Karesel atama problemleri için tavlama benzetimi paralelleştirme yöntemlerinin karşılaştırılması

Karesel atama problemi (KAP), NP-hard sınıfındaki en zor kombinatoryal optimizasyon problemlerinden birisidir. Problemin zorluğundan dolayı birçok araştırmacı bu tip atama problemini çalışılmaktadır. Bu çalışmada tavlama benzetimi yöntemi MATLAB platformunda paralelleştirilerek iyi bilinen bir KAP Kütüphanesi olan QAPLIB’den alınan 36 örnek problemi çözmek için kullanılmıştır. Değişik paralelleştirme yöntemlerinin performansları kullanılan problemler için karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak seri tavlama benzetimi yöntemiyle karşılaştırıldığında, paralel yöntemlerin uygun parametreler kullanıldığında daha hızlı sonuç verdiği görülmüştür.

Comparison of simulated annealing parallelization methods for quadratic assignment problems

Quadratic assignment problem (QAP) is one of the most difficult combinatorial optimization problems in the NP-hard class. Due to the difficulty of the problem, many researchers have been studying this type of assignment problem. In this work, simulated annealing method is parallelized on MATLAB platform and is used to solve 36 problems from QAPLIB which is a well-known QAP library. The performance of different parallelization methods is compared for the problems used. As a result, when compared with the serial simulated annealing method, it is seen that the parallel methods give faster results when the appropriate parameters are used.

___

  • Koopmans TC, Beckmann M. “Assignment problems and the location of economic activities”. Econometrica, 25(1), 53-76, 1957.
  • Loiola EM, de Abreu NMM, Boaventura-Netto PO, Hahn P, Querido T. “A survey for the quadratic assignment problem”. Europian Journal of Operational Research, 176(2), 657-690, 2007.
  • Paul G. “Comparative performance of tabu search and simulated annealing heuristics for the quadratic assignment problem”. Operations Research Letters, 38(6), 577-581, 2010.
  • Onbaşoǧlu E, Özdamar L. “Parallel simulated annealing algorithms in global optimization”. Journal of Global Optimization, 19(1), 27-50, 2001.
  • Ferreiro AM, García JA, López-Salas JG, Vázquez C. “An efficient implementation of parallel simulated annealing algorithm in GPUs”. Journal of Global Optimization, 57(3), 863-890, 2013.
  • Laursen PS. “Parallel heuristic search-introductions and a new approach”. Solving Combinatorial Optimization Problems in Parallel. Editors: Ferreira A, Pardalos P. Lecture Notes in Computer Science, 1054, 248-274, 1996.
  • Holmqvist K, Migdalas A, Pardalos PM. Parallelized Heuristics for Combinatorial Search. Editors: Migdalas A, Pardalos PM, Storøy S. Parallel Computing in Optimization, 269-294, Boston, MA, USA, Springer, 1997.
  • Hussin MS, Stützle T. “Tabu search vs. simulated annealing as a function of the size of quadratic assignment problem instances”. Computers & Operation Research, 43, 286-291, 2014.
  • Said GAENA, Mahmoud AM, El-Horbaty ESM. “A comparative study of meta-heuristic algorithms for solving quadratic assignment problem”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 5(1), 1-6, 2014.
  • Karami M, Niroomand S, Mirzaei N, Vizvari B. “Analysis and performance measurement of existing solution methods of quadratic assignment problem”. International Journal of Electronics, Mechanical and Mechatronics Engineering, 3(2), 557-570, 2014.
  • Ghandeshtani KS, Mollai N, Seyedkashi SMH, Neshati MM. “New simulated annealing algorithm for quadratic assignment problem”. ADVCOMP 2010: The Fouth International Conference on Advanced Engineering Computing and Applications in Sciences, Florence, Italy, 25-30 October 2010.
  • Wang JC. “A multistart simulated annealing algorithm for the quadratic assignment problem”. 3rd International Conference on Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications, Kaohsiung, Taiwan, 26-28 September 2012.
  • Kovac M. “Solving quadratic assignment problem in parallel using local search with simulated annealing elements”. The International Conference on Digital Technologies 2013, Zilina, Slovakia 29-31 May 2013.
  • Kaviani MA, Abbasi M, Rahpeyma B, Yusefi MM. “A hybrid tabu search-simulated annealing method to solve quadratic assignment problem”. Decision Science Letters, 3(3), 391-396, 2014.
  • Paul G. “A GPU implementation of the simulated annealing heuristic for the quadratic assignment problem”. Computing Research Repository, arXiv: 1208.2675, 2012.
  • Rao SS. Engineering Optimization Theory and Practice. 4th ed. New Jersey, USA, Wiley, 2009.
  • Chen H, Flann NS, Watson DW. “Parallel genetic simulated annealing: a massively parallel SIMD algorithm”. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 9(2), 126-136, 1998.
  • Burkard RE, Çela E, Karisch SE, Rendl F. "QAPLIB”. http://anjos.mgi.polymtl.ca/qaplib/ (09.05.2017).
  • Nugent CE, Vollmann TE, Ruml J. “An experimental comparison of techniques for the assignment of facilities to locations”. Operations Research, 16(1), 150-173, 1968.
  • Skorin-Kapov J. “Tabu search applied to the quadratic assignment problem”. ORSA Journal of Computing, 2(1), 33-45, 1990.
  • Burkard RE, Karisch SE, Rendl F. “QAPLIB A quadratic assignment problem library”. Journal of Global Optimization, 10(4), 391-403, 1997.
  • Li Y, Pardalos PM. “Generating quadratic assignment test problems with known optimal permutations”. Computational Optimization and Applications, 1(2), 163-184, 1992.
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-7009
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Asenkron motorlar için ayarlanabilir gerilim uygulamalı V/f tabanlı hız denetiminde farklı PWM tekniklerinin performans analizi

Selami KESLER

Microsoft Kinect V2 tabanlı yenilikçi bir yöntem ile ROM ölçümlerine ait geçerlilik ve güvenirlik çalışması

İrfan KÖSESOY, Cemil ÖZ, Fatih ASLAN, Fahri KÖROĞLU, Mustafa YIĞILITAŞ

Yazılım hata tahmininde kullanılan metriklerin karar ağaçlarındaki bilgi kazançlarının incelenmesi ve iyileştirilmesi

İbrahim Berkan AYDİLEK

Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması

Tahir Emre KALAYCI

Genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağı örüntü katman büyüklüğünü azaltmak için kümeleme tabanlı bir yaklaşım

Mustafa ORAL, Serkan KARTAL, Buse Melis ÖZYILDIRIM

Büyük patlama büyük çöküş optimizasyon yöntemi ile ultra geniş band sensörlerinin iç mekân konum belirleme doğruluklarının iyileştirilmesi

Taner ARSAN

Türkçe için karşılaştırmalı metin sınıflandırma analizi

Savaş YILDIRIM, Tuğba YILDIZ

Etkin epoklar ile motor hayaline dayalı EEG işaretlerinin sınıflandırma doğruluğunun artırılması

Ebru ERGÜN, Önder AYDEMİR

Akciğer X-ray görüntülerinde nodül gelişimi takibi

Emre SÜMER, Muharrem ENGİN, Muhteşem AĞILDERE, Hasan OĞUL

Elektrikli araç uygulamalarında kullanılan lityum bataryalar için göreceli kapasite tahmin yöntemi

Türev SARIKURT, Abdülkadir BALIKÇI