Pengaruh Global Transposition Table dan Algoritma Pvs dan Negascout Pada Puzzle Games

Nine Men’s Morris merupakan game puzzle berbentuk board game 2 pemain. Papan terdiri dari kotak dengan dua puluh empat persimpangan atau titik. Permainan Nine Men’s Morris bersifat fully observable yang artinya bahwa seluruh kondisi pada papan permainan dan bidak-bidak dapat dipersepsi dan dinilai dengan baik. Penelitian ini melihat pengaruh penggunaan algoritma-algoritma dalam performa game Nine Men’s Morris. Performa permainan dilihat dari kemenangan, panjang jumlah jalur, lama pencarian. Penggunaan Global Transposition Table (GTT) sebagai penyimpanan memiliki keunggulan – dimana penyimpanannya lebih banyak sehingga memberikan ruang penelusuran lebih besar. Kemampuan ini disebabkan karena sifat GTT yang paralel. Dengan GTT ini diharapkan mampu menemukan solusi lebih cepat. Global Transposition Table sendiri adalah kumpulan dari beberapa tabel transposisi di dalam sebuah tabel transposisi lebih besar. GTT dapat diibaratkan seperti folder yang memiliki banyak subfolder dengan setiap subfolder berisi tipe file yang sama, dan memiliki nama depan file yang sama. Maka dengan menggabungkan Algoritma pencaria dan penggunakan GTT dalam permaian Nine Man’s Morris ini diharapkan dapat mengetahui performa dari penggunaan Algoritma Negascout dan juga pengaruh tambahan dari penggunaan GTT dalam game puzzle Nine Men’s Morris

Data science and Ebola

Inaugural Lecture by Prof.dr. Aske Plaat on the acceptance of the position of professor of Data Science at the Universiteit Leiden on Monday 13 April 2015Algorithms and the Foundations of Software technolog

Análisis de rendimiento y optimización de algoritmos paralelos Best-First Search sobre multicore y cluster de multicore

El objetivo general de esta tesis se centra en la investigación y desarrollo de algoritmos paralelos de búsqueda en grafos best-first search para arquitecturas multicore y cluster de multicore, que mejoran los existentes y se utilizan para resolver problemas de optimización combinatoria y de planificación, acompañado de un análisis de rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad) de los mismos. La temática propuesta es de interés en la actualidad por la complejidad computacional de dichos algoritmos de búsqueda y las posibilidades que brindan las arquitecturas mencionadas. Los algoritmos presentados en esta tesis pueden aplicarse para resolver problemas reales como planificación de rutas óptimas, navegación automática de un robot o vehículo, alineamiento óptimo de secuencias, entre otros. Los temas de investigación derivados son múltiples y se refieren tanto a la paralelización de algoritmos sobre (a) arquitecturas de memoria compartida, como son los multicore (b) arquitecturas de memoria distribuida, como son los clusters (c) y también sobre arquitecturas híbridas, tal es el caso de los clusters de multicore. El aporte de la tesis es el desarrollo de dos algoritmos paralelos best-first-search propios, uno apto para su ejecución sobre máquinas de memoria compartida (multicore) y otro apto para máquinas de memoria distribuida (cluster), basados en el algoritmo HDA* (Hash Distributed A*), en los cuales se incluyen técnicas originales que optimizan su rendimiento. Asimismo, se presenta un análisis de rendimiento de los algoritmos desarrollados a medida que escala la carga de trabajo y la arquitectura paralela subyacente. Para finalizar, se compara la memoria consumida por ambos algoritmos y el rendimiento alcanzado cuando se los ejecuta sobre una máquina multicore; estos análisis presentan originalidad en el área. Los resultados arrojados indican que se obtendría un beneficio al convertir HDA* en una aplicación híbrida, cuando la arquitectura subyacente es un cluster de multicore, por lo que se sientan las bases para éste algoritmo híbrido.Es revisado por: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52388Facultad de Informátic

A Performance Analysis of Transposition-Table-Driven Work Scheduling in Distributed Search

This paper discusses a new work-scheduling algorithm for parallel search of single-agent state spaces, called Transposition-Table-Driven Work Scheduling, that places the transposition table at the heart of the parallel work scheduling. The scheme results in less synchronization overhead, less processor idle time, and less redundant search effort. Measurements on a 128-processor parallel machine show that the scheme achieves close-to-linear speedups; for large problems the speedups are even superlinear due to better memory usage. On the same machine, the algorithm is 1.6 to 12.9 times faster than traditional work-stealing-based schemes