1. Go + WS (仮)
PSOをWS使って
やってみる
2013/3/28(Wed.)
@SPDY+WS勉強会

2. 自己紹介
上田拓也
豊橋技術科学大学大学院
電子・情報工学専攻
博士後期課程3年
（今週末まで）
twitter : @tenntenn
blog: http://u.hinoichi.net

3. アジェンダ
● Go言語でWebSocket
○ ライブラリの使い方
● 粒子群最適化法(PSO) + WebSocket
○ WebSocketを使った分散シミュレーション
○ 粒子群最適化法

4. Go言語でWebSocket

5. Go言語とは（念のため）
● Googleの開発しているネイティブコードを吐き
出す、クールな言語
○ シンプルな文法
○ 静的型付け
○ チャネルとGoroutine
○ 豊富なライブラリ
○ かわいいマスコット
● ビッグウェーブがきてますよ
○ GoCon 2013 spring
■ 申込人数 182 / 120人
○ 電車でGo!
■ 電車借り切ってGo言語でハッカソン

6. net/httpパッケージ
package main
import "fmt"
import "net/http"
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
fmt.Fprintf(w, "hello, gophers")
}
func main() {
http.HandleFunc("/", handler)
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
localhost:8080にアクセすると
「hello, gophers」と出る。

7. HandlerとHandlerFunc
type Handler interface {
ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
}
// ServeHTTPを実装
type HandlerFunc func(ResponseWriter,
*Request)
func (f HandlerFunc) ServeHTTP(w
ResponseWriter, r *Request)

8. websocketパッケージ
● リポジトリ
○ code.google.com/p/go.net/websocket
● ドキュメント
○ http://godoc.org/code.google.com/p/go.
net/websocket

9. 構成の例
受信部
送信部
クライアントサイド
Clients
受信部
送信部
Server
ブロードキャスト
受信部

10. websocketパッケージの使い方
● ハンドラを作って登録する
○ Clientを作りServerに登録
● Client型を作る
○ 受信部を作る
○ 送信部を作る
● Server型を作る
○ 登録部
○ 掃除受信部（ブロードキャスト）

11. ハンドラの作成と登録
● WebSocketのハンドラの型
type Handler func(*Cnn)
// http.
func (Handler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r
*http.Request)
handler := func (ws *websocket.Cnn) {
// 受信部
// 送信部
}
http.Handle("/ws", handler)

12. 受信部を作る
● websocket.JSON.Receiveを使う
// 別のgoroutineで受信処理
go func() {
done = make(chan bool)
for {
var msg Message // 適当な型
err := websocket.JSON.Receive(ws, &msg)
if (err == io.EOF) {
done <- true
break
}
// ブロードキャストする
}
}()

13. 送信処理を作る
● websocket.JSON.Sendを使う
for {
select {
case msg := <-ch:
websocket.JSON.Send(ws, msg)
case <-done:
return
}
}

14. 粒子群最適化法(PSO)
＋
WebSocket

15. 何をやったのか？
● 粒子群最適化法をブラウザ側（JS０で実行する
● 結果をWSでサーバに送る
● サーバに送られてきた結果を他のクライアント
にブロードキャスト
分散して粒子群最適化法を行なう！

16. 粒子群最適化法とは？
● 粒子に解空間を探索させ、目的関数値を最小
に最適化していく
● 個体のベストと全体のベストを持つことで、他の
粒子に結果を伝達する
解空間
解

17. 粒子群最適化法とは？
● 基本的にはランダムウォーク
● ローカルベストとグローバルベストに吸いよされ
る
● 完成も持つ
解空間
解

18. 粒子群最適化法とは？
● 粒子
○ 解空間上の位置
○ 速度
○ 個体のベスト
○ 全体のベスト

19. 粒子群最適化法と分散処理
● 粒子群最適化法は分散処理と相性がいい
○ 各粒子の動作はグローバルベストとして以外影響がな
い
○ 粒子を動的に増減できる
○ 粒子を小グループに分割して実行できる
■ グローバルベストを一定間隔で同期する

20. 分散型の粒子群最適化法
解空間
=1クライアント
Server
グローバルベスト
ブロードキャスト

21. DEMO

22. まとめ
● Go言語で結構簡単にWebSocket使える
○ Goroutineとチャネルが便利
● ブラウザで分散シミュレーション
○ WebSocketを使えば簡単
○ 粒子群最適化法は実装簡単