultadosNúmero de contactos
Web Services Simulação
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Análise dos resultados
• Quanto maior P são reduzidos globalmente:– o número de comunicações– cálculos de fitness
• O aumento de m:– diminui o número de contactos– não altera substancialmente o número de cálculos de
fitness– Para m = 80000, a relação linear perde-se a partir de
P=8
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Interpretação
• Aumento de P permite:– Explorar um maior nº de indivíduos
• Aumento de m:– diminui o número de contactos, – Para m=80000, ocorre degradação
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Interpretação (cont.)Tt = Te + Tc
Tt Tempo total dispendidoTe Tempo dispendido em cálculosTc « « « comunicações
Aumento de P :• diminui tanto Te como Tc
Aumento de m:• diminui Tc
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Sugestão para a Internet
Em caso de utilização real:
• O valor de m deve ser determinado de acordo com a largura de banda
• Para valores de m muito grandes, terá que ser considerado o efeito da degradação eventual
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Conclusão
• Os resultados dos Web Services concordam totalmente com os resultados da simulação para P <= 128
• Apesar de não ser uma implementação em série, o efeito acaba por ser semelhante uma vez que as threads do cliente arrancam aproximadamente ao mesmo tempo
• Os Web Services provam ser uma alternativa a sockets na conectividade global
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Trabalho futuro
• Concretizar os objectivos originais do projecto, usando a Internet
• Verificar para P>128
• Criar clientes em diversas linguagens de programação,
• Determinar empiricamente Te e Tc
• Usar uma distribuição exponencial ao longo do tempo