Question

我尝试使用Python库 Pygmo2 （https://esa.github.io/pagmo2/index.html）来并行化优化问题。

据我了解，可以使用群岛的群岛实现并行化（在本例中为 mp_island ）。

作为一个最小的工作示例，官方网站的其中一个教程可以提供：https://esa.github.io/pagmo2/docs/python/tutorials/using_archipelago.html

我提取了代码：

class toy_problem:
    def __init__(self, dim):
        self.dim = dim

    def fitness(self, x):
        return [sum(x), 1 - sum(x*x), - sum(x)]

    def gradient(self, x):
        return pg.estimate_gradient(lambda x: self.fitness(x), x)

    def get_nec(self):
        return 1

    def get_nic(self):
        return 1

    def get_bounds(self):
        return ([-1] * self.dim, [1] * self.dim)

    def get_name(self):
        return "A toy problem"

    def get_extra_info(self):
        return "\tDimensions: " + str(self.dim)

import pygmo as pg
a_cstrs_sa = pg.algorithm(pg.cstrs_self_adaptive(iters=1000))
p_toy = pg.problem(toy_problem(50))
p_toy.c_tol = [1e-4, 1e-4]
archi = pg.archipelago(n=32,algo=a_cstrs_sa, prob=p_toy, pop_size=70)

print(archi)
archi.evolve()
print(archi)

查看旧版本库（http://esa.github.io/pygmo/documentation/migration.html）的文档，岛之间的迁移似乎是岛并行化模型的基本特征。另外，据我所知，如果没有它，优化算法（如进化算法）就无法运作。

但是，在 Pygmo2 的文档中，我无法找到如何执行迁移。

它是在群岛中自动发生的吗？

是否依赖于所选算法？

是否尚未在 Pygmo2 中实现？

关于此的文档是否遗失或者我没找到它？

有人可以启发我吗？

Answer 1

迁移框架还没有从pagmo1完全移植到pagmo2。这里有一个长期的公关开放：

https://github.com/esa/pagmo2/pull/102

我们将在未来几个月内完成迁移框架的实施，希望在夏季开始之前。

Answer 2

恕我直言， PyGMO2/pagmo 文档确认 migration 功能存在。

archipelago 类是pygmo的主要并行化引擎。它本质上是 island 的容器，能够在每个 island中启动 evolution （优化任务） 异步同时跟踪结果和之间的信息交换（迁移） ......

除了thread_island - s（其中可能发生一些自动推理并强制执行线程安全的UDI-s），所有其他 island 类型 - { mp_island | ipyparallel_island } -s确实创建了与GIL无关的并行形式，但计算是通过异步操作的 .evolve() 方法执行的/ p>

在原始PyGMO中， archipelago 类是自动.__init__() - 使用属性topology = unconnected()编辑，除非明确指定，如< strong> PyGMO ，为archipelago.__init__()方法_{设置了一个调用接口元组（仅显示匹配的一个）}：

 __init__( <PyGMO.algorithm> algo,
           <PyGMO.problem>   prob,
           <int>             n_isl,
           <int>             n_ind [, topology            = unconnected(),
                                      distribution_type   = point_to_point,
                                      migration_direction = destination
                                      ]
           )

但是，补充一点，可以重新定义默认值，以便满足一个人的PyGMO进化过程偏好：

topo = topology.erdos_renyi( nodes = 100,
                             p     = 0.03
                             )              # Erdos-Renyi ( random ) topology

或
设置一个具有老化顶点图拓扑的ClusteredBarabási-Albert：

topo = topology.clustered_ba( m0    =    3,
                              m     =    3,
                              p     =    0.5,
                              a     = 1000,
                              nodes =    0
                              )            # clustered Barabasi-Albert,
   #                                       # with Ageing vertices topology

或：

topo = topology.watts_strogatz( nodes = 100,
                                p     =   0.1
                                )             # Watts-Strogatz ( circle
                                              #                + links ) topology

最后，通过赋值将其设置为class-instance属性：

archi = pg.archipelago( n        = 32,
                        algo     = a_cstrs_sa,
                        prob     = p_toy,
                        pop_size = 70
                        )              # constructs an archipelago
archi.topology = topo                  # sets the topology to the
#                                      # above selected, pre-defined <topo>

Answer 3

pagmo2从v2.11开始实施迁移，PR已完成并合并到master中。 pagmo1.x中存在的几乎所有功能都将还原。将来我们仍将添加更多拓扑，但是它们已经可以手动实现。在此处参考文档：https://esa.github.io/pagmo2/docs/cpp/cpp_docs.html

缺少教程和示例，将在不久的将来添加（欢迎帮助）

Pygmo2：进化过程中群岛之间的迁移

3 个答案: