Andrzej Kwiecień Instytut Informatyki Politechnika Śląska w Gliwicach

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Funkcje w PHP ABK.
Advertisements

Warszawa, 12 lipca 2006 r. AC-X Rewolucja na rynku usług dla ISP i portali.
Politechnika Wrocławska
Elektroniczne Układy i Systemy Zasilania
Metoda simpleks Simpleks jest uniwersalną metodą rozwiązywania zadań programowania liniowego. Jest to metoda iteracyjnego poprawiania wstępnego rozwiązania.
Elektroniczne Układy i Systemy Zasilania
Elektroniczne Układy i Systemy Zasilania
Elektroniczne Układy i Systemy Zasilania
Elektroniczne Układy i Systemy Zasilania
Zakład Mechaniki Teoretycznej
Transakcje kompensacyjne
Dodawanie ułamków o różnych mianownikach
dr Małgorzata Radziukiewicz
Programy do analizy statyczno-ekonometrycznej
WPROWADZENIE DO SIECI I INTERSIECI
ODE Zapytania. Pętla for (1) Do obiektów będących instancjami klas możemy uzyskać dostęp za pomocą pętli for Zakres tej pętli to wszystkie obiekty klasy.
Na Etapie Inżynierii Wymagań
Rekurencja Copyright, 2000 © Jerzy R. Nawrocki Wprowadzenie do informatyki Wykład.
Analiza i walidacja wymagań
Systemy operacyjne.
Cechy fizyczne nieruchomości
Metoda simpleks opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Simpleks jest uniwersalną.
Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk Gliwice, ul. Bałtycka 5, Protokół TCP – kształtowanie.
Wykład 2 struktura programu elementy języka typy zmienne
PRĄD ELEKTRYCZNY.
Rozproszone bazy danych
Zarządzanie stanem aplikacji Mechanizm Sesji
ProfiBUS Opracowany w Niemczech (1991) przez 14 dostawców elementów automatyki przemysłowej i 5 jednostek badawczych protokół obejmujący kilka specyfikacji:
Język Java Wielowątkowość.
Analizator GIS dr inż. Bartosz Czyżkowski
SIECI KOMPUTEROWE PIOTR MAJCHER PODSTAWOWE POJĘCIA.
Efektywna transmisja plików za pomocą TCP Piotr Kasprzyk Instytut Informatyki Politechniki Śląskiej.
Autor: Krystyna Bręk ZSZ im. Gen. I.Prądzyńskiego w Augustowie
Instytut Techniki Cieplnej, Politechnika Warszawska
Ćwiczenia 5: Analiza wyników symulacji
KS-ZPL © KAMSOFT
RZUTOWANIE PROSTOKĄTNE.
Referencyjne metody pomiarów hałasu
Bazy danych, sieci i systemy komputerowe
Przepływ prądu w obwodzie elektrycznym
MS Excel - wspomaganie decyzji
Wykład 7 Synchronizacja procesów i wątków
Logistyka Ćwiczenie 3.
Po klasie matematycznej
Temat: Optymalizacja synchronizacji świateł drogowych
Systemy rozproszone  Rozdzielenie obliczeń między wiele fizycznych procesorów.  Systemy luźno powiązane – każdy procesor ma lokalną pamięć; procesory.
Wzory skróconego mnożenia
„Woda – nie wolno powiedzieć, że jesteś niezbędna do życia, ty sama jesteś życiem” Antoine de Saint Exupery Expo Silesia HydroSilesia 4 – 6 listopada 2009.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
O PTYMALIZACJA JAKO ELEMENT SMART GRID Błażej Olek, Michał Wierzbowski Instytut Elektroenergetyki Politechnika Łódzka.
KNW- Wykład 3 Powtórzenie. PROGRAM WYKŁADU NR 3 Przykładowe zadania z logiki Modele możliwych światów.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacjaOdtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
WYDZIAŁ TRANSPORTU POLITECHNIKA ŚLĄSKA
Siła mięśniowa w treningu rzutów lekkoatletycznych.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Informatyka +.
Międzynarodowa Pozycja Inwestycyjna Kraju
Dziedziczenie Wykład 7 Dziedziczenie sekwencyjne
Rzuty prostokątne.
Nowa specjalność na II stopniu Informatyki Informatyczne Systemy Mobilne i Przemysłowe Prowadzone przedmioty  Mobilne systemy operacyjne  Komputerowe.
D. Ciołek BADANIA OPERACYJNE – wykład 2
Uruchomienie systemu kdpw_otc - rozwiązania techniczne 20 września 2012 r.
Podstawowe mechanizmy dziedziczenia cech Współdziałanie niealleliczne
Systemy operacyjne i sieci komputerowe DZIAŁ : Systemy operacyjne i sieci komputerowe Informatyka Zakres rozszerzony Zebrał i opracował : Maciej Belcarz.
BYĆ PRZEDSIĘBIORCZYM - nauka przez praktykę Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.
Testy nieparametryczne
Platforma komunikacyjna rozległego systemu czasu rzeczywistego
Zespół Szkół Zawodowych im. Króla Jana III Sobieskiego w Przeworsku
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Zapis prezentacji:

