执行复杂算法的分布式网络制造技术

通过将实现复杂的基于软件的金融趋势和模式分析所需的处理能力以及计算任务分配到大量单独的或集群的计算节点，显著减少执行这种分析的成本。为此，将计算任务分为多个子任务。然后，每个子任务在多个处理设备中的一个上执行以生成多个解决方案。随后，将解决方案组合以生成计算任务的结果。控制处理设备的个人通过使用其相关联的处理设备而被补偿。算法可选地随时间演变。然后，根据预定条件选择一个或多个演变的算法。

【技术实现步骤摘要】
相关申请的交叉引用本申请要求于2007年11月8日提交的题为“执行复杂算法的分布式网络”的第60/986,533号美国临时申请和于2008年6月25日提交的题为“执行复杂算法的分布式网络”的第61/075722号美国临时申请的优先权，这两个临时申请的全部内容通过引用并入本文。
技术介绍
传统上，复杂的金融趋势和模式分析处理由通常位于公司防火墙内并且由公司的信息技术(IT)组所拥有和操作的巨型计算机、大型机或强大的工作站和PC机来实现。在硬件和运行该硬件的软件方面的投资是巨大的。维护(修理)和操作(供电，保障数据中心安全)该基础设施的成本也是巨大的。股票价格波动通常是不可预测的，但是偶尔呈现可预测模式。遗传算法(GA)已知已被用于股票交易问题。本申请通常用于股票分类。根据一种理论，在任意给定时间，5％的股票遵循一种趋势。因此遗传算法有时被成功地使用，以将股票归类为遵循或不遵循趋势。作为遗传算法的超集的进化算法擅长遍历无序的搜索空间。如Koza,J.R.于1992在麻省理工出版社出版的“Genetic Programming:On the Programming of Computers by Means of Natural Selection(遗传算法：通过自然选择的计算机编程)”所给出的，进化算法可用于以说明性的记号来演变完整的程序。进化算法的基本元素是环境、基因模型、适应函数和复制函数。环境可以是任何问题描述的模型。基因可以由一组规则定义，该规则管理基因在环境中的行为。规则是将在环境中执行的动作所遵循的一系列条件。适应函数可以由进化规则集与环境成功协商的程度定义。适应函数用于评估每个基因在环境中的适应性。复制函数通过将规则和父基因的适应性混合而生成新的基因。在每代中，生成新种群的基因。在进化过程开始时，构成初始种群的基因是通过将基因块或组成基因的符号集放在一起而完全随机地生成。在遗传编程中，该符号集是构成管理环境中的基因行为的规则的一组条件和动作。一旦建立了该种群，则通过适应函数对其进行评估。然后将具有最高适应性的基因用于在称为复制的过程中生成下一代。通过复制，将父基因的规则混合，有时将其变异(即，在规则中进行随机变化)，以生成新的规则集。这个新的规则集将被分配给作为新一代成员的子基因。在一些具体情况中，称为优秀基因的上一代最适应成员也被拷贝到下一代。
技术实现思路
根据本专利技术，可扩展和有效的计算装置和方法提供和维持金融交易边缘并且随时间维持该交易边缘。这部分地通过组合下列各项实现：(i)先进的人工智能(AI)和机器学习算法，包括遗传算法和人工生命构造等；(ii)适合于算法处理的高可扩展分布式计算模型；以及(iii)以空前的规模和少量的金融业成本传递云计算能力的独特计算环境。如下面所描述地，与那些提供计算能力(资产)的关系通过多种方式被均衡。所提供的大规模计算能力和其低成本的结合使得搜索操作在比现有技术已知的空间大得多的解决方案空间上执行。众所周知，快速搜索大空间的股票、指标、交易政策等是重要的，因为影响成功预测的参数很可能随时间改变。而且，处理能力越强大，可提供的搜索空间越大，从而可表现出更好的解决方案。为了增加病毒系数(即，确定本专利技术被CPU拥有者/提供者传播和采用以鼓励他们加入本专利技术计算网络的比率的系数)，计算能力的提供者被补偿或给予奖励以使他们的计算功率对本专利技术的系统而言是可用的，并且其可进一步被补偿或给予奖励以促使和鼓励其它人参加。根据本专利技术的一方面，对于使用提供者的CPU计算周期、动态存储器和他们的带宽，对提供者给予适当的补偿。根据本专利技术的一些实施方式，这方面的关系使病毒式营销成为可能。