并发编程之Phaser类多阶段任务(以遗传算法TSP问题为例)

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-10-28 04:56 176阅读 0赞

**目录**

一、认识Phaser类

1、Phaser类特征

2、任务注册与注销

3、同步阶段变更

二、遗传算法

1、DataLoader类：加载数据

2、Individual类：问题所有可能解

3、GeneticOperators类：GA算法核心

三、GA应用：Phaser类解决旅行商问题(TSP)

2、GeneticPhaser类：Java并发Phaser类实现

3、ConcurrentGeneticTask类：GA算法阶段任务执行

4、ConcurrentGeneticAlgorithm类：GA算法并发实现

5、主类main

四、实验结果

五、分析总结

--------------------

# 一、认识Phaser类 #

学习Java并发有一段时间了，从基础开始，认识了许多同步机制API，这次学习了Phaser类这个同步机制，刷新了以前的认识，再添一项新知识。

下面先认识一下Phaser是什么，然后结合实际应用，通过遗传算法经典应用的旅行商问题(TSP)的案例，更好地学习一下Phaser类同步机制的使用方法。

# 1、Phaser类特征 #

Java7的并发API引入了Phaser类，提供了强大的同步机制——**分段器**，它将任务划分为多个阶段执行，处理过程定义了明确的步骤，完成每个阶段任务需要遵循先后顺序。

**主要特点：**

> 1.  分段器必须知道要控制的任务数量，Java中成为参与者（任务）的注册机制。
> 2.  任务完成一个阶段后告知分段器。完成此阶段之前，分段器使该任务处于休眠状态。
> 3.  分段器保存了一个整数值，存储已经进行的阶段变更数目。
> 4.  当分段器做出阶段变更时候，可以执行定制的代码。
> 5.  控制phaser的终止。
> 6.  可以通过方法获取参与者的数目和状态。

## 2、任务注册与注销 ##

这里根据上面说到的第1个特点，介绍注册参与者的方法。注册可以在执行任务开始时，也可以随时注册。

**Phaser对象创建，常用的2个构造函数：**

> 1.  Phaser()：创建一个有0个参与者的分段器。
> 2.  Phaser(int parties)：创建一个给定数目参与者的分段器。

**显式创建方法：**

> 1.  bulkRegisterl(int parties) :注册给定数目的参与者。
> 2.  register()：注册一个参与者。

分段器控制的任务完成之后必须注销，否则分段器会处于一直等待状态。

**注销方法：**

arriveAndDeRegister()：告知分段器该任务已完成当前阶段，而且不参与下一阶段。

## 3、同步阶段变更 ##

分段器的主要目的是使那些可以分割为多阶段算法，以并发方式执行。任务只有完成当前阶段，才能进入下一个阶段。

Phaser类中有arrive，arriveAndDeRegister，arriveAndwaitAdvance三个方法来告知当前阶段已经完成，但是当一个任务完成阶段后未调用其中之一的方法，分段器可能对其余任务或阶段进行阻塞。

因此，**进入下一阶段调用以下方法**：

> 1.  arriveAndwaitAdvance()：告知分段器当前阶段已经完成，进入下一阶段。phaser阻塞该任务，直到所有参与的任务调用了其中一种同步方法。
> 2.  awaitAdvance(int phaser)：告知分段器，若参数等于实际阶段数，则等待当前阶段结束；不等则返回。

# 二、遗传算法 #

上面其实都是一些理论知识，对Phaser有一定的了解之后，开始在实际案例中学习，更进一步理解，**遗传算法**就是一个很好的例子。

遗传算法耳熟能详，是**基于自然选择原理的一种自适应启发式搜索算法，用于最优化问题和在搜索问题中寻找更好地方案**。换言之，**“优胜劣汰，适者生存”**。这也是从生物学引申而来的有类似原理的算法，所以也使用了生物学的一些术语。

一些在遗传算法中使用的特定术语：

> 1.  适应度函数：是主要目标，能够使函数最大化或者最小化的解决方案，来确定方案的优劣。
> 2.  种群：问题的所有可能方案的集合。初始集合可以随机生成或使用启发函数获取初始解决方案。
> 
> **初始种群之后，启动包含3个阶段的迭代过程：**
> 
> 1.  选择：在种群中选择更好地个体，个体在适应度函数中有着较好的值。
> 2.  交叉：上一步选择优质个体后进行交叉，生成新一代个体。具体操作：parent1 X parent2 ——>> child1 + child2 ，主要依赖于待解决问题。
> 3.  突变：可以应用突变运算符更改某个体的值，只对极少个体执行此操作。

