Tìm hiểu về tính toán lưới và ứng dụng của tính toán lưới trong thuật toán di truyền song song

Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
LỜI MỞ ĐẦU
Trong thời đại ngày nay, tin học là nhu cầu không thể thiếu đối với mọi
người trên mọi lĩnh vực. Thiết bị phần cứng mạnh nhằm phục vụ cho yêu cầu tính
toán hiệu năng cao đã được tạo ra. Vì thế tính toán lưới đã ra đời nhằm đáp ứng
nhu cầu này. Tính toán lưới được xem như một phương tiện tập hợp tài nguyên
tính toán chi phí thấp để giải quyết những bài toán lớn.
Chính vì lý do trên nên sau khi học xong môn “Tính toán lưới”, em đã chọn
đề tài “Tìm hiểu về tính toán lưới và ứng dụng của tính toán lưới trong thuật toán
di truyền song song”. Trong phạm vi bài thu hoạch này em xin trình bày tóm tắt
những kiến thức đã học được về tính toán lưới và phân tích ứng dụng của tính toán
lưới trong thuật toán di truyền song song. Việc phân tích ứng dụng của tính toán
lưới trong thuật toán di truyền song song sẽ dựa vào tài liệu “Efficient Hierarchical
Parallel Genetic Algorithms Using Grid Computing”.
Qua đây, em xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ đã tận tình
hướng dẫn em môn học bổ ích và đầy ý nghĩa này. Em xin cảm ơn các bạn cùng
khoá và các anh chị khoá trước đã giúp đỡ em tìm tài liệu và góp ý cho em hoàn
thành tốt bài thu hoạch này!
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 1
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 2
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
MỤC LỤC
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 3
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
NỘI DUNG
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ TÍNH TOÁN LƯỚI
I.1. Khái niệm về tính toán lưới
Khái niệm tính toán lưới đã bắt đầu xuất hiện vào đầu thập niên 1990 với
nghĩa ẩn dụ là làm cho việc sử dụng sức mạnh của máy tính dễ dàng như là việc sử
dụng điện năng. Một định nghĩa về lưới khá hoàn chỉnh được đưa ra bởi tiến sĩ Ian
Foster như sau:
Lưới là một loại hệ thống song song, phân tán cho phép chia sẻ, lựa chọn, kết
hợp các tài nguyên phân tán theo địa lý, thuộc nhiều tổ chức khác nhau dựa trên
tính sẵn sàng, khả năng, chi phí của chúng và yêu cầu về chất lượng dịch vụ (QoS)
của người dùng để giải quyết các bài toán, ứng dụng có quy mô lớn trong khoa
học, kỹ thuật và thương mại. Từ đó hình thành nên các “tổ chức ảo” (Virtual
Organization (VO)), các liên minh tạm thời giữa các tổ chức và tập đoàn, liên kết

với nhau để chia sẻ tài nguyên và/hoặc kỹ năng nhằm đáp ứng tốt hơn các cơ hội
kinh doanh hoặc các dự án có nhu cầu lớn về tính toán và dữ liệu, toàn bộ việc liên
minh này dựa trên các mạng máy tính.
Bản chất của tính toán lưới giống một nền tảng dạng khái niệm hơn là một tài
nguyên vật lý. Lưới được tận dụng để cung cấp tài nguyên cho một nhiệm vụ tính
toán. Mục tiêu của công nghệ lưới liên quan tới những yêu cầu của việc cung cấp
tài nguyên linh hoạt vượt ra khỏi các khu vực cục bộ.
I.2. Lịch sử phát triển
Năm 1965, những người phát triển hệ điều hành Mulitics (tiền nhân của hệ
điều hành Unix) đã đề cập đến việc sử dụng năng lực tính toán như một tiện ích,
một quan điểm rất gần với quan điểm về Grid như hiện nay.
Năm 1990, khi thuật ngữ “siêu tính toán” ra đời, dùng để mô tả các dự án kết
nối các trung tâm siêu máy tính của Mỹ nhằm kết hợp sức mạnh của nhiều siêu
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 4
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
máy tính lại với nhau.
Năm 1997, một trong những dịch vụ tính toán lưới thương mại đầu tiên đã
được Entropia cung cấp, tới nay cũng có nhiều dịch vụ như vậy do các
công ty hay các phòng thí nghiệm thực hiện.
I.3. Các chuẩn tính toán lưới
I.3.1. Chuẩn OGSI (Open Grid Services Infrastructure):
I.3.1.1. Mô hình tương tác
OGSI giới thiệu một mô hình tương tác cho các dịch vụ lưới. Mô hình này
cung cấp một phương thức cố định bằng cách đưa ra các giao diện dùng trong phát
hiện, quản lý vòng đời, trạng thái, tạo-huỷ, thông báo sự kiện và quản lý tham
chiếu.
- Life cycle: là cơ chế dùng để ngăn các dịch vụ lưới truy cập đến các tài
nguyên không được yêu cầu. Các dịch vụ lưới được tạo với vòng đời xác định.
- State managemen: mọi dịch vụ lưới đều có một trạng thái. OGSI xác định
một khung để biểu diễn các trạng thái và một cơ chế để kiểm duyệt hoặc sửa đổi

