CC BY
93
8. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 55 с.
9. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей, том 1. - М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990.
10. . .
сетей для задач визуализации в САПР-К / Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. - Таганрог, 2003. - 136 с.
Чижков Александр Васильевич
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет»
. .
E-mail: 4ijkov@rambler.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 8(8634)371-651.
Кафедра систем автоматизированного проектирования.
.
Сеитова Светлана Владимировна
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет»
. .
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
.: 8(8634)371-606.
Кафедра высшей математики.
.
Chizhkov Aleksandr Vasilievich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: 4ijkov@rambler.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8(8634)371-651.
Department of Computer Aided Design.
Post-graduate student.
Seitova Svetlana Vladimirovna
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8(8634)371-606.
Department of Higher Mathematics.
Post-graduate student.
УДК 681.518
B.A. Литвиненко, C.A. Ховансков, O.P. Норкин
ОПТИМИЗАЦИЯ МУЛЬТИАГЕИТИОЙ СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ*
Современные темпы развития средств вычислительной техники не удовлетворяют требованиям предъявляемых ростом сложности решаемых в настоящее время задач. Для решения задач исследовательского характера, моделирования,
*
Работа выполнена при поддержке: РФФИ (грант № 09-07-00318), г/б № 2.1.2.1652. 226
выбора оптимального решения большой объем вычислений не позволяет получить нужный результат за приемлемое время. Задачи, для которых временной критерий является наиболее важным, усложняются и их объем вычислений продолжает увеличиваться. Все это происходит более быстрыми темпами, чем рост производительности вычислительных средств и создает проблему соблюдения временных .
Известны следующие направления преодоления проблемы уменьшения времени решения задачи: первое - снижение времени выполнения операций за счет развития аппаратных средств вычислительной техники; второе - создание распределенных вычислительных систем или систем распределенных вычислений [1].
Первое направление уже не позволяет удовлетворить требуемым критериям производительности при решении большеобъемных задач.
Второе направление представляется более перспективным. Здесь существует :
♦ использование многоядерных процессоров;
♦ многопроцессорные в ычислительные машины:
♦ многомашинные системы (кластеры).
На этом направлении существуют свои проблемы, которые затрудняют использование распределенных вычислительных систем. Здесь основной проблемой является не создание специальных аппаратных средств (хотя она присутствует) а программная организация на аппаратных средствах распределенных вычислений [2].
Организация заключается в разделении всего объема вычислений на про, -
,
.
Особенности организации связаны со степенью связности данных, со способом реализации вычислений, а также с управлением процессом выполнения задачи на всех центрах обработки данных и их синхронизации.
, -дулей организовывается специальной программой, распределяющей между про, -способностью и ходом выполнения вычислений.
В многомашинных системах также должен быть центр, координирующий работу всех машин.
С помощью современных специальных языков программирования можно отказаться от центра управления, а выполнение задачи организовать на нескольких машинах путем одновременного выполнения всех модулей задачи.
Помимо общей для всех методов проблемы разделения задачи на модули су-
( ),
, ,
невозможность быстрой перестройки системы на выполнения другой задачи.
Поиск решение этих проблем привел к появлению еще одного пути реализации распределенных вычислений - использование мультиагентной системы, реали-
зующей принцип коллективного принятия решения. Агентом является программ, .
, , -. -
гентной системы способны обмениваться между собой данными.
Мультиагентная система экономичнее всего реализуется на наиболее доступной вычислительной системе - компьютерной сети, в которой при организации распределенных вычислений каждому вычислительному блоку ориентированного графа задачи ставится в соответствие компьютер с учетом наличия физических связей в сети, способных реализовать потоки передаваемой информации между
.
Основной алгоритм программы-агента реализует следующие задачи:
♦ получение информации от компьютеров-источников;
♦ выполнение на компьютере требуе мых операций над полученной инфор-
;
♦ передача резул ьтата компьютеру-получателю.
Структура ориентированного графа решаемой задачи представляет собой совокупность подмножеств связанных вершин. Эти подмножества образуют иерархическую структуру с несколькими уровнями.
Самым верхним уровнем является вершина графа, получающая выходные данные. Подмножества образуют узлы нижнего уровня и узлы высокого уровня, которым передаются данные.
Другие подмножества содержат вершину верхнего уровня вместе с связанными с ней вершинами более нижнего уровня.
Самым нижним уровнем является вершина, принимающая входные данные.
Вся информация передается между агентами порциями. Обработку одной порции данных можно считать одним шагом процесса обработки всей системой. Агенту, передавшему обработанные данные, поступает новая порция данных, и выполняется следующий шаг обработки. Передача данных в сети от входного компьютера к выходному выполняется в пульсирующем режиме.
Обмен данными между агентами включает в себя не только передачу данных задачи, но и служебную информацию [3,4].
