mobile_robot_computing

The project tests parallel and distributed computing. We implement them on Particle Swarm Optimization. The algorithm is used to choose optimum path.

Budowanie programu algorytmu

W celu zbudowania projektu należy wywołać komendę:

g++  -g -fopenmp graphGenerator.cpp graph.cpp path.cpp psoPathSearch.cpp psoTests.cpp randomPath.cpp main.cpp

Uruchamianie

Utworzy ona plik wykonywalny ./a.out Plik ten pzyjmuje następujące argumenty:

• bool inputFromFile - True oznacza, że graf zostanie pobrany z pliku
• int nr_of_iterators - liczba iteracji działania algorytmu
• int nr_of_threads - liczba wątków
• int graphNrOfNodes - liczba węzłów grafu (wymagana gdy inputFromFile=False)
• double radiusOfNeighbourhood - kąt w zakresie jakiego w kierunku zmiany węzła wyszukiwany jest nowy (wymagana gdy inputFromFile=False)
• graph graph - graf z pliku (wymagana gdy inputFromFile=True)

./a.out 1 200 1 1 ./graphs/graph100

Testowanie działania algorytmu

Stworzono również plik benchmark.py. Można za jego pomocą uruchomić program wielokrotnie i sprawdzić efekt działania zrównoleglania obliczeń. Zwraca on plik json z wynikami obliczeń i przyjętmi dla poszczególnych przypadków danymi wejściowymi.

Przetwarzanie danych.

Dane statystyczne otrzymane z pliku benchmark.py sa przetwarzane z wykorzystaniem pliku aggregate_results.py