chúng. OGSI cũng quy định số các trạng thái tối thiểu mà mỗi dịch vụ lưới phải có.
- Service groups: là tập các dịch vụ lưới được chỉ định cho một mục đích
riêng nào đó.
- Factory: là cơ chế (giao diện) cung cấp cách tạo các dịch vụ lưới mới.
Các Factory có thể tạo ra nhiều thể hiện tạm của một chức năng hạn chế, chẳng
hạn một bộ lập lịch tạo một dịch vụ để mô tả cách thực hiện một công việc thông
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 5
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
thường hoặc chúng có thể tạo ra các dịch vụ tồn tại trong thời gian dài như việc
nhân bản cục bộ một tập dữ liệu được sử dụng liên tục.
- Notification: các dịch vụ tương tác với nhau thông qua cơ chế trao đổi
thông điệp trên các lời triệu gọi dịch vụ. Thông tin trạng thái được mô hình cho các
dịch vụ lưới sẽ thay đổi khi hệ thống chạy.
- Handle Map: dùng cho các vấn đề nhận dạng. Khi các factory được sử
dụng để tạo ra một thể hiện mới của dịch vụ lưới, Factory trả về định danh của thể
hiện mới này.
- Grid Service Reference (GSR). GSH cung cấp tham chiếu đến định danh
của dịch vụ lưới còn GSR có thể thay đổi theo thời gian sống của các dịch vụ lưới.
I.3.1.2. Một số giao thức chuẩn
SOAP (Simple Object Access Protocol): là cơ chế truyền thông độc lập với
cấu hình nền và các giao thức khác. Nó dùng XML để trao đổi thông tin trong môi
trường phân tán. Nó hỗ trợ nhiều kiểu trao đổi thông tin khác nhau bao như: mô
hình trao đổi thông tin sau khi gọi thủ tục từ xa hoặc mô hình trao đổi thông tin
trong một cơ chế hướng thông báo. SOAP thường độc lập về giao thức, độc lập về
ngôn ngữ, độc lập về cấu hình và hệ điều hành, hỗ trợ các thông báo XML SOAP.
UDDI (Universal Description Discoverry and Intergation): kho chứa phần
lưu trữ của các dịch vụ Web. UDDI là phần định dạng mô tả dịch vụ Web chuẩn.
Một đăng ký UDDI có thể chứa siêu dữ liệu cho bất kỳ kiểu dịch vụ nào. UDDI
cho phép tìm kiếm và khai thác các dịch vụ Web hiệu quả hơn.
WSDL (Web Service Definition Language): ngôn ngữ định nghĩa các dịch

vụ web. Là ngôn ngữ cung cấp cách mô tả giao diện đặc biệt của các dịch vụ web
và các API. WSDL có thể được xem như là tài liệu được viết bằng XML.
XML (eXtensible Markup Language): ngôn ngữ đánh dấu mở rộng. Là một
siêu ngôn ngữ, sử dụng để mô tả ngữ nghĩa của đối tượng và mô tả phần cấu trúc
bên trong một kiểu mở.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 6
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
WSIL (WS-Inspection Language): tận dụng định dạng của XML làm tăng
khả năng khai thác và tập hợp những mô tả của dịch vụ web đơn giản và mở rộng
hơn. WSIL là cơ chế đơn giản để khai thác dịch vụ web, nó là một định dạng
XML.
I.3.2. Chuẩn OGSA (Open Grid Services Architecture):
I.3.2.1. Các thành phần cơ bản của OGSA
Có ba thành phần chính của OGSA:
- Cơ sở hạ tầng dịch vụ lưới mở OGSI: xây dựng trên các kỹ thuật dịch vụ
web và lưới, OGSI định nghĩa cơ chế tạo, quản lý và chuyển đổi thông tin giữa các
dịch vụ lưới.
- Các dịch vụ OGSA: xây dựng trên các cơ chế OGSI để định nghĩa các
giao diện và các hành vi kết hợp cho các chức năng không được hỗ trợ trực tiếp bởi
OGSI như phát hiện dịch vụ, truy xuất dữ liệu, tích hợp dữ liệu…
- Các mô hình OGSA: hỗ trợ các đặc tả giao diện bằng cách định nghĩa các
mô hình cho các tài nguyên chung và các kiểu dịch vụ.
I.3.2.2. Các dịch vụ nền
OGSA dùng thuật ngữ platform services để chỉ những dịch vụ cung cấp các
chức năng cơ bản. Platform services cung cấp các chức năng nền dùng để xây
dựng các dịch vụ lưới khác cung cấp các chức năng chung dùng trong một số các
dịch vụ mức cao cung cấp các chức năng được thiết kế để dùng cho các quan hệ
mở rộng. Một chức năng được cung cấp bởi một dịch vụ nền sẽ được mô tả trong
một số các dịch vụ mức cao. Hiện tại, tập các dịch vụ nền của OGSA gồm:
- OGSI: định nghĩa các dịch vụ lưới và các cơ chế nền để tạo, quản lý và

