statisches scheduling in rt-netzwerken betrachtung zweier ansätze marcus merz...
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Statisches Schedulingin RT-Netzwerken
Betrachtung zweier Ansätze
Marcus [email protected]
21.01.2005
Marcus [email protected]
Inhalt des Vortrages
• Einführung• Backtracking• Antz• Agenten• Rückblick /Ausblick
Einführung
Marcus [email protected]
Marcus [email protected]
Folie 4
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Wissenswertes
•nur harte Echtzeit wird betrachtet
•Gesamtzykluszeit = kgV aller Zyklen
•kleinster Zeitschritt = ggT aller Sendezeiten
•Offset = Abstand Nullzeit bis ersten Sendung
Backtracking
Marcus [email protected]
Marcus [email protected]
Folie 6
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Backtracking
•klassisches Verfahren
•betrachtet alle Konstellationen
•erschöpfende Suche
•rekursiv leicht formulierbar
•hoher Resourcenbedarf
Marcus [email protected]
Folie 7
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Ablauf
Schedule(KL-Liste) {
1. wähle KL aus KL-Liste
2. Keine KL mehr vorhanden -> fertig
3. bestimme nächsten Sende-Offset
4. Falls kein Offset mehr vorhanden gehe zu 9.
5. prüfe auf Konflikt
6. bei Konflikt gehe zu 3.
7. Schedule(Restliche KLs)
8. Falls Misserfolg bei 7. meldet gehe zu 3.
9. Melde Mißerfolg
}
Marcus [email protected]
Entscheidungsbaum
KL-Wahl
Offset-Wahl
Entscheidungsbaum wird ggf. komplett durchgearbeitet
......
... ..
. .
.........
...... ... ...
.
.
.
Marcus [email protected]
Folie 9
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
• Priorisierung der KL (# Konflikte, RT-Klasse)
• Verwendung sinnvoller Offsets
• Änderung der Konfliktauflösung
• wie gehabt: Offsets durchgehen
• Backtracking nur auf Konflikt-KL
• Notnagel: normales Verhalten
Verbesserungen
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Folie 10
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
• Algorithmus springt durch den Entscheidungsbaum
->Verringerung des Backtracking
-> schneller
• Lösung wird immer noch gefunden
• Erhöhung der logischen Komplexität
Folgen der Verbesserung
Marcus [email protected]
Folie 11
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Fazit
• Basisalgorithmus einfach
• Verbesserung komplex -> fehlerträchtig
• wg. Komplexität schwer auf andere RT-Klassen erweiterbar
• schwer nachvollziehbar
Antz
Marcus [email protected]
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Folie 13
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
ACO (Ant Colony Optimization) Ansatz
• Abbildung des Problems auf eine Ameisenkolonie
• jede Ameise erfüllt nur einfache Aufgaben
• Kommunikation erfolgt nur über Duftstoffe
• viele Ameisen zusammen lösen ein komplexes Problem (z.B. Shortest Path)
-> emergente Intelligenz
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Folie 14
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Netzwerk aus Ameisensicht
• Netzwerk = Ameisenhaufen
• Teilnehmer = Kammern
• Switches = Abzweigungen
• Verbindungen = Tunnel
• KL = Wege
• Kleinster Zeitschritt = Paket
• Sendung = mehrer Pakete
Marcus [email protected]
Folie 15
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Problemspezifisches
• exklusive Nutzung der Tunnel
• Ameisen vertreten je eine KL
• Ameisen haben eine gewisse Priorität
• Markierungen identifizieren Ameisen (ID + Priorität) = Duftstoff
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Folie 16
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Aufgaben einer Ameise
• Transport eines Pakets
• Durchführung einer Sendung
• Markierungen setzen
• Markierungen bei Konflikt entfernen
• Zyklus einhalten
• Erfolge merken
• eigene Priorität ändern
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Folie 17
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Ablauf eines Schedulingschrittes
Dauer: 1. Paket
1. alle Ameisen markieren bei Bedarf ihren Weg
2. Ameisen gehen nacheinander ihre Wege zurück (nach Folge Ihrer Priorität)
o ggf. Entfernung ihrer Markierung
3. Alle Ameisen fertig -> neuer Schritt
Marcus [email protected]
Folie 18
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Ablauf eines Schedulingschrittes
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Alle Ameisen markieren ihren Weg
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Rot prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> nein -> Rot gewinnt
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Grün prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Rot ist stärker
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Grün hat verloren -> Entfernung der Markierung
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Blau prüft auf stärkere Markierung auf dem Weg -> nein -> Blau gewinnt
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Priorität:
1. Rot
2. Grün
3. Blau
Marcus [email protected]
Folie 19
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Falsche Abfolge beim Scheduling
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Alle Ameisen markieren ihren Weg
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Rot prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> nein -> Rot gewinnt
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Blau prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Grün ist stärker
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Priorität:
1. Rot
2. Grün
3. Blau
Blau hat verloren -> Entfernung der Markierungen
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Grün prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Rot ist stärker
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Grün hat verloren -> Entfernung der Markierungen
TN TN
TN TN TN TN TN TN
TN
TN TN
TN
SW
SW
SW
SWSW
SW
SW
TN
Marcus [email protected]
Folie 20
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Priorisierung
• wichtigster Mechanismus
• Ameisen ändern Priorität
• + falls der Bedarf steigt
• + bei Weg-Gewinn
• - je regelmäßiger eine Sendung durchgeht
-> Chance für alle Ameisen
Marcus [email protected]
Folie 21
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Wie ergibt sich ein Plan?
• System erreicht stabilen Zustand
• alle Ameisen sind immer erfolgreich
• die Prioritäten sind ausgeglichen
• Zeitstempel des ersten Pakets einer Sendung = Offset
Marcus [email protected]
Folie 22
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Fazit
• Einfacher Ansatz
• Komplexität entsteht durch Zusammenwirken einfacher Algorithmen
• Leicht zu implementieren
• Leicht erweiterbar
• Brute-Force Suche
• Problem: Abbruchbedingung!!!
Agenten
Marcus [email protected]
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Folie 24
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Einführung
• Agentensystem löst eine Aufgabe
• Jeder Agent versucht seine Aufgabe zu erfüllen
• Interaktion mit anderen Agenten
• Verhandlungen / Diskussion der Argumente
• mode(rner) Ansatz
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Folie 25
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Agenten beim Scheduling
• allg. Ziel: Schedule erstellen
• egoistisches Ziel: Anforderungen einer KL erfüllen
• Argumente für Verhandlungen z.B.:
• Wichtigkeit
• Bedarf (Ablauf des Zyklus)
• aktuelle Sendung beenden
Marcus [email protected]
Folie 26
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Fazit
• benötigt ausgeklügelte Synchronisation
• erweiterbar über Abänderung der Verhandlungstaktik
• gute Nachvollziehbarkeit
Rückblick /Ausblick
Marcus [email protected]
Marcus [email protected]
Folie 28
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Rückblick
• Ansätze zeigen Schwierigkeit des Problems
• Backtracking
+ terminiert, erschöpfend
- resourcenhungrig, schwer erweiterbar, komplex
• Antz
+ erweiterbar, leicht implementierbar
- Abbruchbedingung unklar, nur eine Lösung, Brute-Force
Marcus [email protected]
Folie 29
Inhalt
Einführung
Backtracking
Antz
Agenten
Rückblick / Ausblick
Ausblick
• Ameisenlösung vielversprechend
• geschickte Priorisierung nötig
• Abbruchbedingung ist zu bestimmen
• mehr Intelligenz für Ameisen -> Verringerung der Berechnungsschritte