После пересылки обработанных данных агенту более высокого уровня выполняется обмен между агентами приготовленной заранее информацией. Обмен информацией производится между агентами, расположенными только на компьютерах одного либо соседних подмножеств.
Служебная информация используется для минимизации времени обработки пакета данных на одном шаге. Время обработки данных в компьютере зависит от цифровых параметров компьютера и свойств программного обеспечения, а также от характера обработки данных [4].
В системе временем начала обработки данных на компьютерах агентов текущего уровня будет считаться время приема последнего требуемого пакета данных от агентов нижнего уровня связанных с ними. Соответственно время, за которое на этом пути появятся обработанные на предыдущем уровне данные, и будет временем выполнения предыдущего шага.
Оценка времени выполнения вычислений на одном компьютером производится на основании работы с соответствующей порцией информации, поэтому эта оценка является индивидуальной и может использоваться для выполнения оптимизации системы [3].
На ориентированном графе задачи существует несколько маршрутов передачи обработанных данных от входного компьютера к выходному. Из них можно выделить тот путь передачи данных от агента самого нижнего уровня к агенту са-
мого высокого уровня, который и определяет время обработки данных всей вычис-. .
Ткр = тах(Т1,Т1,к,Тг ,к,Тк),
где к - количество путей между входным агентом авх и выходным агентом авых .
В предполагаемом алгоритме оптимизируется время выполнения системой задачи путем подбора назначения графа задачи на граф сети.
.
1. Прием информации от агентов уровня п — 1.
2. Прием служебной информации от агентов уровня п +1.
3. .
4. Подбор варианта обмена для агента кП+1,с .
5. Все варианты обмена использованы? Если «Да», то перейти к п. 7, иначе
- к п. 6.
6. Передача служебной информации агентам уровня п — 1.
7. ..
8. Обработка данных закончена? Если «Да», то перейти к п. 9, иначе - к п. 7
9. Передача всей информации агентам уровня / +1.
10. Переход к п. 1.
Все множество вершин ориентированного графа задачи разбивается на непе-ресекающиеся подграфы путем их раскраски О . Для раскраски графа используются функциональные признаки вычислительных блоков.
Сначала оптимизация выполняется одновременно внутри подграфов между циклами обработки данных. Затем выполняется оптимизация между соседними .
При этом время, затрачиваемое агентами подграфа на оптимизацию, не зависит от мощности подграфа, что позволяет отвести под процесс оптимизации во всех подграфах фиксированный промежуток времени.
В следующий цикл обмена информацией между агентами соседних подграфов выполняется аналогичная оптимизация в соседних подграфах.
Процесс оптимизации между агентами в одном подграфе многократно чередуется с оптимизацией между агентами в соседних подграфах. Этот процесс будет ,
данных между агентами вычислительных блоков во время выполнения задачи, то он будет вестись постоянно. Время, затрачиваемое на оптимизацию, будет сведено .
Передача данных производится от нижнего уровня на более верхние согласно графу задачи О. Самым верхним уровням является выходной компьютер. Все множество Р компьютере в с агентами, реализующими граф задачи, разбиты на подмножества вершин по уровням Р = {Р1, Р2,..., Рп }, которые, в свою очередь,
могут СОСТОЯТЬ ИЗ более мелких подмножеств Рп = {рп’1, Р^2, к , рп’Ь } . Любое
п,Ь
подмножество вершин р ’ состоит из агентов на компьютерах п п,Ь 1 п,Ь 1 п,Ь\ ,
(к^ ,к2 ,...,кт ), соединенных по графу задачи с одним из компьютеров
1 п+1,с
верхнего уровня к1 .
Подмножеству компьютеров (к'П’Ь, к2,’Ь, к3п,Ъ, к , кптЪ) перед выполнением
/~п,Ъ _п,Ъ _п,Ъ ~пЪ\
первого шага задачи назначено подмножество (ё , ё , ёз , • • • , ёт ) гРаФа
задачи О .
После выполнении первого шага задачи на компьютерах подмножества
п,Ь
р ’ выполняется передача результатов вычислении вместе с управляющей информацией агенту на компьютере кгп+1,с. Собирается информация от каждого агента о времени выполнения этого шага
ип,ь т.п,Ъ ,п,Ь т.п,Ъ м,Ь т.п,Ъ ,п,Ь кп,Ъ\
('1 е к1 5 '2 е к2 , '3 е к3 , • • • , 1т е кт )
^ 1 п,Ъ „ ,п,Ъ ■ /М,Ъ м,Ъ +п,Ъ\ -г-,
и выбирается компьютер ку имеющии = ттуу , '2 , •••, 'т ). После
, 7 п+1,с
поступления управляющей информации от агента компьютера к1 агенты
подмножества рп,Ь получают информацию, принятую от всех компьютеров
рп,Ь . Выполняется второй шаг решения задачи.