结束标准：

*  固定代数
 *  适应度函数设定的阈值
 *  找到满足预定标准的方案
 *  时间限制
 *  手动停止

将遗传算法应用于TSP问题，目标找到一条最优路线，经过每个城市有且仅有一次，同时旅行总距离最短。

数据有两份，包括15个城市和57个城市。二维矩阵中每个值表示城市之间的距离。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NoYXJ6b3Vz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 1、DataLoader类：加载数据 ##

import java.io.BufferedReader;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.InputStreamReader;
    import java.nio.file.Files;
    import java.nio.file.Path;
    import java.util.ArrayList;
    
    public class DataLoader {
    
        /**
         * @param path
         * @return int[][]
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 10:46
         *
         * 加载文件，转化为二维数组
         */
        public static int[][] load(Path path) throws IOException {
            InputStream in = Files.newInputStream(path);
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
            String line = null;
            String[] row = null;
            int[][] a;
            ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
            int rowNum = 0, colNum = 0, i = 0, j = 0;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                arrayList.add(line);
                colNum = line.split(",").length;
            }
            rowNum = arrayList.size();
            a = new int[rowNum][colNum];
            int count = 0;
    
            for (String str : arrayList) {
                row = str.split(",");
                for (i = 0; i < colNum; i++) {
                    a[count][i] = Integer.parseInt(row[i]);
                }
                count++;
            }
            return a;
        }
    /**
     * @param args
     * @return void
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 10:45
     *
     * 类内测试，加载文件
     */
    //    public static void main(String[] args) throws IOException {
    //        Path file = Paths.get("data/kn57_dist.txt");
    //        int[][] a;
    //        a = DataLoader.load(file);
    //        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
    //            for (int j = 0; j < a[0].length; j++) {
    //                System.out.print(a[i][j] + " ");
    //            }
    //            System.out.println();
    //        }
    //    }
    }

## 2、Individual类：问题所有可能解 ##

/**
     * 存放访问不同城市的顺序，TSP问题的所有可能解
     *
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 10:53
     */
    public class Individual implements Comparable<Individual> {
    
        private Integer[] chromosomes;
        private int value;
    
        public Integer[] getChromosomes() {
            return chromosomes;
        }
    
        public void setChromosomes(Integer[] chromosomes) {
            this.chromosomes = chromosomes;
        }
    
        public void setValue(int value) {
            this.value = value;
        }
    
        public int getValue() {
            return value;
        }
    
        public Individual(int size) {
            chromosomes = new Integer[size];
        }
    
        public Individual(Individual other) {
            chromosomes = other.getChromosomes().clone();
        }
    
        @Override
        public int compareTo(Individual o) {
            return Integer.compare(this.getValue(), o.getValue());
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            String ret = "";
            for (Integer number : chromosomes)
                ret += number + ",";
            return ret;
        }
    }

## 3、GeneticOperators类：GA算法核心 ##

遗传算法核心内部逻辑实现：选择、交叉、个体和种群评估，详见代码注释

import java.util.*;
    /**
     * 实现遗传算法内部逻辑
     *
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 11:21
     *
     */
    public class GeneticOperators {
        /**
         * @param selected
         * @param numberOfIndividual
         * @param size
         * @return GeneticAlgorithm.Individual[]
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:29
         *
         * 接收被选中的个体，交叉操作生成下一代种群
         */
        public static Individual[] crossover(Individual[] selected,int numberOfIndividual,int size){
    
            Individual population[] =new Individual[numberOfIndividual];
            Random random=new Random(System.nanoTime());
            for (int i=0;i<numberOfIndividual/2;i++){
                population[2*i]=new Individual(size);
                population[2*i+1]=new Individual(size);
    
                int p1Idx=random.nextInt(selected.length);
                int p2Idx;
                do {
                    p2Idx=random.nextInt(selected.length);
                }while (p1Idx==p2Idx);
    
                Individual parent1=selected[p1Idx];
                Individual parent2=selected[p2Idx];
    
                crossover(parent1,parent2,population[2*i],population[2*i+1]);
            }
            return population;
        }
    