提供者在学习可能是金融或货物/服务形式的补偿级别、信息等之后，开始与他们的朋友、同事、家人等互通关于从他们现有计算基础设施的投资中获利的机会。这导致更多的提供者贡献给系统，从而得到更高的处理能力和更高的性能。性能越高，越多的资源可被分配以招募和签订更多提供者。根据本专利技术的实施方式，可给提供者提供消息和媒体传送机会，例如，例行新闻广播、即时新闻、RSS订阅、收报机纸、论坛和聊天室、视频等。本专利技术的一些实施方式用作创立处理能力的市场的催化剂。由此，根据本专利技术实施方式，提供者提供的处理能力百分比可提供给对访问这种能力感兴趣的其它提供者。为了加快病毒式营销和本专利技术实施方式的使用率，可实施转借系统。例如，在一些实施方式中，邀请朋友会提供“虚拟货币”。虚拟货币可通过以等于或小于通常消费者获得成本的慷慨礼品或其它信息礼品而收回。根据本专利技术的一个实施方式，一种用于执行计算任务的方法部分地包括：形成处理设备的网络，每个处理设备由不同实体控制并与其相关；将计算任务分为子任务；在处理设备的不同处理设备上运行各个子任务，以生成多个解决方案；组合多个解决方案以生成用于计算任务的结果；以及通过使用与实体相关的处理设备而对实体进行补偿。在一个实施方式中，计算任务表示金融算法。在一个实施方式中，处理设备中的至少一个包括一组中央处理单元。在一个实施方式中，实体中的至少一个被金融补偿。在一个实施方式中，处理设备中的至少一个包括中央处理单元和主机存储器。在一个实施方式中，结果是对一个或多个资产的风险可调整性能的估量。在一个实施方式中，实体中的至少一个通过货物/服务被补偿。根据本专利技术的一个实施方式，一种用于执行计算任务的方法部分地包括：形成处理设备的网络，每个处理设备由实体中的不同实体控制并且与其相关联；在处理设备之间随机分配一个或多个算法；使一个或多个算法随时间演变；根据预定条件选择演变的算法；以及应用所选择的算法执行计算任务。计算任务表示金融算法。在一个实施方式中，通过使用实体的处理设备而对实体进行补偿。在一个实施方式中，处理设备中的至少一个包括一组中央处理单元。在一个实施方式中，实体的至少一个被金融补偿。在一个实施方式中，处理设备中的至少一个包括中央处理单元和主机存储器。在一个实施方式中，算法中的至少一个提供对一个或多个资产的风险可调整性能的估量。在一个实施方式中，实体中的至少一个通过货物/服务被补偿。根据本专利技术的一个实施方式，一种被配置为执行计算任务的网络计算机系统部分地包括：被配置为将计算任务分为多个子任务的模块；被配置为组合因响应多个计算任务而生成的多个解决方案以生成计算任务的模块；以及被配置为为生成解决方案的实体维持补偿级别的模块。计算任务表示金融算法。在一个实施方式中，解决方案中的至少一个由一组中央处理单元生成。在一个实施方式中，补偿是金融补偿。在一个实施方式中，结果是对一个或多个资产的风险调整性能的估量。在一个实施方式中，对至少一个实体的补偿是货物/服务方式。根据本专利技术的一个实施方式，一种被配置为执行计算任务的网络计算机系统部分包括：被配置为随机地在多个处理设备之间分配能随时间演变的多个算法的模块；被配置为根据预定条件选择一个或多个演变算法的模块；以及被配置为应用所选择的算法以执行计算任务的模块。计算任务表示金融算法。在一个实施方式中，网络计算机系统进一步包括：被配置为为每个处理设备维持补偿级别。在一个实施方式中，至少一个处理设备包括一组中央处理单元。在一个实施方式中，至少一个补偿是金融补偿形式。在一个实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
在中央服务器基础设施的指导下求解计算问题的方法，每个处理设备均不同于所述中央服务器基础设施，所述方法包括：所述处理设备中的每个随着时间演变相应算法池；所述处理设备中的一个给定处理设备确定待向所述中央服务器基础设施发送的解决方案的最小适应等级，以及向所述中央服务器基础设施仅发送所述给定处理设备的适应等级大于所述最小适应等级的解决方案；所述中央服务器基础设施根据应用于所述计算问题的预定条件选择所演变的算法中的一个或多个。