После выполнении второго шага задачи на компьютерах подмножества рп,Ь выполняется передача информации агенту на компьютере к”+1,с , как и на .
всеми компьютерами и выбирается компьютер кп’Ь, имеющий
Сь.2 = тН)!Ъ, <2'-Ъ —, т).
Компьютер к”+1,с оценивает время завершения первого шага решения и г-. +п,Ъ ,п,Ъ
второго. Если 'т^п1 > (т1П2, то принимается решение о выполнении нового
п,Ь
переназначение агентам подмножества р , аналогичное выполненному перед .
Одновременно, точно по такому алгоритму, выполняются переназначения и во всех подмножествах всех уровней.
Вся информация собирается у агента авых. Этой информации достаточно, чтобы определить критический путь и выделить в нем подмножество компьютеров, определяющее время выполнения шага системой. Агент авых выбирает подмножество, имеющее минимальное время выполнения шага и передает указание подобрать компьютеры для обмена между подмножествами так, чтобы максимальное критическое время системы сократилось.
На рис. 1-4 приведен пример работы алгоритма на небольшом отрезке времени выполнения обработки данных системой, состоящей из 10 компьютеров,
. . 1,2 . ъ,4 -
вают состояние узлов системы до начала выполнения алгоритма и после соот-.
test progiamm В
Топология сети | Время прохождения |
/ г- у т
у Объем 17 / Объем 3
у' Скорость18 / Скорость29
у/ Время 0,94444 / Время 0,10345
т / /А ®
0&ьем23 / Уу Объем 16
Скорость21 / / Скорость14
Время 1,09520 / у/ / В ремя 1,14290
// Объем 13"^
Объем 7
А* Скорость27 Скорость29
Ж -«=^-Время 0,48148 / Время 0,24138
5 //
0(тьем12 / Объем 4
Скорость25 / СкоростьЭ
Время 0,48000 Время 0,44444
"
Объем 5 Объем 27
СкоростьЗО Скорость2
Время 0Л 6667 Время 13,50000
Рис. 1. Начальное размещение узлов системы
Рис. 2. Начальные временные параметры узлов системы
test programm Я
Топология сети | Время прохождения ] I
/6 /1
у/ Объем 17 / Объем 3
s' Скоростьі 8 / Скорость29
Время 0.84444 / Время 0,10345
п / jf 8
□ бьем 23 / у/у' Объем 16
Скорость21 / у' / Скоростьі 4
Время 1,09520 / / Время 1,14290
// 10 9 /
// Объем 13 >/
А/ СкоросгьЗО Объем 7
Время 0,43333 , Скорость27
Время 0,25826
/ 5 " т I
□ бьем 12 / Объем 4
Скорость25 / Скорость2
Время 0,48000 Время 2,00000
2 4
Объем 5 Объем 27
Скорость29 СкоростьЭ
Время 0,17241 Время 3,00000
. З.
Рис. 4. Конечные временные параметры узлов системы
Алгоритма назначения вершин графа задачи G компьютерам сети под управлением мультиагентной системой позволяет выполнять оптимизацию при любом первоначальном назначении графа G на сеть. Этот алгоритм не требует предварительной оптимизации времени решения компьютерами сети. Оптимизация выполняется уже во время решения самой задачи, используя для этого реаль-.
при изменении состава сети позволяет обеспечить системе высокую степень жи-.
БИБЛИОЕРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Таненбаум Э. Распределенные системы: принципы и парадигмы. - СПб: Питер, 2003.
- 877 с. '
2. Хованское С.А., Литвиненко В.А., Калашников В.А. Использование многопроцессорной вычислительной системы для решения задачи трассировки // Ведомственный тематический сборник "Интеллектуальные САПР". - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1994, Вып.4.
3. Ховансков С.А., Литвиненко В.А. Организация распределенных вычислений на основе мультиагентного подхода // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2007. №1(73). - С. 246-250
4. . ., . .
// . . - : - , 2008, №3(80). - С. 16-21.
Литвиненко Василий Афанасьевич
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: litv@tsure.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
.: 8(8634)371-651.
Кафедра систем автоматизированного проектирования; доцент.
Ховансков Сергей Андреевич
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: litv@tsure.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 8-918-57-92-173.
Кафедра радиоэлектронных средств защиты и сервиса; доцент.
Норкин Олег Рауфатович
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: oran@tsure.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 8(863)371-787.
Кафедра системного анализа и телекоммуникаций; доцент.
Litvinenko Vasiliy Afanasievich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: litv@tsure.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8(8634)371-651.
Department of Computer Aided Design; associate professor.
Hovanskov Sergey Andreevich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: litv@tsure.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8-918-57-92-173.
Department of Electronic Means of Protection, Security and Services; associate professor. Norkin Oleg Raufatovich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: oran@tsure.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8(863)371-787.
Department of System Analysis and Telecommunications; associate professor.
