Paralel programlama tekniklerinin gelişime dayalı algoritmalar üzerindeki etkinlik analizi
Efficiency analysis of parallel programming techniques on evolutionary algorithms
Yazar: RÜŞTÜ AKAY
Danışman: DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Paralel hesaplama = Parallel computing

Özet:
Son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmeler tasarım problemlerinin
daha da zorlaşmasını beraberinde getirmiş ve hesaplama ihtiyaçlarını
artırmıştır. Problemlerin zorlaşması ve artan hesaplama ihtiyacının
karşılanması, çözümlerde kullanılan algoritmaların performanslarını
arttırıcı yeni yaklaşımlar önerilmesine ve paralel hesaplama
sistemlerinin etkin bir şekilde kullanılmasına olan ilgiyi
arttırmaktadır.
Bu amaçla tez kapsamında, temel versiyonları asenkron yapıda olan
bazı algoritmaların senkron modelleri önerilerek performanslarını
arttırıcı yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Aynı zamanda,
algoritmaların performanslarının kontrol parametrelerine olan
bağımlıklarını önlemek ve daha kararlı yapılar oluşturmak için yeni
portföy stratejileri önerilmiştir. Önerilen yeni modellerin farklı
paralel gerçekleştirimleri ile, değişik özelliklere sahip zorluk
derecesi yüksek test problemlerinin çözümü gerçekleştirilmiş ve
detaylı başarım analizleri yapılmıştır. Bilinen test problemlerinin
yanı sıra, gerçek dünya problemlerinden yapay sinir ağları eğitimi
gerçekleştirilmiştir. Bunlara ilave olarak bazı algoritmaların ayrık
modellerinin paralel gerçekleştirimi yapılarak etkin komşu üretme
mekanizmaları entegre edilmiştir. Bu gerçekleştirimler ayrık bir
problem türü olan gezgin satıcı problemlerinin çözümünde
kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen modellerin
problemlerin çözüm kalitesini arttırdığı, algoritmaları daha kararlı
hale getirdiği ve paralel hesaplama sistemlerinin kullanımı ile de
çözüm sürelerinin önemli oranda kısalabileceği gözlemlenmiştir. Bu
çalışma ile paralel hesaplama sistemleri üzerinde çalışan
algoritmalar ile geniş ve kapsamlı problemlerin etkin bir şekilde
çözülebileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Technological advances in recent years have made design problems
more difficult and have increased the computing needs required to
solve them. The difficulty of problems and increased source needs
have led to the proposal of  parallel implementations of some
commonly used problem solving techniques and to increased interest
in efficient parallel computation  systems.
For this purpose, synchronous models of the algorithms, the basic
versions of which have asynchronous structures, were proposed in
order to achieve faster parallel models. Moreover, to prevent
performance from being affected by the control parameters and to
make more stable structures, new portfolio strategies were proposed.
Difficult problems with different characteristics and with varying
difficulty levels were solved by the proposed approaches and
comprehensive comparisons were presented in the experiments for
performance analysis. In addition to well-known benchmark problems,
some real-world problems were solved by using artificial neural
networks and trained by using the proposed parallel models.
Moreover, the parallel models of the algorithms were implemented for
combinatorial type problems and efficient local search methods were
integrated into the algorithms. The traveling salesman problem was
used in the experiments carried out for combinatorial algorithms. It
was observed that the proposed models improved solution quality and
algorithm stability; they also decreased the running times
significantly. It is shown that evolutionary algorithms running on
parallel computing systems can be employed to solve large and
complex problems effectively.