trao đổi thông tin giữa các dịch vụ
- WS-Agreement: cung cấp một tập giao diện hỗ trợ việc điều chỉnh các
chính sách, các thoả thuận mức dịch vụ, đặt trước …
- CMM (Common Management Model): cung cấp một cơ sở hạ tầng có thể
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 7
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
quản lý được cho các tài nguyên trong OGSA. CMM định nghĩa mô hình cư xử cơ
sở cho tất cả các tài nguyên và các bộ quản lý tài nguyên trong lưới, công thêm
chức năng quản lý các mối quan hệ và quản lý vòng đời
- OGSA Data Services (các dịch vụ dữ liệu OGSA): cung cấp các chức
năng cơ bản để quản lý dữ liệu trong một môi trường lưới
I.4. Phân loại tính toán lưới
I.4.1. Lưới tính toán
Lưới tính toán là một loại của tính toán lưới, chủ yếu tập trung vào việc sử
dụng năng lực tính toán của lưới. Ở loại lưới này, phần lớn các nút là các nhóm
máy tính có năng lực tính toán lớn nhằm phục vụ cho việc tính toán bài toán lớn.
Hình thức thực hiện là chia tác vụ tính toán lớn thành nhiều công việc nhỏ
thực thi song song trên các nút của lưới. Việc phân tán các tác vụ của lưới sẽ làm
giảm đáng kể thời gian xử lý và làm tăng khả năng tận dụng của hệ thống. Thông
thường, hệ thống chính sẽ chia khối dữ liệu cần xử lý thành các phần nhỏ, sau đó
phân phối đến các nút trên lưới. Mỗi nút thực hiện xử lý dữ liệu, kết quả trả về hệ
thống chính, tại đây sẽ tổng hợp và trình diễn kết quả toàn cục cho người dùng.
I.4.2. Lưới dữ liệu
Lưới dữ liệu sẽ tập trung vào việc lưu trữ và cung cấp khả năng truy xuất
dữ liệu của nhiều cá nhân, tổ chức khác nhau. Người dùng không cần biết chính
xác vị trí dữ liệu khi thao tác với dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu, đặc biệt là các cơ sở
dữ liệu liên hợp đóng vai trò quan trọng trong grid dữ liệu nhất là khi có nhiều
nguồn dữ liệu và xuất hiện nhu cầu kết hợp các thông tin từ các nguồn dữ liệu này.
Lưới dữ liệu có thể được sử dụng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu hoặc các hệ
thống thương mại thông minh. Trong trường hợp này, không chỉ có hệ thống tập

tin hay các cơ sở dữ liệu mà toàn bộ dữ liệu của tổ chức cần tập hợp lại. Ở đây có
thể kết hợp lưới dữ liệu và lưới tính toán.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 8
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
I.4.3. Lưới kết hợp
Lưới kết hợp có thể được xem là một loại kết hợp giữa lưới dữ liệu và lưới
tính toán. Một lưới kết hợp thường được dùng với nhiều máy tính với nhau. Các
máy tính sẽ được kiểm tra định kỳ để xem khi nào bộ xử lý và các tài nguyên khác
rãnh rỗi để thực hiện các tác vụ lưới. Chủ nhân của máy để bàn này sẽ được quyền
xác định khi nào sẽ chia sẻ máy tính của mình với mạng lưới.
I.5. Một số công cụ tính toán lưới hiện nay
I.5.1. Bộ công cụ Globus
Globus là một dự án nghiên cứu gồm nhiều tổ chức tham gia với mục tiêu
ban đầu là tạo cơ sở hạ tầng và các dịch vụ cấp cao cho một lưới tính toán, tuy
nhiên hiện nay được mở rộng phạm vi thành cơ sở hạ tầng cho phép chia sẻ nhiều
loại tài nguyên đa dạng.
I.5.2. Bộ công cụ Legion
Legion là một dự án phát triển middleware cho lưới do trường đại học
Virginia phát triển. Bộ công cụ Legion Toolkit được phát hành lần đầu tiên vào
năm 1997. Đây là bộ công cụ lưới hướng đối tượng. Năm 1998 công ty Avaki
được thành lập đưa bộ công cụ này vào sử dụng cho mục đích thương mại.
I.5.3. Bộ công cụ Condor
Condor là một công cụ cho phép tận dụng thời gian rảnh rỗi của các máy
tính vào công việc tính toán, rất thích hợp cho các ứng dụng dạng nghiên cứu tham
số và tính toán thông lượng cao trong đó các công việc thường không cần liên lạc
với nhau.
I.5.4. Bộ công cụ Nimrod
Nimrod là bộ công cụ cung cấp cho người dùng một giao diện để mô tả các
ứng dụng dạng nghiên cứu tham số. Nimrod G là một biến thể của Nimrod cho
phép liên kết với các hệ thống lưới.

Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 9
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
I.5.5. Bộ công cụ Unicore
Unicore là dự án nghiên cứu lưới được tài trợ bởi bộ giáo dục Đức.
I.6. Lợi ích của tính toán lưới
I.6.1. Tận dụng nguồn tài nguyên nhàn rỗi
Các máy tính cá nhân thường chỉ sử dụng hết 5% thời gian xử lý CPU,
ngay cả các sever cũng thường rảnh rỗi. Grid có thể tối ưu sử dụng các tài nguyên
nhàn rỗi này theo nhiều cách khác nhau.
I.6.2. Sử dụng bộ xử lý song song
Khả năng sử dụng CPU song song là một đặc tính tuyệt vời của lưới, ngoài
việc hỗ trợ các nhu cầu tính toán của các nhà khoa học, sức mạnh tính toán do lưới
cung cấp có thể giúp giải quyết các bài toán đòi hỏi năng lực xử lý lớn trong các
ngành y dược, tính toán tài chính, kinh tế và khai thác dầu hỏa, dự báo thời tiết,
công nghiệp vũ trụ, thiết kế sản phẩm,… và nhiều lĩnh vực khác.
I.6.3. Cho phép hợp tác
Một trong những đóng góp quan trọng của tính toán lưới là cho phép đơn
giản hóa hợp tác chia sẻ, làm việc giữa cộng đồng rộng lớn trên toàn thế giới, cho
phép các hệ thống không đồng dạng làm việc chung với nhau để tạo nên một hệ
thống tính toán ảo cung cấp rất nhiều dạng tài nguyên khác nhau.
I.6.4. Chia sẻ tài nguyên
Không chỉ cho phép chia sẻ các chu kỳ tính toán dữ liệu, lưới còn cho phép
chia sẻ tất cả các loại tài nguyên mà trước đây chưa được chia sẻ như băng thông
mạng, các thiết bị đặc biệt, phần mềm, bản quyền và các dịch vụ, …
I.6.5. Tăng độ tin cậy
Các hệ thống trong lưới thường rẻ và phân tán theo địa lý, do đó, nếu có sự
cố về nguồn điện hay các lỗi hệ thống khác tại một vị trí, toàn bộ phần còn lại
không bị ảnh hưởng. Các phần mềm quản trị lưới có khả năng thực thi lại công
việc trên một nút khác khi phát hiện có lỗi trong hệ thống.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 10

Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
I.6.6. Tăng khả năng quản trị
Trước đây mỗi dự án thường chịu trách nhiệm quản lý một số tài nguyên,
thường xảy ra tình trạng các các tài nguyên của dự án này đang nhàn rỗi trong khi
dự án kia đang gặp vấn đề, thiếu tài nguyên do gặp các sự cố không lường trước
được. Với tầm nhìn rộng hơn do lưới cung cấp các tình huống trên có thể được giải
quyết một cách dễ dàng.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 11
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG CỦA TÍNH TOÁN LƯỚI
TRONG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN SONG SONG
II.1. Giới thiệu
Thuật toán tiến hóa (EA) là mô hình tính toán bắt nguồn từ quá trình tiến hóa
tự nhiên, được áp dụng thành công với độ phức tạp tối ưu. Trong thuật toán di
truyền (GA), một lớp con của EA, giải pháp tiềm năng sẽ được mã hóa thành một
cấu trúc nhiễm sắc thể đơn giản, tái tổ hợp và đột biến các toán tử được lặp lại
nhiều lần để tạo ra quần thể mới cho đến khi đạt được một điều kiện nhất định sẽ
dừng lại. Quần thể này dễ thực hiện và có khả năng thực hiện được trên diện rộng.
Tuy nhiên, hàng nghìn cách gọi đến các mã phân tích thường được yêu cầu xác
định giải pháp gần tối ưu trong hầu hết giải thuật GA truyền thống. Điểm nổi bật
của thuật toán GA là khả năng phân chia các cá thể của quần thể trong nhiều nút
tính toán. Trong thập niên trước, nhiều phương án của thuật toán GAs tồn tại để
khai thác tính song song của thuật toán GAs. Người đọc có thể liên hệ với các buổi
triển lãm thú vị có sử dụng thuật toán GAs song song.
Trong khi có rất nhiều nghiên cứu về thuật toán GAs song song với công nghệ
tính toán phân tán khác nhau được báo cáo, hầu hết các nghiên cứu và các ứng
dụng của thuật toán GAs song song đã được sử dụng trên các nút tính toán chuyên
dụng và đồng nhất. Những tiêu điểm đã có trên tài nguyên tính toán chuyên dụng
với quy mô nhỏ và không dễ dàng phát triển rộng hơn đối với tài nguyên tính toán
chuyên dụng qua các phòng thí nghiệm hoặc thậm chí là tại các tổ chức địa điểm

