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dott. Mario Pavone mpavone@dmi.unict.it www.dmi.unict.it/mpavone
Un Algoritmo Immunologico Ibrido con Information Gain per il Problema della Colorazione dei Grafi. dott. Mario Pavone
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Overview Artificial Immune System; Graph Coloring Problem;
A Hybrid Immune Algorithm with Information Gain for the Graph Coloring Problem; Results; Conclusions.
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Introduzione I Sistemi Immunitari Naturali rappresentano un’eccellente strategia intelligente “Bottom Up”, dove l’adattamento delle cellule e delle molecole avviene localmente, invece un utile comportamento emerge a livello globale (risposta immunitaria). Immune System: sistemi di apprendimento Ag: problema da risolvere Ab: soluzione generata
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Graph Coloring Problem (GCP)
Migliori risultati per il GCP vengono spesso ottenuti con Hybrid EAs. L’operatore di Crossover, nei SGA, ottiene scarse prestazioni in problemi di ottimizzazione combinatoria. In generale, deve essere progettato ad hoc. Lo sviluppo di un Operatore di Crossover è cruciale per le prestazioni globali di un EAs. IA non fa uso ne di un operatore di Crossover ne di alcuna specifica conoscenza del problema.
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Definizione del GCP Dato un Grafo non diretto G=(V, E), una colorazione dei vertici di G è una funzione c: V |V|, tale che c(u) c(v), (u, v) E {1,…,|V|} è detto insieme dei colori. Il più piccolo intero k, tale che G è k-colorabile è detto numero cromatico di G ((G)). GCP è NP-Complete (Garey e Johnson:79)
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Proprietà del GCP Dalla definizione di (G) seguono le seguenti proprietà (Bollobas: 98, Diestel: 97): Poiché max{H G}{(H)} (G), dove indica il grado minimo e il grado massimo, segue un upper bound per il GCP: (G) (G) Il problema della colorazione è strettamente collegato con la definizione di clique (sottografo completo). Ne segue un lower bound per il GCP: (G) (G)
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Approcci per la Colorazione
Assegnazione dei colori (come in definizione); Classi di Colori: Una configurazione è considerata come un partizionamento dei vertici, dove ciascuna partizione rappresenta un Independent Set (due vertici adiacenti appartengono a partizioni diverse). Quindi, una k-colorazione di G equivale a partizionare V in k sottoinsiemi.
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Algoritmo Immunologico
Utilizzo di due entità: Ag (problema) e B cells (soluzione candidata di lunghezza =|V|). P(t) = popolazione di d individui, i quali rappresentano un sottoinsieme dello spazio delle soluzioni (S )di lunghezza ottenute al time step t.
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Interazione In tale fase viene valutata la popolazione P(t).
f(x)=m indica il valore della funzione fitness del recettore della B cells x. Nel caso del GCP, la funzione fitness indica che esiste una colorazione di G con m colori, cioè: V = S1 S2 … Sm tale che Si V è un Independent Set, i.
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Espansione Clonale La fase di Espansione Clonale è composta da due passi: cloning e hypermutation. Potenziale di Clonazione: V(f(x)) = e –k(-f(x)) Numero di Mutazione: M(f(x)) = 1- (/f(x)) L’operatore di mutazione sceglie M(f(x)) volte due vertici i e j in x e li scambia. Le rispettive popolazioni vengono indicate con P(clo) e P(hyp).
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Pdie(B) = (1 - e (– ln(2) / B ))
Aging Dopo aver valutato la nuova popolazione P(hyp) al time step t, l’operatore di Aging elimina le B cells vecchie, attraverso un processo stocastico. La Probabilità di rimuovere una B cells è determinato da una legge esponenziale negativa con parametro B: Pdie(B) = (1 - e (– ln(2) / B )) dove B rappresenta il tempo di vita media previsto per le cellule B. Non utilizziamo l’operatore della Birth poiché produce un alto numero di valutazioni della fitness.
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Assegnazione dei colori
L’assegnazione dei vertici avviene seguendo uno schema deterministico, basato sull’ordine di visita dei vertici del grafo. Facciamo uso di una semplice procedura di colorazione poiché vogliamo investigare la capacità di apprendimento e di risoluzione del nostro IA.