Andrzej Kwiecień Instytut Informatyki Politechnika Śląska w Gliwicach POPRAWA PARAMETRÓW PRACY SIECI PRZEMYSŁOWYCH Z CYKLICZNYMI TRANSAKCJAMI WYMIANY INFORMACJI Andrzej Kwiecień Instytut Informatyki Politechnika Śląska w Gliwicach

Sieci z cyklicznymi transakcjami wymiany Cechy: możliwość tworzenia scenariusza wymian cyklicznych w wybranej lub specjalnie wyróżnionej stacji abonenckiej możliwość realizacji wymian wyzwalanych zdeterminowany w czasie dostęp do łącza przydatność do realizacji systemów czasu rzeczywistego istnienie mechanizmu ograniczającego czas realizacji cyklicznych transakcji wymiany danych ( czas cyklu TC )

Makrocykl wymiany informacji Zmienna A co 2 ms. Zmienna B co 3 ms. Zmienna C co 4 ms. Czas realizacji transakcji wymiany każdej zmiennej jest taki sam. CZAS mikrocykl makrocykl C C B C B C B A A B A A A B A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CZAS

Makrocykl wymiany informacji Zmienna A co 1 ms. Zmienna B co 2 ms. Zmienna C co 4 ms. Czas realizacji transakcji wymiany każdej zmiennej jest taki sam. CZAS mikrocykl makrocykl TC TMIN TMAX C C C B B B B B A A A A A A A A A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CZAS W= A,B,C , A , A,B , A A,B,C

A B C W1-okno wymian per. TC=const. W2-okno wymian aper. mikrocykl W3-okno wymian komunik. W4-okno synchronizacji B A TC A B TC makrocykl TM=const TC>W1+W2+W3 A TC<TP TC TP periodyczność zmiennej A

PROBLEM: mikrocykl nieralizowalny makrocykl C C C B B B B B A A A A A Czas wymiany zmiennej A=0.0002 sek. B=0.0005 sek. C=0.0004 sek. W1=1.1 msek. TP<W1<TC CZAS mikrocykl nieralizowalny makrocykl TC= 1.1 msek. C C C B B B B B A A A A A A A A A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CZAS

DWA PYTANIA: Czy można przekonfigurować scenariusz wymian tak aby TC<TP? Czy przekonfigurowanie scenariusza może być na tyle skuteczne aby oprócz wymian cyklicznych można realizować wymiany wyzwalane (W2>0 i W3>0)?

CO MOŻNA UZYSKAĆ? Skrócenie czasu realizacji mikrocyklu Skrócenie czasu oczekiwania na realizację wymian wyzwalanych Zwiększenie liczby możliwych do realizacji wymian-wzrost przepustowości użytecznej Ograniczenie możliwości powstawania kolejek wymian aperiodycznych-wzrost przepustowości użytecznej

CEL F F E E D E F E D C D C D C B B C B B B C B B A A A A A A A A A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 D E D E C D F C D B C B F B E B C B E B B A A A A A A A A A A A A A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

JAK TO ZROBIĆ? PARAMETRY MAKROCYKLU LM=NWW/NWD Długość liczona w mikrocyklach LM=NWW/NWD Minimalna liczba wystąpień zmiennej w mikrocyklu LWZi=LM*TC/Tpi Czas realizacji makrocyklu -- Miara wypełnienia makrocyklu Funkcja osiąga minimum dla LMX=LM

PROPONOWANE METODY Metody algorytmiczne Metoda „kolejnych przesunięć” Metoda „najmniej obciążonych mikrocykli” Metoda oparta na sztucznej inteligencji

METODA KOLEJNYCH PRZESUNIĘĆ Strategia Zalety: najkorzystniejszy współczynnik wypełnienia zakaz stosowania nadmiarowych przesyłów złożoność obliczeniowa

METODA NAJMNIEJ OBCIĄŻONYCH MIKROCYKLI Strategia Zalety powtarzalność wyników szybkość-możliwość przerwania przetwarzania Wady niekorzystny współczynnik wypełnienia nadmiarowe przesyły i wzrost długości makrocyklu

METODA OPARTA O SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ Strategia Algorytm ewolucyjny Kodowanie chromosomów i genów Selekcja osobników do następnej mutacji na podstawie dopasowania Mutacja genu i makrocyklu Zalety najlepsze rezultaty poprawy parametrów możliwość przerwania iteracji w dowolnym momencie Wady czasochłonność, znaczna zajętość pamięci możliwość znacznego wydłużenia makrocyklu

WNIOSKI Uzyskane rezultaty stanowią bazę do dalszych badań (eksperymenty z krzyżowaniem) Praktyczna implementacja do systemu „Kronos” Zaleta algorytmu ewolucyjnego- brak konieczności szukania rozwiązania optymalnego

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