        /**
         * @param parent1
         * @param parent2
         * @param individual1
         * @param individual2
         * @return void
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:31
         *
         *  parent1 X parent2 --> individual1 , individual2
         */
        public static void crossover(final Individual parent1,final Individual parent2,final Individual individual1,final Individual individual2){
            List<Integer> p1= Arrays.asList(parent1.getChromosomes());
            List<Integer> p2= Arrays.asList(parent2.getChromosomes());
            List<Integer> ch1=new ArrayList<Integer>(p1.size());
            List<Integer> ch2=new ArrayList<Integer>(p2.size());//p1 ? p2
            int size=p1.size();
            Random random=new Random();
            int number1=random.nextInt(size-1);
            int number2;
            //1,14,6,2,3,5,7,0,12,4,11,13,9,8,10,
            do {
                number2=random.nextInt(size);
            }while (number1==number2);
    
            int start=Math.min(number1,number2);
            int end=Math.max(number1,number2);
            ch1.addAll(p1.subList(start,end));
            ch2.addAll(p2.subList(start,end));
    
            int currentCity=0;
            int currentCityParent1=0;
            int currentCityParent2=0;
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                currentCity=(end+i)%size;
                currentCityParent1=p1.get(currentCity);
                currentCityParent2=p2.get(currentCity);
    
                if (!ch1.contains(currentCityParent2))
                    ch1.add(currentCityParent2);
                if (!ch2.contains(currentCityParent1))
                    ch2.add(currentCityParent1);
            }
    
            Collections.rotate(ch1,start);
            Collections.rotate(ch2,start);
            individual1.setChromosomes(ch1.toArray(individual1.getChromosomes()));
            individual2.setChromosomes(ch2.toArray(individual2.getChromosomes()));
        }
        /**
         * @param population
         * @return GeneticAlgorithm.Individual[]
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:23
         *
         * 获取种群的最优个体，返回种群一半的个体，可使用最适合函数选择
         */
        public static Individual[] selection(Individual[] population){
            Individual selected[] =new Individual[population.length/2];
    
            for (int i = 0; i < selected.length; i++) {
                selected[i]=new Individual(population[i]);
            }
            return selected;
        }
    
        /**
         * @param numberOfIndividual
         * @param size
         * @return GeneticAlgorithm.Individual[]
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:24
         *
         * 创建一个群，城市数目size
         */
        public static Individual[] initialize(int numberOfIndividual,int size){
            Individual population[] =new Individual[numberOfIndividual];
            for (int i = 0; i < numberOfIndividual; i++) {
                population[i]=new Individual(size);
                initialize(population[i].getChromosomes());
            }
            return population;
        }
    
        /**
         * @param chromosomes
         * @return void
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:25
         *
         * 随机初始化某一个体的染色体，生成合法的个体（即每个城市只访问一次）
         */
        public static void initialize(Integer[] chromosomes){
            int size=chromosomes.length;
            List<Integer> values=new ArrayList<Integer>(size);
    
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                values.add(i);
            }
            Collections.shuffle(values,new Random(System.nanoTime()));
    
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                chromosomes[i]=values.get(i);
            }
        }
        /**
         * @param population
         * @param distanceMatrix
         * @return void
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:33
         *
         * 接收距离矩阵，将适应函数应用到全部个体，对种群排序
         */
        public static void evaluate(Individual[] population,int[][] distanceMatrix){
            for (Individual individual:population) {
                evaluate(individual,distanceMatrix);
            }
            Arrays.sort(population);
        }
        /**
         * @param individual
         * @param distanceMatrix
         * @return void
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 11:36
         *
         * 接将适应函数应用到一个个体，结果加入到个体集合，以供对种群所有进行排序
         */
        public static void evaluate(Individual individual,int[][] distanceMatrix){
            Integer chromosomes[]=individual.getChromosomes();
            int totalDistance=0;
            int source,destination;
            for (int i = 0; i < chromosomes.length-1; i++) {
                source=chromosomes[i];
                destination=chromosomes[i+1];
                totalDistance+=distanceMatrix[source][destination];
            }
            source=chromosomes[chromosomes.length-1];
            destination=chromosomes[0];
            totalDistance+=distanceMatrix[source][destination];
    
            individual.setValue(totalDistance);
        }
    }

# 三、GA应用：Phaser类解决旅行商问题(TSP) #

1、SharedData类：共享对象

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    /**
     * 存放任务之间共享的对象
     *
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 15:16
     *
     */
    public class SharedData {
        private Individual[] population;
        private Individual[] selected;
        private AtomicInteger index;
        private Individual best;
        private int[][] distanceMatrix;
    
