forked from PauMayench/ia-busqueda-local-fib
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
LEEME.TXT
68 lines (46 loc) · 2.84 KB
/
LEEME.TXT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
ESTRUCTURA del projecte:
en la carpeta root del projecte trobem els directoris:
EXE/ <- els executables java per a executar del projecte.
src/ <- fitxers src en java
lib/ <- AIMA.jar i DistributedFS.jar
experiments/ <- la classe de python i els scripts per a realitzar els experiments
plots/ <- els scripts de python per a llegir els outputs i generar els plots per a l'experimentacio
execution_outputs/ <- on van els fitxers generats si s'excuten els experiments amb la classe de python
COM COMPILAR:
navega al directori root de projecte on es troba el Makefile
cd
make compile
COM EXECUTAR:
navega al directori root de projecte on es troba el Makefile
cd
make run <nombre_usuaris> <max_requests_per_usuari> <nombre_servidors> <min_replicacions_fitxer> <seed> <algorisme> <estrategia_estat_inicial> <heuristic> [<steps> <stiter> <k> <lambda>] [<seed_estrategia_random>]
on:
<nombre_usuaris>: Nombre d'usuaris per a la generacio del problema.
<max_requests_per_usuari>: El maxim nobre de fitxers que pot demanar un usuari per a la generacio del problema.
<nombre_servidors>: El nombre de servidors per a la generacio del problema.
<min_replicacions_fitxer>: El minim nombre de replicacions per fitxer en els servidors per a la generacio del problema.
<seed>: La seed per a la generacio del problema. 0 per a una random
<algorisme>: HC (Hill Climbing) o SA (Simulated Annealing)
<estrategia_estat_inicial>: G (estrategia inicial Greedy) o R (estrategia inicial Random)
<heuristic>: h1 (Heuristic 1) o h2 (Heuristic 2)
Per al Simulated Annealing (SA) es necessiten tambe els seguents parametres:
<steps>: El nombre maxim de iteracions del SA.
<stiter>: El nombre d'iteracions abans de decrementar temperatura en SA.
<k>: El parametre k en el SA.
<lambda>: El coeficient d'arrofredament de SA.
Per a R (estrategia inicial Random) es opcional l'ultim parametre:
<seed_estrategia_random>: Seed per a l'algorisme de generacio inicial random.
EXEMPLES:
per a 200 usuaris, max 5 requests per usuari, 50 servidors, minim 5 replicacions per fitxer, seed aleatoria
make run 200 5 50 5 0 HC R h1
make run 200 5 50 5 0 SA G h2 8000 1 50 0.1
Experiment especial:
time make run 200 5 50 5 1234 HC G h1 | grep -v "make" #per a ignorar missatges del make
Extra:
Per a fer els experiments hem creat una classe de python per a puguer fer diferents execucions paraleles i controlar els fitxers d'outputs
A mes a la carpeta plots hi ha els codis per a llegir les dades i generar els grafics dels diferents experiments
Per a executar algun experiment s'ha de fer:
make pye-{nom_script_sense_py}
Es demana el nom de la carpeta on generar-ho i aquesta carpeta es creara dins d'execution outputs
Per a executar algun plot s'ha de fer:
make pyg-{nom_script_sense_py}