Combinaison de GRASP–a et GRASP–ac

Nous avons pu observer que chaque variante de GRASP est meilleure en termes de per- formance que l’algorithme d´eterministe correspondant. Pour obtenir la meilleure solution dans tous les cas, nous combinons ces deux variantes de GRASP en les ex´ecutant ind´epen- damment et en retenant le meilleur r´esultat. Cet algorithme est donc appel´e GRASP–a/ac. Afin de mesurer l’am´elioration potentielle de GRASP–a/ac par apport au glouton-a, au glouton–ac et `a la combinaison de ces deux algorithmes, nous r´ealisons 189 tests `a travers les trois applications IIR, FFT et NLMS avec diff´erentes contraintes de pr´ecision et dif- f´erents nombres de variables. La plus grande diff´erence entre GRASP–a/ac et les autres algorithmes sur ces applications est pr´esent´ee `a la figure 6.9. 100 % repr´esente la meilleure solution. Sur le filtre IIR, GRASP–a/ac peut am´eliorer de 158 % la solution par rapport aux gloutons. En prenant algorithme combinant les m´etriques de glouton et du glouton–ac, l’am´elioration est 14 %. L’am´elioration pour la FFT et le NLMS est de 9 % et 20 % par rapport `a la combinaison des algorithmes de recherche locale d´eterministes.

258%
 1848%
 888%
 0%
 50%
 100%
 150%
 200%
 250%
 300%
 IIR
 FFT
 NLMS
 Surcoût
 Glouton‐a
 Glouton‐ac
 Glouton‐a/ac
 GRASP‐a/ac


Figure 6.9: Performance des algorithmes d’optimisation des largeurs `a travers de trois familles d’application : IIR, FFT et NLMS. Les r´esultats sont normalis´es : 100% est la meilleure solution. La combinaison GRASP–a/ac obtient toujours la meilleure perfor- mance.

6.5

Conclusions

´

Etant donn´ee l’´etendue des algorithmes de recherche locale, GRASP a montr´e ses performances pour l’optimisation des largeurs. Les r´esultats de GRASP dans tous les cas sont meilleurs que ceux des algorithmes « classiques » comme les algorithmes gloutons, CDM et des algorithmes plus modernes comme les algorithmes g´en´etiques.

Les algorithmes de recherche locale d´eterministes requi`erent un temps d’ex´ecution faible pour trouver une solution. Cette solution n’est pas optimale et les algorithmes d´eter- ministes ne peuvent pas am´eliorer cette solution dans le cas o`u plus de temps est accord´e.

GRASP est un algorithme stochastique de complexit´e moyenne permettant de trouver une meilleure solution si plus de temps est allou´e `a l’optimisation.

Comme toutes les heuristiques, plusieurs param`etres peuvent influencer la performance de GRASP. Nous pouvons envisager de modifier la taille de la liste RCL (par une valeur fixe non-enti`ere, par un pourcentage ou en adaptant la taille pendant l’optimisation – le GRASP r´eactif ), car une valeur fixe de la taille peut l’´ecarter des bonnes solutions [121]. Apparemment, la taille de la liste est d´ependante du nombre d’it´erations. Ainsi, un biais possible peut ˆetre introduit dans le classement des ´el´ements dans la RCL.

Un avantage ´evident de GRASP est la parall´elisation car toutes les it´erations peuvent ˆetre ex´ecut´ees en mˆeme temps. Cela permettra d’acc´el´erer l’ex´ecution de GRASP en fonc- tion du nombre de processeurs disponibles.

L’implantation efficace d’applications de traitement num´erique du signal dans un sys- t`eme embarqu´e requiert l’utilisation de l’arithm´etique virgule fixe. Le codage manuel des donn´ees en virgule fixe est une tˆache fastidieuse, longue et source d’erreurs. En outre, la r´eduction du temps de mise sur le march´e n´ecessite l’utilisation d’outils de haut-niveau. Ces outils int`egrent des algorithmes d’optimisation permettant de trouver la combinaison des largeurs optimis´ee, laquelle a pour objectif de minimiser la fonction de coˆut et de satisfaire les contraintes de pr´ecision.

De plus, dans un syst`eme de communications sans fil, le canal de transmission est souvent fluctuant. Ceci donne une opportunit´e d’adapter le format des donn´ees en fonction de la qualit´e du canal afin de minimiser la consommation d’´energie.

Ce travail de recherche s’articule autour de deux axes principaux. Dans un premier temps, le principe d’adaptation dynamique de la pr´ecision a ´et´e introduit. La largeur des donn´ees est reconfigur´ee et optimis´ee en fonction du rapport signal `a bruit (RSB) `a l’entr´ee. Nous avons montr´e l’int´erˆet de notre approche et d´efini le support d’ex´ecution de l’architecture. Des ´etudes sont r´ealis´ees pour d´eterminer analytiquement la sp´ecification virgule fixe en fonction du RSB pour les syst`emes QPSK et DS-CDMA. Avec le mˆeme crit`ere de pr´ecision, par rapport `a l’approche classique, nous pouvons potentiellement ´economiser jusqu’`a 40 % de la consommation d’´energie dans le r´ecepteur Rake et jusqu’`a 25 % dans le module de recherche de trajets d’un r´ecepteur WCDMA.