        public SharedData() {
            index=new AtomicInteger();
        }
    
        public Individual[] getPopulation() {
            return population;
        }
    
        public void setPopulation(Individual[] population) {
            this.population = population;
        }
    
        public Individual[] getSelected() {
            return selected;
        }
    
        public void setSelected(Individual[] selected) {
            this.selected = selected;
        }
    
        public AtomicInteger getIndex() {
            return index;
        }
    
        public void setIndex(AtomicInteger index) {
            this.index = index;
        }
    
        public Individual getBest() {
            return best;
        }
    
        public void setBest(Individual best) {
            this.best = best;
        }
    
        public int[][] getDistanceMatrix() {
            return distanceMatrix;
        }
    
        public void setDistanceMatrix(int[][] distanceMatrix) {
            this.distanceMatrix = distanceMatrix;
        }
    }

## **2、GeneticPhaser类：Java并发Phaser类实现** ##

import java.util.Arrays;
    import java.util.concurrent.Phaser;
    
    public class GeneticPhaser extends Phaser {
        private SharedData data;
    
        public GeneticPhaser(int parties, SharedData data) {
            super(parties);
            this.data=data;
        }
        /**
         * @param phase
         * @param registeredParties
         * @return boolean
         * @author Charzous
         * @date 2021/2/5 15:20
         *
         * 重载onAdvance方法，使所有任务完成第一阶段之后执行代码
         */
        @Override
        protected boolean onAdvance(int phase, int registeredParties) {
            int realPhase=phase%3;
            if (registeredParties>0) {
                switch (realPhase) {
                    case 0:
                    case 1:
                        data.getIndex().set(0);
                        break;
                    case 2:
                        Arrays.sort(data.getPopulation());
                        if  (data.getPopulation()[0].getValue() < data.getBest().getValue()) {
                            data.setBest(data.getPopulation()[0]);
                        }
                        break;
                }
                return false;
            }
            return true;
        }
    
        public SharedData getData() {
            return data;
        }
    
        public void setData(SharedData data) {
            this.data = data;
        }
    }

## 3、ConcurrentGeneticTask类：GA算法阶段任务执行 ##

import JavaConcurrencyProgramming.chapter06.GeneticAlgorithm.GeneticOperators;
    import JavaConcurrencyProgramming.chapter06.GeneticAlgorithm.Individual;
    
    import java.util.Random;
    /**
     * 执行遗传算法各个阶段的任务
     *
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 15:28
     *
     */
    public class ConcurrentGeneticTask implements Runnable {
        private GeneticPhaser phaser;
        private SharedData data;
        private int numberOfGenerations;
        private boolean main;
    
        public ConcurrentGeneticTask(GeneticPhaser phaser, int numberOfGenerations,
                                     boolean main) {
            this.phaser = phaser;
            this.numberOfGenerations = numberOfGenerations;
            this.main = main;
            this.data = phaser.getData();
        }
    
        @Override
        public void run() {
            Random random = new Random((System.nanoTime()));
            for (int i = 0; i < numberOfGenerations; i++) {
                if (main)
                    data.setSelected(GeneticOperators.selection(data.getPopulation()));
    
                phaser.arriveAndAwaitAdvance();
    
                //交叉操作
                int individualIndex;
                do {
                    individualIndex = data.getIndex().getAndAdd(2);
                    if (individualIndex < data.getPopulation().length) {
                        int secondIndividual = individualIndex++;
    
                        int p1Index = random.nextInt(data.getSelected().length);
                        int p2Index;
                        do {
                            p2Index = random.nextInt(data.getSelected().length);
                        } while (p1Index == p2Index);
    
                        Individual parent1 = data.getSelected()[p1Index];
                        Individual parent2 = data.getSelected()[p2Index];
                        Individual individual1 = data.getPopulation()[individualIndex];
                        Individual individual2 = data.getPopulation()[secondIndividual];
    
                        GeneticOperators.crossover(parent1, parent2, individual1, individual2);
                    }
                } while (individualIndex < data.getPopulation().length);
                phaser.arriveAndAwaitAdvance();
    
                do {
                    individualIndex = data.getIndex().getAndIncrement();
                    if (individualIndex < data.getPopulation().length) {
                        GeneticOperators.evaluate(data.getPopulation()[individualIndex], data.getDistanceMatrix());
                    }
                } while (individualIndex < data.getPopulation().length);
                phaser.arriveAndAwaitAdvance();
            }
            phaser.arriveAndDeregister();
        }
    }

