卒論中間発表１Ｇ０１Ｐ０４６７酒井大輔テーマ  正確に解くことの難しい最適化問題についての（並列化）アルゴリズムやったこと   folon4にocamlmpiをインストール（scoreでは失敗？）巡回セールスマン問題をhopfield型のニューラルネットで解くプログラムをmlとcで逐次版と並列版を実装。その実行速度のデータをとったやってないこと    アルゴリズムの精度評価他のアルゴリズムとの比較（ボルツマンマシン、遺伝アルゴリズム）巡回セールスマン問題以外の問題への適用 ocamlmpiの記述性 (* mpi_test1.ml *) open Mpi let size = comm_size comm_world let myrank = comm_rank comm_world let _ = if myrank=0 then send "Hello,World" 1 0 comm_world; if myrank=1 then print_endline (receive 0 0 comm_world) /* mpi_test1.c */ #include <stdio.h> #include <string.h> #include <mpi.h> int main(int argc, char **argv){ int myid, numprocs; MPI_Status status; char msg[20]; MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs); if(myid == 0){ strcpy(msg, "Hello,World"); MPI_Send(msg, 20, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); } else if (myid == 1){ MPI_Recv(msg, 20, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &status); printf("%s\n", msg); fflush(stdout); } MPI_Finalize(); return 0; } hopfieldのアルゴリズムの説明    １：状態を更新２：エネルギーを計算３：更新前のエネルギーと比較して、その差が一定以下ならば終了 hopfieldのデモ    参考文献１のサンプルプログラムのocaml 版 folon4上の /home/sakai/study/sub1/folon4にある hopfield_demo.ml ./hopfield_demo 10 testdata1 で実行 hopfieldのアルゴリズムにおけるデータ依存性未更新更新済み hopfieldのアルゴリズムにおけるデータ依存性未更新更新済み hopfieldのアルゴリズムの単純な並列化    単純に並列化するとエネルギーがループを起こし、収束しないパラメーターを変更するとうまくいく？しかし、プロセッサ数を変えるとパラメータも変更しなくてはいけない ocamlとｃの実行速度比較    コンパイルはocamloptとmpiccのO2オプションを使った。 MPIライブラリはscore-mpichはocamlmpiが安定して動作せず、またuedalab以下にあるmpichはバージョンアップで動かなくなっていたので、ホームディレクトリ以下にmpich-1.2.6をインストールし、これを用いた。計測に使ったプログラムはhopfieldのエネルギーを求める部分。逐次版    ＭＰＩを使っていないプログラム並列版のプログラムもそうだが、グラフには３回測定したものの平均値を用いている逐次版でも並列版でも一度のプログラムでエネルギーは３０回ずつ求めている逐次版Ｎ＝一定     Ｎ（要素数）を一定にして並列効果をみたもの。Ｎは100,150,200の３種類を計測したＣＰＵは１から３１の３１種類について調べたグラフを見る限り、データタイプの変換はそれほど大きなオーバーヘッドにはなっていないようだＮ＝一定ＣＰＵ＝一定    ＣＰＵの数を固定にして要素数を変化させたものＣＰＵは5,10,15の３種類について調べたグラフを見る限り、データタイプの変換はそれほど大きなオーバーヘッドにはなっていないようだＣＰＵ＝一定課題とかこれからの予定    アルゴリズムの精度評価、他のアルゴリズムとの比較 ocamlmpiの実装を調べる計測、フィルタリング、グラフ化を効果的にできるように。参考文献   Ｃでつくるニューラルネットワーク平野廣美ＭＰＩ並列プログラミングＰ.パチェコ