Statisches Scheduling in RT-Netzwerken Betrachtung zweier Ansätze Marcus Merz 21.01.2005.

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1 Statisches Scheduling in RT-Netzwerken Betrachtung zweier Ansätze Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 21.01.2005

2 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Inhalt des Vortrages Einführung Backtracking Antz Agenten Rückblick /Ausblick

3 Einführung Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com

4 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

5 Backtracking Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com

6 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Folie 6 Inhalt Einführung Backtracking Antz Agenten Rückblick / Ausblick Backtracking klassisches Verfahren betrachtet alle Konstellationen erschöpfende Suche rekursiv leicht formulierbar hoher Resourcenbedarf

7 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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 }

8 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Entscheidungsbaum KL-Wahl Offset-Wahl Entscheidungsbaum wird ggf. komplett durchgearbeitet......................

9 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

10 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

11 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

12 Antz Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com

13 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

14 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

15 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

16 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

17 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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) oggf. Entfernung ihrer Markierung 3.Alle Ameisen fertig -> neuer Schritt

18 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Folie 18 Inhalt Einführung Backtracking Antz Agenten Rückblick / Ausblick Ablauf eines Schedulingschrittes TN SW TN Alle Ameisen markieren ihren Weg TN SW TN Rot prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> nein -> Rot gewinnt TN SW TN Grün prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Rot ist stärker TN SW TN Grün hat verloren -> Entfernung der Markierung TN SW TN Blau prüft auf stärkere Markierung auf dem Weg -> nein -> Blau gewinnt TN SW TN Priorität: 1.Rot 2.Grün 3.Blau

19 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Folie 19 Inhalt Einführung Backtracking Antz Agenten Rückblick / Ausblick Falsche Abfolge beim Scheduling TN SW TN Alle Ameisen markieren ihren Weg TN SW TN Rot prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> nein -> Rot gewinnt TN SW TN Blau prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Grün ist stärker TN SW TN Priorität: 1.Rot 2.Grün 3.Blau Blau hat verloren -> Entfernung der Markierungen TN SW TN Grün prüft auf stärkere Markierungen auf dem Weg -> Rot ist stärker TN SW TN Grün hat verloren -> Entfernung der Markierungen TN SW TN

20 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

21 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

22 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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!!!

23 Agenten Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com

24 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

25 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

26 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com Folie 26 Inhalt Einführung Backtracking Antz Agenten Rückblick / Ausblick Fazit benötigt ausgeklügelte Synchronisation erweiterbar über Abänderung der Verhandlungstaktik gute Nachvollziehbarkeit

27 Rückblick / Ausblick Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com

28 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

29 Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com 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

30 Das wars.... Noch Fragen? Marcus Merz marcus.merz@ourarsenal.com