Dans un second temps, une ´etude sur les algorithmes d’optimisation des largeurs est pr´esent´ee. Ces algorithmes essayent, `a partir d’un crit`ere de pr´ecision, de trouver la meilleure combinaison des largeurs conduisant `a un coˆut minimal. Nous avons apport´e des am´eliorations aux algorithmes g´en´etiques pour les syst`emes ayant un nombre important d’op´erations. Cette contribution permet de trouver la meilleure solution avec un nombre de g´en´erations plus faible par rapport aux algorithmes classiques.

Pour des syst`emes de taille moyenne, une recherche locale stochastique bas´ee sur GRASP est propos´ee. Ces algorithmes sont meilleurs que les algorithmes classiques en termes de performance et de compromis entre performance et complexit´e de calcul. Une variation de l’algorithme glouton min+1 et la recherche tabou ont ´et´e ´egalement propo- s´ees. Cet algorithme GRASP peut trouver une solution plus satisfaisante en gardant la simplicit´e des algorithmes de recherche locale.

Perspectives

Les r´esultats sur le pourcentage d’´energie ´economis´ee sont bas´es sur l’hypoth`ese que le RSB `a l’entr´ee du r´ecepteur est distribu´e sur un intervalle de 20 dB. En r´ealit´e, cet intervalle d´epend de plusieurs param`etres, comme la qualit´e de service (QoS) et le d´ebit souhait´e. Un sc´enario r´eel est ´egalement simul´e, mais il reste assez simple. Il serait int´eressant d’avoir des sc´enarios plus complexes en tenant compte des sp´ecifications du WCDMA. De plus, il est n´ecessaire d’´evaluer les gains sur une plate-forme r´eelle.

La seconde perspective concerne une alternative `a notre approche. Au lieu de fixer le taux d’erreur binaire (TEB) en virgule fixe en fonction du TEB en virgule flottante, nous pouvons nous int´eresser `a un TEB unique. Cette valeur, d´efinie sur un intervalle de RSB plus ´etroit, permet de garantir la qualit´e n´ecessaire de la communication. Cette approche maintient le bruit total correspondant au TEB demand´e. Le rapport signal sur bruit de quantification (RSBQ) d´epend tout de mˆeme du RSB mais sous une relation diff´erente que celle utilis´ee dans notre premi`ere approche.

La troisi`eme perspective concerne des ´etudes pour d´eterminer le surcoˆut de la gestion dynamique de la pr´ecision. Jusqu’`a maintenant, nous supposons que ce surcoˆut est n´e- gligeable et celui-ci n’a pas ´et´e pris en compte. En effet, le processus d’optimisation est ex´ecut´e hors ligne. Cependant, la surveillance de la qualit´e de transmission et la gestion de la reconfiguration poss`ede un certain coˆut.

Une autre perspective de ce travail de recherche se situe au niveau des algorithmes d’optimisation. Nous avons propos´e l’´elitisme et la recherche locale pour l’algorithme g´e- n´etique. Nous pourrions utiliser le classement rapide des individus propos´e dans NSGA–II afin de diminuer le temps de calcul. Sans oublier que d’autres techniques pr´esent´ees dans 5.3.2 peuvent ˆetre utilis´ees.

Une derni`ere perspective concerne la m´eta-heuristique GRASP. Les exp´erimentations montrent que le temps d’optimisation avec GRASP augmente rapidement lorsque la taille du probl`eme augmente et cet algorithme est donc inappropri´e aux probl`emes de taille tr`es grande. Des techniques permettant d’am´eliorer le r´esultat peuvent ˆetre envisag´ees, y compris pour choisir la bonne valeur de la taille de liste de candidats (RCL) afin que la recherche soit plus directionnelle sans perdre de la diversit´e. Une autre technique concerne l’adaptation du nombre d’it´erations en fonction de la taille du probl`eme.

Annexe

A

Familles des algorithmes ´evolutionnistes

Depuis la premi`ere application de l’´evolution dans les probl`emes d’optimisation dans les ann´ees 1960, trois axes de d´eveloppement des algorithmes ´evolutionnistes sont les stra- t´egies d’´evolution, la programmation ´evolutionniste et les algorithmes g´en´etiques. Il existe d’autres branches d´evelopp´ees r´ecemment comme la programmation g´en´etique ou l’´evo- lution diff´erentielle. La programmation g´en´etique [86] a pour but l’optimisation des pro- grammes ex´ecutables repr´esent´es sous formes d’un arbre. Cette repr´esentation est diff´erente de ceux examin´es par sa non-lin´earit´e et par sa longueur variable. Ainsi, pour les probl`eme d’optimisation dans l’espace continue, l’´evolution diff´erentielle [140] a montr´e ses avantages devant les algorithmes ´evolutionnistes classiques. Cependant, ces algorithmes n’attirent pas les chercheurs aussi que les trois principales familles.

