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Tom
2019-08-05 21:10:19 +02:00
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# Bachelorarbeit Ergebnisse reproduzieren # Bachelorarbeit Ergebnisse reproduzieren
~~~bash
git clone --recursive http://sargas.org:3000/QA_SAT/BA_Reproduzierbarkeit_Anleitung.git
~~~
git clone --recursive http://sargas.org:3000/QA_SAT/BA_Reproduzierbarkeit_Anleitung.git
## Setup ## Setup
Zu erst muss das virtual environment für Python eingerichtet werden. Gehen sie hierfür in das Hauptverzeichnis des Projekts und führen Zuerst muss das virtual environment für Python eingerichtet werden. Gehen sie hierfür in das Hauptverzeichnis des Projekts und führen
~~~bash
pipenv install pipenv install
~~~
aus. Anschließend muss noch ein kernel für jupyter erstellt werden, hierzu führen sie aus. Anschließend muss noch ein kernel für jupyter erstellt werden, hierzu führen sie
~~~bash
python -m ipykernel install --user --name=BA_Reproduzierbarkeit_Anleitung python -m ipykernel install --user --name=BA_Reproduzierbarkeit_Anleitung
~~~
aus. Anschließend kann das virtual environment mit aus. Anschließend kann das virtual environment mit
~~~bash
pipenv shell pipenv shell
~~~
aktiviert werden. aktiviert werden.
## Datensatz generieren ## Datenbanken einrichten
Es werden zwei Datenbanken benötigt, eine MySQL und eine MongoDB Datenbank. In der MongoDB Datenbank werden Objekte wie SAT-Instanzen, QUBOS, oder D-Wave SampleSets gespeichert. Die MySQL Datenbank wird dazu verwendet, um Daten aus diesen Objekten zu extrahieren und diese anschließend zu untersuchen. Damit die Datenbanken genutzt werden können muss im Hauptverzeichnis ein File namens **database.config** angelegt werden, welches folgende Struktur aufzuweisen hat.
~~~ini
[INSTANCE_POOL]
user = ...
pw = ...
url = ...
port = ...
database = ...
[EXPERIMENT_DB]
user = ...
pw = ...
url = ...
port = ...
database = ...
~~~
Bei **[INSTANCE_POOL]** handelt es sich um die MongoDB Datenbank und bei **[EXPERIMENT_DB]** um die MySQL Datenbank.
## Datensatz generieren
Ein k-SAT-Instanzen Datensatz mit einer fixer Klauselanzahl und logistisch verteilen Variablenanzahlen kann mit folgendem Python script erzeugt werden. Rufen sie hierzu einfach den interaktiven Modus von Python auf
~~~python
from qubo_lab.util import script
from qubo_lab.util import random_instance_pool as rip
instance_db = script.connect_to_instance_pool()
experiment_db = script.connect_to_experimetns_db()
script.create_experiment_scope(instance_db, "my description", "scope_name")
logistic_variable_distr_params =
{
number_of_clauses: 42,
min_variables: 5,
max_variables: 84,
alpha_point_of_interest: 4.2,
steepness: 1.4
}
number_of_instances = 250
instance_params = rip.Instance_parameters(42, 5, 3);
pool = rip.create_random_logistic_pool(logistic_variable_distr_params, 250, instance_params)
for instance in pool:
instacne_id = script.write_instance_to_pool_db(instance_db, instance)
script.add_instance_to_experiment_scope(instance_db, "scope_name", instacne_id)
~~~