khác nhau. Vấn đề tiêu chuẩn là một trong những thách thức lớn, trong khi tồn tại
những công nghệ không có các giao diện và phương pháp làm việc chung. Ngoài
ra, sự đánh giá song song trong PGAs thường bị hạn chế bởi các giấy phép thương
mại, hạn chế một đội ngũ thiết kế có thể truy cập liên tục để phân tích thiết kế cùng
một lúc. Điều này chủ yếu là do chi phí cao kết hợp với các giấy phép trang web
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 12
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
của các gói phân tích thương mại. Đây là lý do dẫn đến sự ra đời của “tính toán
lưới”, tính toán lưới đã được sự chú ý rộng rãi, ví dụ như tính toán lưới đã đặt ra
khái niệm về tiêu chuẩn mở cho phân bố các tài nguyên và dịch vụ phổ biến.
Những điểm nổi bật trong tính toán lưới đã được nghiên cứu và phát triển để giải
quyết vấn đề thiết kế phức tạp trong khoa học và kỹ thuật. Trong khi nhiều vấn đề
mở được sử dụng điện toán lưới qua cac phòng thí nghiệm khác nhau, lập kế
hoạch, quản lý tài nguyên và lưới điểm chuẩn là một trong những chủ đề thảo luận
thường xuyên hơn.
Để bổ sung cho công trình hiện có trên thuật toán GAs song song, chúng tôi
trình bày một cách hiệu quả trong khuôn khổ giải thuật di truyền song song phân
cấp sử dụng công nghệ điện toán lưới trong bài báo này. Khuôn khổ trình bày cung
cấp tính năng nổi bật bao gồm hai phần là yếu tố GridRPC mở rộng để che giấu sự
phức tạp cao của lưới môi trường tính toán của người dùng và bộ lập lịch cho liền
mạch để phát hiện tài nguyên, chọn lọc trong một môi trường lưới. Sau đó, các thí
nghiệm này sẽ được đánh giá tính hiệu lực của khuôn khổ đề xuất cho tối ưu hóa
tiến hóa song song dưới các môi trường lưới đa dạng. Cuối cùng, chúng tôi chỉ ra
rằng sự tìm kiếm di truyền song song là rất quan trọng để tăng tốc độ lên nhằm tối
ưu hóa thiết kế tiến hóa.
II.2. Thuật toán di truyền song song
Các thuật toán di truyền sử dụng phương pháp siêu phỏng đoán xác suất lấy
cảm hứng từ các “survival of the fittest”, nguyên lý tiến hóa của học thuyết Darwin
mới. Những sinh vật nhân tạo được tạo ra và đưa vào cạnh tranh trong một cuộc
đấu tranh sinh tồn và chỉ có những người sống sót được phép tái sản xuất. Một

quần thể mới sẽ được tạo ra bằng cách sử dụng các toán tử như lai ghép, đột biến,
và lựa chọn, quá trình này lặp đi lặp lại cho đến khi thỏa một điều kiện nào đó sẽ
dừng lại. Một thuật toán di truyền mà không cần cấu trúc thường được gọi là một
thuật toán GA ngẫu nhiên. Các thuật toán di truyền song song (PGAs) là phần mở
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 13
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
rộng của thuật toán GA ngẫu nhiên. Ưu điểm nổi bật của PGAs là khả năng tạo ra
sự biệt hóa, một quá trình mà các quần thể nhỏ khác nhau sẽ phát triển theo các
hướng đa dạng đồng thời. Chúng đã cho thấy được quá trình tìm kiếm có tốc độ
cao và sẽ đạt được giải pháp chất lượng cao hơn trên các vấn đề thiết kế phức tạp.
Ngoài thuật toán song song GA ngẫu nhiên, hai cấu trúc phổ biến trong thuật toán
Gas song song bao gồm các hòn đảo và tế bào GA
II.2.1. Khách - chủ PGA
Trong khách chủ PGAs được giả thiết rằng có duy nhất một quần thể ngẫu
giao, tức một thuật toán GA kinh điển. Tuy nhiên, không giống như thuật toán GA
kinh điển, sự đánh giá của cá thể sẽ được phân tán bằng cách hoạch định những
phần nhỏ của quần thể giữa các nút khách . Một mô hình như vậy có lợi thế là dễ
thực hiện và không làm thay đổi sự tìm kiếm của một thuật toán GA kinh điển.
II.2.2. Hạt và tế bào PGA
Hạt PGA bao gồm chỉ có một quần thể duy nhất, được cấu trúc trong không
gian. Nó được thiết kế để chạy trên hệ thống xử lý song song. Ví dụ, quần thể của
các cá thể trong một hạt PGA có thể được tổ chức như một lưới hai chiều. Vì vậy,
việc lựa chọn và giao phối trong một GA song song bị hạn chế bởi nhóm nhỏ. Tuy
nhiên, các nhóm chồng lên nhau để cho phép sự tương tác giữa các cá thể để các
giải pháp tốt có thể phổ biến trên toàn bộ quần thể. Đôi khi, GA song song nhỏ
cũng được gọi là các mô hình tế bào PGA.
II.2.3. Đa quần thể hoặc đa nhóm hoặc Island PGA
Đa quần thể (hoặc đa nhóm) PGA có thể phức tạp hơn, vì nó bao gồm các
quần thể nhỏ có các cá thể trao đổi thường xuyên với nhau. Sự trao đổi của các cá
thể này được gọi là sự di trú và nó được điều khiển bởi nhiều tham số. Đa quần thể