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Criterio di Arresto mediante Information Gain
Information Gain (Kullback Information) è una funzione entropica associata alla quantità di informazione che il sistema scopre durante la fase di apprendimento. Funzione di distribuzione: Information Gain:
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L’Information Gain cresce monotonicamente fino a raggiungere uno stato finale costante.
Maximum Information Gain principle: dK/dt 0. Quando l’apprendimento del sistema finisce avremo dK/dt = 0. Può quindi essere utilizzato tale rapporto come condizione di arresto per IA.
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Ricerca Locale Gli algoritmi di ricerca locale per problemi di ottimizzazione combinatoria si basano sulla definizione di intorno. In tale approccio i vicini vengono generati scambiando i valori dei vertici. Scambiare tutte le coppie dei vertici risulta essere computazionalmente costoso. Utilizziamo l’idea del “vicino più vicino”. A tal proposito definiamo unvicinato con raggio R.
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Ricerca Locale (cont.) La procedura di ricerca locale ha come vantaggio quello di incrementare il success rate e come svantaggio quello di incrementare il numero di valutazioni della funzione fitness. Se omettiamo tale procedura IA necessita di un numero maggiore di generazioni e quindi più calcoli della fitness per ottenere lo stesso risultato, ma con un SR più piccolo.
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| avgfitness(Phyp) – avgfitness(P(t+1)) | = Popdiv
Ricerca Locale (cont.) È possibile utilizzare la differenza fra Phyp e P(t+1), come una misura standard della diversità della popolazione: | avgfitness(Phyp) – avgfitness(P(t+1)) | = Popdiv Quando Popdiv decresce rapidamente ci troviamo di fronte ad una prematura convergenza.
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Istanza DSCJ250. 5. col con |V|=250, |E|=15668
Istanza DSCJ250.5.col con |V|=250, |E|= Parametri utilizzati: d=500, dup=5, B=10 ed R=5. Best Known 28.
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Istanza flat_300_20_0. col con |V|=300, |E|=21375
Istanza flat_300_20_0.col con |V|=300, |E|= Parametri utilizzati: d=1000, dup=10, B=10 ed R=5. Best Known 20.
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Settaggio dei Parametri mediante Information Gain
Per capire come settare i parametri dell’algoritmo eseguiamo alcuni esperimenti sull’istanza del GCP QUEEN6_6.col. Fissiamo i seguenti parametri: d=100, dup=2, R=2 e gen=100. Per ciascun esperimento eseguiamo 100 runs indipendenti.
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Vita Media delle B cellule, B
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Vita Media delle B cellule, B
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Parametro di Duplicazione dup
Fissato B=25.0, facciamo variare dup. Da risultati sperimentali si ottiene che IA a ciascuna generazione ottiene una maggiore informazione (Information Gain) per dup=10, mentre raggiunge più velocemente il miglior valore della fitness per dup=5.
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dup e B Abbiamo quindi ottenuto che per dup=2 il miglior valore di B è 25.0, mentre le performance migliori si ottengono per dup=5. Settiamo allora dup=5 e facciamo variare B .
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dup e B Information Gain per B{15, 10, 25, 50}.
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dup e B Fitness media della popolazione Phyp e della popolazione P(t) per B{15, 10, 25, 50}.
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Raggio dell’intorno R, d e dup
Numero medio di valutazioni per determinare la soluzione (AES) al variare del raggio del vicinato.
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Raggio dell’intorno R, d e dup
Grafico 3D dei valori d e dup rispetto SR.
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Risultati I risultati sperimentali sono stati ottenuti sui classici benchmark: MYCIELSKI, QUEEN, DSJC e LEIGHTON. Parametri utilizzati: d=1000, dup=15, R=30 e B=20.0. È stato utilizzato l’operatore Elitist Aging. I migliori valori ottenuti da IA sono sempre ottenuti per SR=100.
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Conclusioni Abbiamo sviluppato un nuovo IA che incorpora una semplice procedura di ricerca locale al fine di migliorare le performance globali; IA utilizza la funzione di Information Gain per settare correttamente i quattro parametri; Scegliamo i parametri che massimizzano l’informazione scoperta e che incrementano in maniera monotona l’Information Gain. A nostra conoscenza questa è la prima volta che Ias, e in generale EAs, vengono caratterizzati in termini di Information Gain.
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