Назва статті

МЕТОД ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ І ОПТИМІЗАЦІЯ ПАКЕТІВ ФІЗИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ

Номер віснику

22

DOI:

10.36994/2707-4110-2019-1-22-34

Автори

Шадура О. В., Інститут теоретичної фізики ім. М.М Боголюбова НАН України, Київ, Україна. ksu.shadura@gmail.com

Ключові слова

Генетичні алгоритми, багатоцільова оптимізація, оптимізація чорної коробки, моделювання транспорту частинок

Анотація

У статті показано, що, дослідження в області фізики високих енергії (ФВЕ) і ядерної фізики не можливі без використання великих обчис¬лю¬вальних потужностей та спеціального програмного забезпечення для оброб¬ки, моделювання та аналізу даних. Об’єднання класичної реалізації еволюційних алгоритмів разом з методами машинного навчання без вчителя створює потужний підхід, який дозволяє ефективно оптимізувати продуктивність складних додатків, таких як високопаралельні додатки для моделювання транс¬порту частинок у складних детекторах, що залежить від великої кіль-кості корельованих параметрів. Цей підхід можна застосувати для опти-міза¬ції інших пакетів програмного забезпечення. Під час роботи було проведено аналіз програмного забезпечення, яке використовується для симуляції (моделювання) проходження елементарних частинок через матерію при обробці експериментів в ЦЕРН на Великому Андроному Колайдері, зокрема, програмного пакету нового покоління GeantV. Аналіз дозволив визначити головні чинники (розмір пам’яті, обсяг даних, час роботу, кількість інструкцій як фітнес-функції та кількість фізичних подій, кількість буферованих фізичних подій, кількість ниток та кількість препараторів), що впливають на продуктивність обчислень та можуть бути використані для стохастичної оптимізації продуктивності пакету симуляції, а також виявити вузькі місця в функціональній моделі GeantV.Вперше запропоновано новий генетичний оператор (НГК-оператор), який побудовано на основі методу нецентрованих головних компонент, і виконано інтеграцію НГК-оператора в типовий генетичний алгоритм, що використовується для оптимізації програмного пакету GeantV. Дослідження показали, що для GeantV загальний час виконання батчу симуляцій скоротився за допомогою запропонованого модифікованого генетичного алгоритму, що потрібно було довести.

  • Регистрация
  • Авторизация