Programação paralela e sequencial aplicada à otimização de estruturas metálicas com o algoritmo PSO

Abstract

Um dos métodos heurísticos bastante explorados em engenharia é o PSO (Otimização por enxame de partículas). O PSO é uma meta-heurística baseada em populações de indivíduos, na qual candidatos à solução evoluem através da simulação de um modelo simplificado de adaptação social. Este método vem conquistando grande popularidade, no entanto, o elevado número de avaliações da função objetivo limita a sua aplicação em problemas de grande porte de engenharia. Por outro lado, esse algoritmo pode ser facilmente paralelizado, o que torna a computação paralela uma alternativa atraente para sua utilização. Neste trabalho, são desenvolvidas duas versões seriais do algoritmo por enxame de partícula e suas respectivas extensões paralelas. Os algoritmos paralelos, por meio de funções disponíveis na biblioteca do MATLAB®, utilizam os paradigmas mestre-escravo e múltiplas populações, diferindo entre si pela forma de atualização das partículas do enxame (revoada ou pseudo-revoada) bem como pelo modo de comunicação entre os processadores (síncrono ou assíncrono). Os modelos propostos foram aplicados na otimização de problemas clássicos da engenharia estrutural, tradicionalmente encontrados na literatura (benchmarks) e seus resultados são comparados quanto às métricas utilizadas na literatura para avaliação dos algoritmos. Os resultados obtidos demonstram que a computação paralela possibilitou uma melhora no desempenho do algoritmo sequencial assíncrono. Também são registrados bons ganhos de tempo de processamento para as duas extensões paralelas do algoritmo, salvo que o algoritmo paralelo síncrono, diferentemente da versão paralela assíncrona, demonstrou um crescente desempenho computacional à medida que mais processadores são utilizados.

Amongst heuristic algorithms, PSO (Particle Swarm Optimization) is one of the most explored. PSO is a metaheuristic based on a population of individuals, in which solution candidates evolve by simulating a simplified model of social adaptation. This method has becoming popular, however, the large number of evaluations of the objective function limits its application to large-scale engineering problems. On the other hand, this algorithm can easily be parallelized, which makes parallel computation an attractive alternative to be used. In this work, two versions of the serial particle swarm algorithm and their parallel extensions are developed. The parallel algorithms, by means of available MATLAB® functionalities, use the master-slave paradigm and multiple populations, differing from each other by the way the particle swarm is updated (flocking or pseudo-flocking) as well as by the communication between processors (synchronous or asynchronous). The proposed models were applied to the optimization of classical structural engineering problems found in the literature (benchmarks) and the results are compared in terms usual metrics used for algorithm evaluation. The results show that parallel computing has enabled an improvement in the performance of asynchronous parallel algorithm. Good time savings were recorded for the two parallel extensions, except that the synchronous parallel algorithm, unlike the asynchronous parallel version, demonstrated a growing performance as more processors are used.