Optimierung in und von Partitionierungsproblemen in der Molekulardynamik

Abstract

Um reale Anwendungen in der Molekulardynamik betrachten zu können muss das Simulationsgebiet in den meisten Fällen auf mehrere Prozessoren aufgeteilt und damit parallelisiert werden. Dieses Partitionierungsproblem wird in der Literatur primär durch Heuristiken gelöst. In dieser Arbeit betrachten wir die Problemstellung durch einen theoretischen Zugang als Optimierungsproblem. Dazu wird aus dem Problem Partition und den in der Literatur verwendeten Zielfunktionen und Maßen ein Modell erstellt. Dieses minimiert die Abweichung von der mittleren Partikelzahl pro Prozessor und wird in zwei Prototypen implementiert. Die Programme lösen mit den stochastischen Ansätzen Simulated Annealing und genetischen Algorithmen das Optimierungsproblem. Mit Datensätzen aus zwei Rußpartikelsimulationen und verschiedenen Einstellungen werden Testläufe für die Prototypen vorgenommen. Dabei variieren wir die Anzahl der Prozessoren, Partikelverteilung und andere Parameter. Die entstehenden Partitionierungen werden bezüglich der Abweichung von der mittleren Partikelzahl und ihrer Imbalance miteinander verglichen. Außerdem betrachten wir am Schluss die Form der entstehenden Partitionen und ob diese zusammenhängend sind.