PGAs cũng được gọi bằng tên khác nhau. Vì chúng giống các “mô hình Island”
trong quần thể di truyền học, điều đó xem xét một cách tương đối cô lập những
nhóm, nó cũng thường được gọi là mô hình Island PGA.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 14
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
II.2.4. Phân cấp PGA
Các mô hình PGA khác nhau cũng có thể được lai ghép để sản xuất mô
hình PGA phân cấp mới (HPGA). Ví dụ, có thể hình thành một PGA phân cấp kết
hợp một PGA đa quần thể (tại cấp trên) và một hạt PGA hoặc khách chủ PGA,
hoặc thậm chí một mức độ đảo PGA (ở mức độ thấp hơn). Về cơ bản, bất kỳ sự kết
hợp của hai hoặc nhiều hơn trong ba hình thức cơ bản của PGA là một HPGA.
II.3. Khung phân cấp thuật toán di truyền song song (GE-HPGA)
II.3.1. Công nghệ kích hoạt lưới
Công nghệ lưới được sử dụng trong việc phát triển GE-HPGA. Công nghệ
lưới đã thiết lập các tiêu chuẩn GridRPC để phát hiện tài nguyên tự động và lựa
chọn các nguồn tài nguyên cho lưới. Kết quả là, người dùng thực hiện được việc
tìm kiếm và lựa chọn nguồn tài nguyên. Điều này rõ ràng là không thực tế vì số
lượng lớn các tài nguyên máy tính tồn tại trên lưới và thường biến đổi trong thực
tế. Do đó sẽ không hiệu quả nếu sự tương tác giữa khách hàng và nguồn tài nguyên
được lặp đi lặp lại nhiều lần cho cùng một cuộc gọi từ xa. Sự độc đáo của GE-
HPGA là mở rộng API GridRPC cùng với meta-scheduler.
Meta-scheduler thực hiện phát hiện, gói và cân bằng tải sử dụng thông tin
trực tuyến thu thập được từ các cụm máy tính và các dịch vụ lưới tồn tại trên lưới.
Trong khuôn khổ GE-HPGA, các Globus và Discovery Service (MDS) và Ganglia
được sử dụng để cung cấp các thông tin trực tuyến. MDS duy trì một cơ sở dữ liệu
với nguồn tài nguyên có sẵn thông tin và hoạt động như một dịch vụ thư mục tập
trung theo dõi các tài nguyên, vị trí trên lưới và làm thế nào để có thể được tiêu
thụ. Ganglia có thể hiểu theo cách khác là giám sát và cung cấp thông tin về khối
lượng công việc có sẵn, các nút tính toán và các dịch vụ lưới.
Khi cài đặt tính toán lưới, GE-HPGA là cần thiết để cho phép các phần

mềm như dịch vụ lưới. Do đó, GE-HPGA được trang bị với một API GridRPC mở
rộng dựa trên Commodity Grid Kit (CoGKit) cho “gridifying” mới hoặc mã số mô
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 15
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
phỏng hoặc hàm mục tiêu như dịch vụ lưới. Công nghệ lưới điện khác sử dụng các
Globus Grid Security Infrastructure (GSI) cho truy cập an toàn và xác thực trên
lưới. Đối với lưu lượng dữ liệu, Globus Grid File Transfer Protocol (GridFTP)
được sử dụng để thực hiện tất cả các dạng dữ liệu chuyển đổi.
II.3.2. Quy trình làm việc của GE – HPGA
HPGA bao gồm 2 cấp là cấp 1: mô hình Island PGA và cấp 2: Master-
Slave PGA. Hai cấp độ của thứ bậc PGA là “gridified” để tạo thành “quần thể tiến
hóa” và “đánh giá nhiễm sắc thể”.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 16
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
Trong mỗi cụm, một “quần thể tiến hóa” của dịch vụ lưới được lấy ra bằng
cách sử dụng Globus như một trình giao thức. Mặt khác, các “đánh giá nhiễm sắc
thể” có thể được thực hiện trên cluster scheduler cục bộ
Giai đoạn này được mô tả như sau:
(1) Trước khi bắt đầu việc tìm kiếm tiến hóa, chương trình GE-HPGA chủ
sẽ liên lạc với meta-scheduler để đòi hỏi các nút tính toán phù hợp và các dịch vục
lưới như “quần thể tiến hóa” và “đánh giá nhiễm sắc thể”
(2) Các meta-scheduler sẽ có được một danh sách các nguồn tài nguyên
sẵn có. Thông tin trạng thái như vậy được lấy từ Globus MDS và Ganglia. Cơ chế
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 17
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
để tự động phản ánh các cụm tính toán mới và các nút xử lý hoặc các dịch vụ phần
mềm được cung cấp nhằm đảm bảo đăng ký thích hợp để Globus MDS có thể tham
gia vào lưới bất cứ lúc nào.
(3) Nguồn tài nguyên tính toán lưới và dịch vụ thông tin được duy trì bởi
Globus MDS và Ganglia, sau đó sẽ cung cấp cho các chương trình cho GE-HPGA