or or or d1 d1 d0 and not d1 not d0 and not not d0 d1 or d1 d0 and and not not d0 d1

A.1

Strat´egies d’´evolution

La m´ethode, denom´e SE (ou ES, pour Evolution Strategies en anglais), est le premier algorithme ´evolutionniste et a ´et´e propos´e par Ingo Rencherberg, en 1965[125]. Cet algo- rithme a ´et´e initialement utilis´e dans la conception de profils a´erodynamiques et dans les probl`emes d’optimisation continus. La premi`ere version de l’algorithme ne manipule qu’un seul individu et est donc not´e (1 + 1)–ES. `A chaque g´en´eration, un enfant est reproduit par mutation `a partir du parent et l’un ou l’autre sera s´electionn´e pour la g´en´eration suivante. Rencherberg a ensuite propos´e l’algorithme (µ + 1)–ES qui signifie que µ parents g´e- n`erent un enfant pour chaque g´en´eration. Cette strat´egie, n’a pas ´et´e largement utilis´e, mais a donn´e les id´ees de base pour une transition `a (µ + λ)–ES et (µ, λ)–ES [135] ((µ, λ) signifie que l’´etape de s´election s’applique uniquement sur λ enfants). De plus, ces derniers algorithmes utilisent ´egalement la recombinaison. Ces am´eliorations ont permis aux SE de r´esoudre non seulement les probl`emes d’optimisation continus mais aussi ceux d’optimisa- tion combinatoire. Cette approche reste encore comp´etitive aujourd’hui. B¨ack a pr´esent´e un panorama de la th´eorie des strat´egies d’´evolution dans [9].

Repr´esentation des param`etres Dans une strat´egie d’´evolution, chaque individu a∈ I (I d´esign´e l’espace des individus) est compos´e d’une variable d’objectif x et des para- m`etres de strat´egie. La variable d’objectif est repr´esent´ee par un point x dans l’espace_Rn_.

La fonction d’adaptation est identique `a la fonction d’objectif. Les param`etres de strat´egie sont sp´ecifi´es par n variances cii = σi2 et n· (n − 1)/2 covariances cij d’une loi normale

multidimensionnelle admettant la densit´e de probabilit´e suivante :

p(z) = s det A (2π)n exp  −1₂tzAz  (A.1)

o`u A−1= (cij) est la matrice de variance – covariance et z le vecteur al´eatoire de dimension

n. Un individu a_{∈ I peut donc prendre jusqu’`a w = n · (n + 1)/2 param`etres de strat´egie :} I = _Rn+w_{. Cependant, dans la plupart de cas, seul les variances sont prises en compte}

ainsi I =R2n_{. Parfois une variance commune est utilis´ee pour tous les composantes de la}

variable d’objectif, i.e. I =_Rn+1_.

Mutation La mutation est l’op´erateur le plus important dans une strat´egie d’´evolution. Cet op´erateur modifie les param`etres statistiques d’un individu a ainsi que sa variable d’objectif x. Afin d’assurer que la matrice variance – covariance soit d´efinie positive, les param`etres de strat´egie sont repr´esent´es sous forme des angles de rotation :

αij = 1 2arctan 2cij σ2 i − σj2 ! (A.2) Un op´erateur de mutation m0

(τ,τ0_,β): I → I est d´efini par :

avec

σ_i0 = σi· exp(τ0· N(0, 1) + τ · Ni(0, 1))

α0_j = αj+ β· Nj(0, 1)

x0 = x + ~N (0, σ0, α0) (A.4)

Les coefficients τ, τ0_{, β permettent de modifier le comportement de l’op´erateur. Le fac-}

teur τ modifie globalement la mutation alors que τ0 modifie la valeur moyenne de chaque σi. Schwefel propose que la valeur β soit ´egale `a 5◦ (0, 0873 en radian).

Recombinaison L’op´erateur de recombinaison n’est utilis´e que dans les versions am´elio- r´ees des strat´egies d’´evolution. Soient xS,i et xT ,i les variables d’objectif de deux parents

choisis uniform´ement dans la g´en´eration actuelle. La variable d’objectif de l’enfant est calcul´ee `a partir de l’expression suivante :

x0_i= xS,i+ χ· (xT ,i− xS,i) (A.5)

avec χ variable al´eatoire uniform´ement distribu´ee sur [0, 1]. Historiquement, la valeur de χ ´etait fix´ee χ `a 1/2.

S´election La s´election est un op´erateur d´eterministe (s´election par troncature). Ainsi, µ meilleurs individus sont s´electionn´es `a partir de λ enfants ou de µ + λ parents et enfants. La s´election (µ + λ) garantit une ´evolution monotone alors que la s´election (µ, λ) permet de respecter les param`etres de strat´egie et de favoriser l’auto-adaptation. Aujourd’hui, la s´election (µ, λ) est conseill´e et Schwefel a sugg´er´e que la valeur optimale de µ/λ soit environ ´egale `a 1/7[136].