## 4、ConcurrentGeneticAlgorithm类：GA算法并发实现 ##

/**
     * 遗传算法并发算法
     * @author Charzous
     * @date 2021/2/5 15:30
     *
     */
    public class ConcurrentGeneticAlgorithm {
        private int numberOfGenerations;
        private int numberOfIndividuals;
        private int[][] distanceMatrix;
        private int size;
    
        public ConcurrentGeneticAlgorithm(int[][] distanceMatrix, int numberOfGenerations, int numberOfIndividuals) {
            this.distanceMatrix = distanceMatrix;
            this.numberOfGenerations = numberOfGenerations;
            this.numberOfIndividuals = numberOfIndividuals;
            size = distanceMatrix.length;
        }
    
        public Individual calculate() {
    
            Individual[] population = GeneticOperators.initialize(numberOfIndividuals, size);
            GeneticOperators.evaluate(population, distanceMatrix);
    
            SharedData data = new SharedData();
            data.setPopulation(population);
            data.setDistanceMatrix(distanceMatrix);
            data.setBest(population[0]);
    
            int numTasks = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
            GeneticPhaser phaser = new GeneticPhaser(numTasks, data);
    
            ConcurrentGeneticTask[] tasks = new ConcurrentGeneticTask[numTasks];
            Thread[] threads = new Thread[numTasks];
    
            tasks[0] = new ConcurrentGeneticTask(phaser, numberOfGenerations, true);
            for (int i = 1; i < numTasks; i++) {
                tasks[i] = new ConcurrentGeneticTask(phaser, numberOfGenerations, false);
            }
    
            for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
                threads[i] = new Thread(tasks[i]);
                threads[i].start();
            }
    
            for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
                try {
                    threads[i].join();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
            return data.getBest();
        }
    }

## 5、主类main ##

import java.io.IOException;
    import java.nio.file.Paths;
    
    public class ConcurrentMain {
        public static void main(String[] args) throws IOException {
    
            long start, end;
    
            int generations = 1000;
            int individuals = 1000;
    
            String[] names={"kn57_dist"};//"lau15_dist" ,
            for (String name:names) {
                int[][] distanceMatrix = DataLoader.load(Paths.get("data", name + ".txt"));
    
                ConcurrentGeneticAlgorithm concurrentGeneticAlgorithm = new ConcurrentGeneticAlgorithm(distanceMatrix, generations,
                        individuals);
                start = System.currentTimeMillis();
                Individual result = concurrentGeneticAlgorithm.calculate();
                end = System.currentTimeMillis();
                System.out.println("=======================================");
                System.out.println("Example:"+name);
                System.out.println("Generations: " + generations);
                System.out.println("Population: " + individuals);
                System.out.println("Execution Time: " + (end - start)+"ms");
                System.out.println("Best Individual: " + result);
                System.out.println("Total Distance: " + result.getValue());
                System.out.println("=======================================");
            }
    
        }
    }

# 四、实验结果 #

数据和实验参数设置：

generations = 1000;
    individuals = 1000;
    
    数据：lau15_dist.txt（15个城市）

**测试执行10次，平均执行时间为500ms左右。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NoYXJ6b3Vz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

当然，种群数和代数可以设置其他值，数据集使用可以更换，进行实验。

为了比较并发版本执行表现的提升，简单实现了单线程版本，只需要将ConcurrentGeneticAlgorithm类里面的并发部分修改为单线程方法，结果如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NoYXJ6b3Vz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

**测试执行10次，平均执行时间为690ms左右，对比之下可看出并发的性能提升。**

# 五、总结 #

这篇记录Phaser类同步机制的原理和实践理解，学习Java并发有一段时间了，从基础开始，认识了许多同步机制API，这次学习了Phaser类这个同步机制，刷新了以前的认识，再添一项新知识。先认识一下Phaser是什么，然后结合实际应用，通过遗传算法经典应用的旅行商问题(TSP)的案例，更好地学习一下Phaser类同步机制的使用方法。对Phaser一些理论知识有一定的了解之后，开始在实际案例中学习，更进一步理解，**遗传算法**就是一个很好的例子，掌握了分段器在并发编程中的基础使用，也希望在之后的学习应用能够有所帮助。

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NoYXJ6b3Vz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/1129dd81d3444f16a57cc3fa9b66ed72.png
[Java_API]: https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/112603639
[Java_Runnable_Thread]: https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/112853937
[_Callable_Future]: https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/113338669
[Phaser_TSP]: https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/113698041