【技术特征摘要】
2007.11.08 US 60/986,533;2008.06.25 US 61/075,7221.在中央服务器基础设施的指导下求解计算问题的方法，每个处理设备均不同于所述中央服务器基础设施，所述方法包括：所述处理设备中的每个随着时间演变相应算法池；所述处理设备中的一个给定处理设备确定待向所述中央服务器基础设施发送的解决方案的最小适应等级，以及向所述中央服务器基础设施仅发送所述给定处理设备的适应等级大于所述最小适应等级的解决方案；所述中央服务器基础设施根据应用于所述计算问题的预定条件选择所演变的算法中的一个或多个。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理设备中的至少一个包括一组中央处理单元。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述处理设备中的每个为其自身创建相应的初始算法池。4.根据权利要求1所述的方法，其中随着时间演变相应算法池包括：所述处理设备中的至少一个使用图形处理单元随着时间演变算法。5.根据权利要求1所述的方法，其中确定最小适应等级包括：从所述中央服务器基础设施学习所述最小适应等级。6.根据权利要求1所述的方法，其中随着时间演变相应算法池包括：针对数据对所述算法池的算法进行评估，以估算所述算法的适应等级；根据所述算法的适应等级丢弃所述算法的子集；以及通过生殖形成新算法。7.根据权利要求1-6中任一权利要求所述的方法，还包括：所述处理设备中的一个特定处理设备从所述中央服务器基础设施学习对于在所述特定处理设备的算法池中的算法已历经的代的数目的指示。8.求解计算问题的网络计算机系统，所述网络计算机系统包括：多个处理设备，均配置为随着时间演变相应算法池；中央服务器基础设施，配置为根据应用于所述计算问题的预定条件选择所演变的算法中的一个或多个，以及所述处理设备中的一个给定处理设备还配置为：确定待向所述中央服务器基础设施发送的解决方案的最小适应等级；以及向所述中央服务器基础设施仅发送所述给定处理设备的适应等级大于所述最小适应等级的解决方案。9.根据权利要求8所述的系统，其中确定最小适应等级包括：从所述中央服务器基础设施学习所述最小适应等级。10.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理设备中的至少一个：具有图形处理单元；以及配置为在所述演变时使用所述图形处理单元。11.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理设备中的一个给定处理设备配置为创建其自身的初始算法池。12.根据权利要求8所述的系统，还包括所述处理设备中的一个特定处理设备，所述特定处理设备从所述中央服务器基础设施学习对于在所述特定处理设备的算法池中的算法已历经的代的数目的指示。13.根据权利要求8至12中任一权利要求所述的系统，其中随着时间演变相应算法池包括：针对数据对所述算法池的算法进行评估，以估算所述算法的适应等级；根据所述算法的适应等级丢弃所述算法的子集；以及通过生殖形成新算法。14.在中央服务器基础设施的指导下求解计算问题的方法，所述方法包括：提供多个处理设备，每个处理设备均不同于所述中央服务器基础设施；所述处理设备中的每个随着时间演变相应算法池；以及所述中央服务器基础设施根据应用于所述计算问题的预定条件选择所演变的算法中的一个或多个，其中，所述处理设备中的一个特定处理设备在演变其相应算法池时从所述中央服务器基础设施学习对于在所述特定处理设备的算法池中的算法已历经的代的数目的指示。15.根据权利要求14所述的方法，其中所述处理设备中的至少一个包括一组中央处理单元。16.根据权利要求14所述的方法，还包括：所述处理设备中的每个为其自身创建相应的初始算法池。17.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：安托万·博朗杜，亚当·彻耶尔，巴巴克·霍加特，彼得·海瑞甘，
申请(专利权)人：思腾科技巴巴多斯有限公司，
类型：发明
国别省市：巴巴多斯;BB