Адаптивные алгоритмы обработки информации в мультиагентных системах

• Автор: Вересов, Игорь Германович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 154 с.

Оглавление
Введение

1 Аналитический обзор

1.1 Области применения кластерных вычислительных систем

1.1.1 Применение кластерных вычислений в системах управления

базами данных.

1.1.2 Применение кластерных вычислительных систем в робототехнике .

1.2 Основные подходы к программированию кластерных систем

1.3 Обоснование необходимости разработки адаптивных алгоритмов обработки информации. Задачи, решаемые в диссертационной работе .
1.4 Выводы.

2 Модель мультиагентной вычислительной системы

2.1 Модель распределенной вычислительной системы.
2.1.1 Автомат вводавы вода .
2.1.2 Автомат, моделирующий канал передачи информации
2.1.3 Решающий автомат вводавывода
2.1.4 Композиция автоматов вводавывода
2.1.5 Фрагменты исполнения и следы исполнения автомата ввода
вывода .
2.2 Модель вычислительного агента
2.2.1 Взаимодействия между агентами
2.2.2 Вопросы реализации.
2.2.3 Группировка модифицированных автоматов вводавывода .
2.3 Выводы.
3 Адаптивные алгоритмы масштабирования мультиагентной вычислительной системы
3.1 Адаптивная однородная репликация данных без ведущею
3.1.1 Организация вычислений.
3.1.2 Алгоритм адаптации к добавлению агента в группу
3.1.3 Алгоритм адаптации к удалению агента из группы
3.1.4 Обсуждение результатов.
3.2 Адаптивная репликация данных с ведущим.
3.2.1 Организация вычислений.
3.2.2 Алгоритм адаптации к добавлению агента в группу
3.2.3 Алгоритм адаптации к удалению агента из группы
3.2.4 Обсуждение результатов.
3.3 .Адаптивный алгоритм фрагментации данных.
33.1 Организация вычислений.
3.3.2 Ограничение размера вектора истории изменения хэшфункции
3.3.3 Адаптивный алгоритм добавления агента в группу
3.3.4 Адаптивный алгоритм удаления агента из группы.
3.3.5 Обсуждение результатов
3.4 Алгоритм адаптивной репликации вычислений .
3.4.1 Обсуждение результатов.
3.5 Алгоритм адаптивной фрагментации вычислений
3.5.1 Адаптивный алгоритм добавления агента в группу с фрагментацией вычислений .
3.5.2 Адаптивный алгоритм удаления агента из группы.
3.5.3 Обсуждение результатов
3.6 Выводы.
4 Информационнопоисковая система Адривер
4.1 Алгоритм функционирования системы
4.2 Аппаратная конфигурация системы
4.3 Теоретическая оценка масштабируемости системы .
4.4 Масштабирование системы с целью адаптации к росту числа запросов
4.5 Выводы.
5 Алгоритмы управления развитием мультиагентной вычислительной системы
5.1 Основные принципы управления развитием мультиагентной вычислительной системы
5.2 Модель вычислительного агента с программируемым развитием . 0 53 Пример эволюции системы.
5.4 Моделирование эволюции высокопроизводительной системы обработки запросов
5.5 Выводы.
Заключение
Литература


Ш определению DEC, кластер - это группа вычислительных машин, которые связаны между собою и функционируют как один узел обработки информации |2]. Кластер функционирует как единая система, поэтому для пользователя при решении его прикладной задачи вся совокупность вычислительной техники выглядит как один компьютер. Основной подход к программированию кластера - разделение задачи на множество небольших подзадач, которые поручается решать каждому компьютеру в системе. Затем результаты их работы объединяются. Эффективность работы кластера во многом зависит от природы решаемой задачи, при этом важным аспектом является необходимая частота и объем передачи информации внутри кластера, поскольку для соединения компьютеров используются сетевые технологии относительно низкой производительности. С точки зрения классификации по распределению программно-аппаратных ресурсов кластерная система относится к умеренно связанным мультипроцессорным системам |2|, рис. Для сравнения на рис. Основным отличием кластерной системы от мультипроцессорной системы с общей памятью является скорость доступа одного процессора к ресурсам другого. В тесно связанных мультипроцессорных системах обмен данными осуществляется через высокоскоростную шину памяти, а в умеренно связанных системах через сетевой интерфейс. Рис. Умеренно связанная мультипроцессорная система. Рис. Тесно связанная мультипроцессорная скстема. В системе имеется большое количество взаихюсвязанных элементов. Система, а также входящие в нее разнообразные элементы в подавляющем большинстве являются многофункциональными. Взаимодействие элементов в системе происходит по каналам обхеена информацией. У системы имеется общая цель, общее назначение. Система может иметь переменную С1руктуру, обеспечивающую многорежимных характер функционирования с возможностью адаптации как в структуре, так и в алюритме функционирования. Взаимодействие элементов в систсхгс и с внешней средой носит стохастический характер. Кластерная вычислительная спстехт состоит 1« набора элементов каждый из которых может рассматриваться как система. Для кластера характерно наличие интегративных качеств, поскольку он состоит из групп компьютеров выполняющих различные операции. Дня кластерной системы характерно наличие существенных связей между элементами. Круг задач, в которых в настоящее время существует необходимость применения вычислительных средств большой мощности, и где это можно сделать с помощью кластерной организации компьютеров, очень широк и относится к различным областям наукн и техники [5, б, 7. Высокие скорости и производительность требуются при решении задач, возникающих при моделировании ядерных и биологических процессов (9, |, погоды и изменений климата [5,], задач гидро и іазодинамики ]5], нрочностных расчетах |5|, моделировании различных сложных технических систем. Большие вычислительные проблемы, обусловленные недостаточной производительностью ЭВМ, возникают при испытаниях комплексных технических систем, таких как автомобиль, самолет, ракета, когда необходимо минимизировать число теряемых при натурных испытаниях образцов, но при этом требуется произвести измерения огромного катнчества параметров с последующей быстрой обработкой результатов |6]. Распараллеливание и конвейеризация вычислительного процесса в кластерной системе ускоряет решение задач плакирования маршрутов мультнагеитных транспортных роботов и аналогичных по структуре задач, возникающих при проектировании и разводке цепей печатных плат электронной техники [, , , |. Значительные вычислительные мощности требуются при воспроизведении ней-рог. Эти атгорнт-мы применяются для формировании управления в робототехнических системах и системах автоматического управления различного назначения [, , , , ], при реализации адаптивных алгоритмов распознавания образов (, |. Традиционным применением вычислительных кластеров яолястся создание параллельных систем управления базами данных (ПСУБД) []. В таких системах увеличение скоросгн вычислений происходит за счет применения различных алгоритмов распределения данных и их последующей параллельной обработки.