SciAgents - Eine agentenbasierte Umgebung für verteilte wissenschaftliche Berechnungen Alexander StarkeSeminar Software Agenten

Gliederung 1. Einführung 2. PDE-Modelle 3. SciAgents aus der Sicht des Users 4. Software-Architektur von SciAgents 5. Zusammenfassung

Einführung In den Wissenschaften existieren Komplexe numerische Modelle Verfeinerte Hard- und Software => Erschweren die Entwicklung komplexer Software-Systeme

Einführung Konzept der Agenten: Autonom Soziale Fähigkeiten Reaktionsfähigkeit Pro-Aktivität

Einführung Agentenbasierter Ansatz zur Lösung komplexer Probleme: Zerlegen großer Aufgaben in abgeschlossene Module

PDE Modelle PDE = partial differential equation Physikalische Modelle werden durch PDE´s modelliert

PDE Modelle Einfache Modelle bestehen aus Einem einzigen Gleichungssystem Einem einzelnen Definitions- bzw. Wertebereich Für diese Modelle gibt es agentenbasierte Lösungen

PDE Modelle Einfache PDE Modelle reichen oft nicht aus SciAgents als Lösungsansatz für multi- domain-Probleme mit folgenden Eigenschaften:

PDE Modelle Physikalisches Phänomen besteht aus einfach verbundenen Teilen Jeder Teil als einfaches PDE-Modell Die verschiedenen Subsysteme beeinflussen sich indem die Interface- Bedingungen angeglichen werden

PDE Modelle

Lösung durch Interface relaxtion Technik: 1. Initialisieren der Randbedingungen 2. Lösen des Gleichungssystems 3. Vergleiche einzelne Lösungen und berechne neue Randbedingungen 4. Wiederhole bis Konvergenz

Users View of SciAgents Zwei Arten von Agenten: Solver Agents Mediator oder Relaxer Agents

Users View of SciAgents Solver Agent: Festlegen des Definitionsbereiches Definition der Differentialgleichung Visualisierungsoptionen

Users View of SciAgents Relaxer Agent: Verbindungen Randbedingungen Entspannungs-Schema Algorithmen Visualisierung

Users View of SciAgents Aufbau eines Netzwerks von Agenten: Instantiierung eines Agenten Unterstützung durch Agenten Agent besorgt sich selbst die Informationen die er benötigt Agenten arbeiten lokal

Users View of SciAgents

Die funktionale Problemspezifizierung: Subsysteme Gleichungssysteme Start- und Randbedingungen Interfaces Agent benötigt zusätzliche Daten: Unterstützung durch PYTHIA

Software Architektur Solver Agent: Kern User Interface Wrapper

Software Architektur Relaxer Agent: Aufgeteilt in zwei Subrelaxer mit eigenen Algorithmen Konfigurationsmodul steuert den Agent in seiner Umgebung

Software Architektur

Informationsfluß zwischen Solver und Mediator Agent Lokaler Prozeß: Jeder Relaxer kommuniziert mit zwei Solvern Jeder Solver kommuniziert mit dem zugehörigen SubRelaxer seiner Schnittstellen

Software Architektur

Verteilung der Agenten auf Recheneinheiten Kommunikation über den Software Bus Agent Instantiator und Global Execution Interface zusammen in einem Agent

Software Architektur Kooperation der Agenten Relaxer bestimmen das Verhalten Prozeß terminiert wenn Alle Relaxer melden Konvergenz Ein Relaxer meldet einen Fehler

Zusammenfassung SciAgents guter Ansatz um Komplexität der Modelle zu bewältigen Agenten nehmen dem Anwender die Entscheidungen außerhalb seines Fachwissens ab Modularität bietet Flexibilität