để tiến hành tìm kiếm tiến hóa song song.
(4) Để truy cập vào các nguồn tài nguyên lưới, Grid Security Infrastructure
(GSI) sẽ được tạo ra.
(5) Được hiển thị theo hình thức ASCII hoặc dữ liệu XML, các quần thể
HPGA được chuyển vào để xác định cho cụm tính toán theo yêu cầu của “quần thể
tiến hóa” và “ đánh giá nhiễm sắc thể”.
(6) Sự tiến hóa song song của các quần thể nho sẽ lựa chọn các cụm tính
toán sử dụng giao thức Globus. Bất cứ khi nào cụm tính toán này nhận được yêu
cầu để khởi động lại “quần thể tiến hóa” tại nút chính của cụm tương ứng.
(7) Các quần thể nhỏ của “đánh giá nhiễm sắc thể” đòi hỏi “đánh giá quần thể”,
sau đó đánh giá trên các nút xử lý có sẵn trong các cụm NetSolve. Vai trò của
Netsolve là tiến hành lập kế hoạch và phát hiện nguồn tài nguyên trong một cụm
tính toán đơn.
(8) Sau khi yêu cầu dịch vụ “đánh giá nhiễm sắc thể” được hoàn thành,
hàm thích nghi của nhiễm sắc thể được sắp đặt trở lại “quần thể tiến hóa” và thực
hiện các toán tử như đột biến, lai ghép và lựa chọn.
(9) Các quần thể nhỏ tiếp tục phát triển được sắp đặt trở lại GE-HPGA chủ
để tiến hành các toán tử di truyền. Quá trình này lặp đi lặp lại cho đến thỏa một
điều kiện nào đó sẽ dừng lại.
II.4. Nghiên cứu thực nghiệm
Phần nghiên cứu thực nghiệm sẽ trình bày về GE - HPGA cho việc phân
phối và môi trường điện toán lưới không đồng nhất, GE-HPGA trong môi trường
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 18
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
có giao thức truyền thông, kích cỡ cụm, các nút tính toán, và các cụm khác nhau về
mặt địa lý
I.4.1. Tối ưu hóa vấn đề tính toán
Đầu tiên, chúng ta xem xét GE-HPGA để giải quyết vấn đề tối ưu hóa
bằng cách sử dụng đa phương thức Rastrigin chuẩn được định nghĩa như sau:
Trong đó j biểu thị kích thước vấn đề. Một chức năng Rastrigin kích thước

10 được xem xét ở đây trong bài báo này. Các cấu hình của GE-HPGA được đưa
ra như sau: Kích thước quần thể nhỏ và điều kiện kết thúc việc tìm kiếm được cấu
hình là C = 80 nhiễm sắc thể và G = 100 việc tìm kiếm tối đa. Toán tử đột biến
đồng bộ và toán tử lai ghép tại xác suất của P
m
= 0.1 và P
c
= 0.9, tương ứng, được
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 19
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
sử dụng trong khoảng thời gian di chuyển được cấu hình là I = 5. Một thuật toán
xếp hạng tuyến tính được sử dụng để lựa chọn và thực hiện. Việc thực hiện GE-
HPGA để giải quyết vấn đề Rastrigin được thử nghiệm cho các yếu tố sau sử dụng
5 cụm trong bảng sau:
Những nỗ lực tính toán phát sinh đối với HPGA nối tiếp (S-HPGA) và GE- HPGA
để tối ưu hóa các vấn đề Rastrigin trong môi trường đa dạng lưới được biểu diễn
như sau:
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 20
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
Thời gian trung bình của S-HPGA và GE-HPGA trong đơn và đa cụm trên
chức năng Rastrigin. Lưu ý: chi phí cao chỉ việc sử dụng giao thức truyền thông an
toàn và ngược lại.
GE-HPGA trên hình trên sẽ tính toán hiệu quả hơn so với HPGA (S-
HPGA) nối tiếp với một trong hai giao thức truyền thông bảo mật thấp hoặc cao.
S-HPGA đề cập đến một HPGA để các quần thể nhỏ được thực hiện tuần tự trong
cụm.
Điều thú vị là kết quả thu được cho thấy nhiều cụm GE-HPGA không cung
cấp bất kỳ lợi ích trong hiệu quả tìm kiếm trên các cụm đơn GE-HPGA. Đây là
hiệu ứng của các chi phí giao thức truyền thông cao và chi phí tính toán thấp của
hàm mục tiêu. Điều này có nghĩa rằng nó không phải là luôn luôn có lợi để xem

