(1)
при следующих ограничениях:
, (2)
. (3)
Элементы xiz плана распределения X являются непрерывными величинами и имеют следующий смысл: если xiz=1, то z-е задание выполняется на i-м компьютере, если xiz=0, то z-е задание на i-м компьютере не выполняется. Величина τiz - это время выполнения z-го задания на i-м компьютере,λ1 ,λ2 - коэффициенты целевой функции. Целевая функция (1) является сверткой двух критериев: загруженность компьютеров должна быть равномерной, суммарное время работы компьютеров должно быть минимальным.
Ограничение (2) требует, чтобы каждое задание выполнялось только на одном компьютере. Ограничение (3) требует, чтобы на -м компьютере задание либо выполнялось целиком, либо вовсе не выполнялось.
Задача (1)-(3) является непрерывной с ограничениями типа равенств и относится к классу задач нелинейного программирования. Для решения исходной задачи она формулируется как задача безусловной оптимизации, и в результате математическая модель распределения заданий в мультипроцессорной системе выглядит следующим образом:
(4)
Решение имеет смысл только тогда, когда элементы вектора X принимают значения 0 или 1, поэтому решение округляется в соответствии со следующим правилом:
. (5)
Для решения задачи (4) применяется метод Флетчера-Ривса [2], который относится к классу градиентных методов поиска приближенного решения. Метод Флетчера-Ривса состоит в построении последовательности точек {Xk}, где ,k=0,1,..., обеспечивающей убывание целевой функции (т.е. ), где точки последовательности вычисляются по правилу:
,k=0,1..., (6)
а величина шага tk определяется для каждого значения k из условия:
. (7)
Решение задачи (7) сводится к нахождению корней полинома третьей степени. Направление убывания определяется по формуле:
, (8)
где вектор-градиент целевой функции и коэффициент определяются как:
и .
Евклидова норма вычисляется по формуле:
(9)
Алгоритм Флетчера-Ривса состоит из следующих этапов:
Входные параметры алгоритма: начальное состояние , параметры критериев останова , предельное число итераций M.
- Установить счетчик итераций:k=0 .
- Вычислить градиент , используя следующую формулу:.
- Проверить выполнение условия окончания . Если условие выполнено, то принять и перейти на п.9.
- Если выполняется условие k≤M, то X* = Xk и перейти на п.9.
- Определить направление убывания по формуле (8).
- Найти . Если t*k не найден, то принять t*k = 0.
- Вычислить новую точку .
- Если одновременно выполняются условия , , , , то принять X* =X k+1 и перейти на п.9. Иначе установить k = k+1 и перейти на п.2.
- Округлить координаты точки в соответствии с правилом (5).
- Если план X*удовлетворяет ограничениям (2) и (3), то X* - найденное решение, в противном случае - решения не найдено.
- Выход.
В работе исследовано влияние параметров алгоритма на получаемые решения и скорость работы алгоритма. Предложен способ выбора начальных точек из окрестности центра единичного куба, т.е. . Численные эксперименты показали, что наилучшие значения Δx находятся в интервале от 0.05 до 0.2. Однако, при слишком малом Δx может возникнуть ситуация когда все точки из окрестности будут находиться в области притяжения локальных минимумов, далеких от оптимального решения, что ограничит потенциальную возможность алгоритма найти глобальный минимум. Поэтому рекомендуется выбирать параметр Δx из диапазона [0.15;0.2].
В работе исследованы критерии останова и выявлены их недостатки, приводящие к избыточному числу итераций алгоритма. Предложен модифицированный критерий останова, использующий относительные приращения целевой функции, позволяющий сократить число итераций без потери качества получаемых решений.
Результаты численных экспериментов показали эффективность метода Флетчера-Ривса для решения задачи распределения заданий в мультипроцессорной системе, и были даны рекомендации по выбору параметров алгоритма.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Дегтярев Ю.И. Исследование операций: Учеб. для вузов по спец. АСУ. - М.: Высш. шк., 1986. - 320 с.: ил.
- Летова Т.А., Пантелеев А.В. Экстремум функций в примерах и задачах: Учебное пособие. - М.: Изд-во МАИ, 1998.-376 с.: ил.
Библиографическая ссылка
Кайнов А.С. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДАНИЙ В МУЛЬТИПРОЦЕССОРНОЙ СИСТЕМЕ МЕТОДОМ ФЛЕТЧЕРА-РИВСА // Современные наукоемкие технологии. – 2008. – № 12. – С. 46-48;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=24347 (дата обращения: 21.11.2024).