Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI (전자공학회논문지CI)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

A 2-Dimension Torus-based Genetic Algorithm for Multi-disk Data Allocation

2차원 토러스 기반 다중 디스크 데이터 배치 병렬 유전자 알고리즘

  • 안대영 (서원대학교 컴퓨터교육과) ;
  • 이상화 (서원대학교 컴퓨터정보·통신공학) ;
  • 송해상 (서원대학교 컴퓨터정보·통신공학부)
  • Published : 2004.03.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper presents a parallel genetic algorithm for the Multi-disk data allocation problem an NP-complete problem. This problem is to find a method to distribute a Binary Cartesian Product File on disk-arrays to maximize parallel disk I/O accesses. A Sequential Genetic Algorithm(SGA), DAGA, has been proposed and showed the superiority to the other proposed methods, but it has been observed that DAGA consumes considerably lengthy simulation time. In this paper, a parallel version of DAGA(ParaDAGA) is proposed. The ParaDAGA is a 2-dimension torus-based Parallel Genetic Algorithm(PGA) and it is based on a distributed population structure. The ParaDAGA has been implemented on the parallel computer simulated on a single processor platform. Through the simulation, we study the impact of varying ParaDAGA parameters and compare the quality of solution derived by ParaDAGA and DAGA. Comparing the quality of solutions, ParaDAGA is superior to DAGA in all cases of configurations in less simulation time.

본 논문에서는 NP-Complete 부류에 속하는 다중 디스크 데이터 배치 문제를 해결하기 위한 병렬 유전자 알고리즘을 제안한다. 이 문제는 디스크 입출력 처리의 병렬성이 극대화되도록 Binary Cartesian Product File의 데이터 블록들을 디스크어레이에 배치하는 방식을 찾는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었던 DAGA 방식은 순차 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로서, 이전에 제안되었던 다른 방식에 비해 디스크 수에 대한 제약을 없애면서도 우수한 결과를 제공함을 보여 주었으나 시뮬레이션 시간이 너무 커서 큰 용량의 데이터 구성에 대한 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DAGA의 시뮬레이션 시간 단축을 위한 방식으로서, 2차원 토러스(2-Dimension Torus) 기반 병렬 유전자 알고리즘(ParaDAGA)을 제안한다. ParaDAGA는 분산 객체 모형을 기반으로 설계되었으며, 단일 프로세서 시스템에서 구현된 병렬처리 컴퓨터 시뮬레이터에서 수행되도록 구현하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여, ParaDAGA의 시뮬레이션 변수 값이 결과에 주는 영향을 분석하였고, ParaDAGA 방식이 DAGA 방식에 비해 우수한 결과를 제공할 수 있는지를 실험하였다. 실험 결과는 ParaDAGA 방식이 순차 알고리즘인 DAGA보다 알고리즘 수행 시간 뿐 아니라, 찾아낸 결과도 우수함을 보여준다.

Keywords

References

  1. 안대영, 박규호, 임기욱, '유전자 알고리즘을 이용한 다중 디스크 데이터 배치 방식', 전자공학회논문지, 제35권 C편, 46-58쪽, 1998
  2. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and machine Learning, Addison-Wesley, 1989
  3. Y. Y. Sung, 'Parallel searching for binary Cartesian product files,' Proc. ACM Communication CSC 1985 Conf., pp. 163-172, March 1985 https://doi.org/10.1145/320599.320668
  4. M. Srinivas and L.M. Patnaik, 'Genetic Algorithms: A survey,' IEEE Computer, pp. 17-26, June 1994 https://doi.org/10.1109/2.294849
  5. H.Muhlenbein, M.Schmisch, and J.Born, 'Parallel genetic algorithm as function optimizer,' Proc. Int. Conf. Genetic Algorithms, pp. 271-275, July 1991
  6. J. Lienig, 'A Parallel Genetic Algorithm for Performance-Driven VLSI Routing,' IEEE Trans. on Evolutionary Computation, Vol. 1, No.1, pp, 29-49, April 1997 https://doi.org/10.1109/4235.585890
  7. B. B. Prahlada Rao and R Cc. Hansdah, 'Extended distributed genetic algorithm for channel routing,' Proc. IEEE Symp, Parallel and Distributed Proc., pp. 726-733, 1993
  8. V.S. Ggordon and D. Whitley, 'Serial and Parallel Genetic Algorithms as Function Optimizer,' Proc. 5th Int. Conf. Genetic Algorithms, pp, 177-183, 1993
  9. Shumeet Baluja, 'Structure and Performance of Fine-Grain Parallelism in Genetic Search,' Proc. 5th Int. Conf. Genetic Algorithms, pp. 155-162, 1993
  10. K. Park, O. Frieder, and A. Sood, 'A Parallel solution for the multiprocessor document allocation problem,', Proc. Int. Conf. Parallel Processing, Vol. III, pp, 119-122, August 1994 https://doi.org/10.1109/ICPP.1994.41
  11. J. P. Cohoon, W. N. Martin and D.S. Richards, 'A multi-population genetic algorithm for solving the K-Partition problem on hypercubes,' Proc. Int Conf. Genetic Algorithms, pp.13-16, July 1991