FUNDAMENTE ALE OPTIMIZĂRII MULTI-OBIECTIV A SISTEMELOR COMPLEXE DE CALCUL

Autor/autori: Prof. dr. ing. Lucian N. VINȚAN

Rezumat: Acest articol prezintă bazele teoretice ale optimizării multi-obiectiv a sistemelor de calcul complexe. Se arată că algoritmii de optimizare multi-obiectiv sunt prea generali. Pentru a obţine rezultate bune, aceștia trebuie îmbunătăţiţi prin utilizarea unor cunoștinţe de domeniu, specifice sistemelor de calcul, în cazurile considerate aici. Aceste metode trebuie automatizate și utilizate intensiv în fazele de cercetare – proiectare. Elaborarea unor algoritmi de optimizare multi-obiectiv eficienţi, atât din punct de vedere al timpului de rulare cât și din punct de vedere al calităţii soluţiilor obţinute, constituie o mare provocare știinţifică și tehnică. Se prezintă o abordare a acestei probleme utilizând inclusiv conceptul de meta-optimizare, adică o optimizare bazată pe mai mulţi algoritmi de optimizare care lucrează în mod concurent

Cuvinte cheie: Arhitectura sistemelor de calcul, algoritmi genetici, optimizare multi-obiectiv, suprafaţa Pareto, logică fuzzy, meta-optimizare.


Abstract: In this paper we present some fundamental ideas related to complex computing systems’ automatic multi-objective optimization. It is shown that these optimization algorithms are too general. In order to develop some effective optimization methods, such algorithms might be augmented with some domain knowledge. We are also showing that for complex computing systems it would be recommendable to use state of the art optimisation algorithms that will be concurrently orchestrated through a meta-algorithmic abstraction layer. It is analysed a meta-optimization method proposed in order to find the best (Pareto) individuals in a bi-objective space. Developing effective multi-objective optimization methods – particularly meta-optimization methods - represents a great research challenge for further research.

Keywords: Computing Systems, Genetic Algorithms, Multi-Objective (Pareto) Optimization, Fuzzy Logic, Meta- Optimization

 

DOWNLOAD PDF