xét sử dụng cụm hơn trong một GE-HPGA.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 21
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
I.4.2. Vấn đề thế giới thực: Thiết kế Aerodynamic Airfoil
Phần này sẽ mở rộng nghiên cứu về GE-HPGA cho vấn đề kỹ thuật phức
tạp, đặc biệt là thiết kế tiến hóa hiệu quả của hình dạng cánh máy bay khí động
học. Chúng ta xem xét thiết kế tối ưu hóa thông số của cấu trúc cánh máy bay 2D
sử dụng một vấn đề thiết kế áp lực ngược cận âm. Một cách tiếp cận điển hình để
thiết kế áp lực ngược là “smoothen” phía trên bề mặt đường cong áp lực để duy trì
diện tích đường cong, duy trì lực nâng được tạo ra bởi các cánh máy bay. Mục tiêu
là tạo ra từ cánh máy bay NACA 0012, mà bản thân nó có hình dạng cơ sở ban
đầu. Hình học cánh máy bay có đặc điểm là sử dụng 24 biến thiết kế với NACA
0012 AIRFOILS như đường cơ sở, được thể hiện như hình sau:
Các điều kiện dòng tự do trong vấn đề này là tốc độ cận âm Mach 0.5 và
góc 2.0 (AOA), tương ứng với áp lực đối xứng trên các bức tường trên và dưới.
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 22
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
Trong các vấn đề tối ưu hóa hình dạng khí động học, nếu w là biến dòng
chảy và S các biến thiết kế hình dạng, ngược vấn đề thiết kế áp lực có thể được xây
dựng như một vấn đề giảm thiểu có dạng như sau:
Sử dụng 24 biến để thiết kế và hàm mục tiêu được xác định trong biểu thức
trên, các GE-HPGA được sử dụng để tối ưu hóa một vấn đề thiết kế áp lực ngược
cận âm. Trong các nghiên cứu thực nghiệm, chúng ta xem xét cấu hình sau: điểm
xác suất lai ghép P
c
= 0.9, đột biến P
m
= 0.1, kích thước quần thể C = 50, số lượng
thế hệ tối đa G = 100 và khoảng thời gian chuyển đổi I = 5.
Ở đây chúng ta xem xét một môi trường lưới điện bao gồm bốn cụm tóm

tắt trong bảng sau:
Thời gian trung bình của mỗi cụm tính toán để đánh giá một quần thể của
50 nhiễm sắc thể trong GA song song được đưa ra trong bảng sau:
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 23
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ

Việc tìm kiếm của n-cụm GE-HPGAs, tức là 2,3, hoặc 4 quần thể GE-
HPGA, để tối ưu hóa thiết kế áp lực ngược như hình sau:
Do sự không đồng nhất của môi trường lưới, cụm Surya đã trở thành nút
cổ chai của GE-HPGA vì nó sử dụng một mô hình di cư đồng bộ cho tất cả các
“đánh giá nhiễm sắc thể” và “quần thể tiến hóa” trong một thế hệ GE-HPGA để
hoàn thành trước khi hoạt động di cư và các thế hệ tìm kiếm tiếp theo tiến hành.
Điều này dẫn đến hiệu quả tìm kiếm thấp, đặc biệt là khi có nhiều cụm được sử
dụng, tức là trong 4 cụm GE-HPGA.
Kết quả thu được có thể dễ dàng giải thích như sau. Xem xét 4 quần thể
GE-HPGA chạy trên 4 cụm, nó có thể được ước tính từ bảng trên, 852.34> 4 bảng
164.13 = 656.52
Cùng với sự không đồng nhất của các nguồn tài nguyên tính toán, giải
pháp đơn giản để duy trì các lợi ích của việc song song là để cấu hình kích thước
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 24
Bài thu hoạch môn Tính toán lưới GVHD: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ
quần thể theo khả năng tính toán của các cụm. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có
những bất lợi khi thay đổi tiêu chuẩn của một Island PGA đồng bộ và cũng là
chống lại triết lý của tính toán lưới. Một giải pháp thích hợp hơn là cung cấp tốc độ
không phụ thuộc vào tính không đồng nhất trong môi trường lưới của tìm kiếm di
truyền song song. Giải pháp trên được mô tả theo hình sau:
Ý tưởng cốt lõi nằm ở chỗ tách “quần thể tiến hóa” trong GE-HPGA vào
hai dịch vụ riêng biệt, cụ thể là, các toán tử tiến hóa ở GE-HPA chủ và “nhiễm sắc
thể quần thể” tại mỗi cụm tính toán. Bằng cách này, các cụm tính toán được chỉ có
Cao Thị Thuỳ Linh – MSHV: CH1101099 Trang 25