打順最適化問題の高速化手法(計算科学と数値シミュレーションの理論と実践,<特集>インタラクション技術の原理と応用)
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概要
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本稿ではグリッド環境のような計算資源の性能が不均一な環境に対して適応的ジョブ割当て手法を用いた打順最適化問題の高速化手法について述べる.打順の最適化問題はその打順により得られる期待得点を目的関数として定義され,その期待得点はD'Esopo and Lefkowitz進塁モデルに基づく確率計算により算出される.この計算をすべての打順について行うため,Ninf-Gを用いてグリッド環境上で並列に実行することで計算の高速化を図った.また高速化手法として計算パラメータの複数打順間での共通利用,各打者の守備能力を考慮した計算対象打順の選別を行った.さらに負荷分散方式として計算対象打順を適応的に計算ノードに割り当てる方法と計算開始時の試行計算結果に基づき静的に割り当てる方法を実装し比較を行ったところ,グリッド環境においては適応的に割り当てる方法が有効であることが確認された.また適応的に割り当てる場合の最適な計算粒度すなわち打順の分割数をモデル化により決定し,計算資源の有効利用を図った.以上の高速化手法を適用し4拠点のPCクラスタを利用して134,991,360通りの打順の組合せについて期待得点を計算し最適な打順を探索した結果,1台の計算ノードで理論的に265日程度を要する処理が2,522秒で実行可能となった.
- 2007-03-15
著者
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