Este repositório contém o código fonte da nossa biblioteca em GPU para o algoritmo genético enviesado de chave aleatória, este projeto foi proposto com apoio do CNPQ, FAPEAL e o Instituto de Computação da Universidade Federal de Alagoas. O GPU-BRKGA é fruto de dois ciclos de participação em um projeto de iniciação científica.
Você pode compilar este repositório utilizando o terminal com o NVCC instalado, basta executar o Makefile, se compilado corretamente, você pode executar utilizando:
./api-usage 'seed' 'gerações', por exemplo:
./api-usage 0 1000, o algoritmo irá executar com seed 0 e rodar por 1000 gerações.
Autores:
Derek Alves, Davi Oliveira, Bruno Nogueira e Ermeson Andrade
O GPU-BRKGA foi implementado em CUDA/C++ e está estruturado a partir de basicamente três classes, sendo estas: GPU-BRKGA, Decoder e Individual.
1)GPU-BRKGA ́e a classe base da nossa API e contém todos os metodos e variaveis necessários para a execução da parte independente do problema.
2)Decoder ́e a classe a ser implementada pelo usuário e precisa conter pelo menos dois métodos: Decode e Init, que serão discutidos adiante. Outros métodos podem ser especificados pelo usuário se necessário.
3)Individual ́e usada para representar um indivíduo em memória da RAM. Além dessas classes, utilizamos o arquivo kernels.cuh que contém algumas funções e kernels necessários para a API, como por exemplo o kernel Offspring, que é responsável por fazer o cruzamento em GPU.
O usuário precisa especificar a classe Decoder, que é o decodificador escolhido para abordar o problema a ser abordado pelo usuário, já indicamos anteiormente que o usuário precisa implementar dois métodos por padrão, esses métodos são:
Decode: É o método que irá decodificar uma população por completo, este método é chamado pelo GPU-BRKGA e o decodificador dado pelo usuário deve tratar a população guardando os valores das aptidões que podem ser calculadas tanto em CPU como em GPU, para isto o usuário deve fornecer o parâmetro gpu_deco ao GPU-BRKGA, Este parâmetro é um simples booleano, onde verdade indica que a decodificação será efetuada em GPU, e falso indica que a decodificação ocorrerá em CPU.
Init: É o método que é chamado na inicialização do algoritmo, e sua finalidade é garantir ao usuário a possibilidade de inicializar possíveis instâncias que o decodificador poderá utilizar.
Um exemplo para um decodificador para a função Rastrigin foi implementado, pode ser encontrado pelo nome SampleDecoder.cu.
Uma vez especificada a classe decoder, o usuário prosseguirá com a implementação do arquivo que servirá como base para resolver o problema escolhido., um exemplo para este arquivo está contido no repositório, você poderá encontrá-lo pelo nome api-usage.cu.
Para este arquivo, alguns métodos devem ser chamados:
Inicializar o GPU-BRKGA a partir do contrutor da classe.
Após isso, o usuário deve chamar a função evolve, a função evolve pode ser chamada passando um parâmetro que indica a quantidade de gerações que as populações irão evoluir, por exemplo: evolve(1000), assim, evoluindo por mil gerações, ou então chamar simplesmente evolve(), que irá evoluir por uma geração e assim controlar a quantidade de gerações por meio de um laço.
Então, após as gerações desejadas, o usuário pode obter a melhor solução encontrada por meio do método getBestIndividual(), que irá retornar a melhor solução.
Podem ainda ser utilizados outros métodos presentes em nossa API, como por exemplo: reset(), que irá reinciar todas as populações do algoritmo com novas chaves aleatórias, exchangeElite(M), que irá trocar os M indivíduos elite entre as populações independentes, caso utilize mais de uma população, getPopulations() que irá retornar todas as populações presentes no algoritmo, cpyHost(), que copia todos os dados em memória VRAM para a RAM, além dos já conhecidos métodos get para acessar valores privados ao GPU-BRKGA.