A NIKK kutatási programjainak évi összefoglalása

Nemzeti Infokommunikációs Koordinációs Központ könyvek

A NIKK kutatási programjainak 2013. évi összefoglalása TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0004

Pannon Egyetem Veszprém, 2014.


A kiadvány a TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0004 „Nemzeti kutatóközpont fejlett infokommunikációs technológiák kidolgozására és piaci bevezetésére” című pályázat támogatásával készült.

Kiadja a Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kara 8200 Veszprém, Egyetem utca 2. Telefon: +36 (88) 62-4021

Felelős kiadó: Piglerné dr. Lakner Rozália egyetemi docens, dékán Készült B5 formátumban a Tradeorg Kft. nyomdájában Felelős vezető: Tóth Zoltán ISSN 2064-7468 (Nemzeti Infokommunikációs Koordinációs Központ könyvek) ISSN 2064-7476 (A NIKK kutatási programjainak 2013. évi összefoglalása)

2

A NIKK kutatási programjainak 2013. évi összefoglalása

Tartalom Bevezetés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 I. Logisztikai Rendszerek Információs Technológiája . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 I.1 Felhő alapú ellátási lánc menedzsment döntéstámogató rendszer kidolgozása . . . . . . 5 I.2 Üzleti folyamat erőforrás hozzárendelés optimalizáló és felügyeleti rendszer kidolgozása . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 I.3 Elosztott folyamatszintézis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 I.4 Robotirányítás infravörös LED tömbbel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 II. „Jövő Internet” szolgáltatások . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 II.1 Folyamatbányászat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 II.2 Együttműködő és versengő erőforrások szervezését támogató ágens rendszer kidolgozása . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 II.3 Virtuális gépterem kialakításának gazdasági és technológiai elemzése . . . . . . . . . . . . 26 III. „Jövő Internet” technológiák: Elosztott és felhő számítások, tárgyak Internetje . . . . . . 30 III.1 Szenzorhálózatra épülő elosztott felügyeleti rendszer kidolgozása . . . . . . . . . . . . . . . 30 III.2 Smart grid rendszerek kutatása . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 III.3 Párhuzamos lineáris programozási feladatmegoldó kidolgozása . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 III.4 Kiloprocesszoros architektúrák kutatása és alkalmazása . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 IV. Informatikai Biztonság . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 IV.1 Kockázat- és terheléselosztás felhő rendszerekben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3


Bevezetés Az Európai Unió stratégiai témákban támogatja nemzeti koordinációs központok létrehozását, melyek összehangolják az ország kutatási és innovációs kapacitását az adott terülten. A Pannon Egyetem ilyen központ megalapítását pályázta meg sikerrel a Társadalmi Megújulás Operatív Program keretében. A konzorciumot az Európai Unió és a Magyar Állam támogatja a központ kialakítására és a Kecskeméti Főiskolával és a Kanizsa Felsőoktatásáért Alapítvánnyal konzorciumban kapcsolódó kutatási programok megvalósítására. Az elnyert TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0004 azonosító számú projekt 2013. január 1-jén indult és 2015. március 31-én zárul. A Veszprémben megalakítandó központ által országosan koordinálandó terület fejlett infokommunikációs technológiák kutatása és piaci bevezetése. Jelen összefoglaló a kutatási programok első évének eredményeit tekinti át. A kutatások négy pályázati prioritáshoz kapcsolódó alprojektbe csoportosulnak. Ezek a logisztikai rendszerek információs technológiái, a jövő Internetének technológiai megoldásai és szolgáltatásai, és megkerülhetetlenül kiemelt téma az informatikai biztonság is. Logisztika, szélesebb értelemben az ellátási láncok, elengedhetetlenek az Európai Unióra jellemző városi létforma működtetéséhez. Hatékony és fenntartható megvalósításuk viszont elképzelhetetlen informatikai megoldások nélkül. Ezen megoldások között szerepel a folyamatok tervezése és erőforrás hozzárendelése matematikai modellezés és szimuláció alapján, a folyamatok követése és döntéstámogatása. A jövő Internete által adott szolgáltatások magukban foglalják a technológiának köszönhetően elérhetővé vált nagy adatmennyiség intelligens elemzését, tendenciák és folyamatok felismerését. Ezután folyamatok munkaszervezésénél a felismert mintákat, valamint emberi preferenciákat megszemélyesítő ágenseket is használhatunk a kockázatok csökkentésére. A jövő Internete alap infrastruktúra lesz, ahol az információk, eszközök és számítási képességek közös platformon jelennek meg. Kutatási programunkban szerepel például az intelligens elektromos energiaellátó rendszerek, szenzorhálózatok, kiloprocesszoros rendszerek illesztése, optimalizáló algoritmusok megvalósítása elosztott számítási architektúrán. A következőkben ezen alprojektek és kutatási programok 2013. évi eredményeit mutatjuk be.

4


I. Logisztikai Rendszerek Információs Technológiája A pályázati kiírás prioritásai szerint célzott kutatásokat végzünk logisztikai rendszerek információs rendszereinek kialakításához, a világ élvonalába tartozó adatfúziós, adatelemző és döntéstámogató modulokkal kiegészítve. A logisztikai támogató IKT rendszer részének tekintjük a vagyontárgyak mozgatásának, a kapcsolódó üzleti folyamatoknak és infrastruktúrának az intelligens felügyeletét is. Bizonyítjuk az IKT technológiák alkalmazásának hatékonyságnövelő hatását. Kutatásokat végzünk a rendszerek elosztott virtualizált megvalósítására, a terhelés optimális elosztására. Az alprojekt egyik célja egy felhő alapú, hatékony SCM keretrendszer megtervezése és megvalósítása, amelybe különböző logisztikai, gyártásszervezési algoritmusokat és eszközöket tudunk beépíteni, tesztelni, versenyeztetni. A keretrendszer átfogja az egész ellátási láncot, tartalmazza az ellátási láncok működtetéséhez kapcsolódó összes fontos részfeladatot. Ezt támogatja a folyamatszintézis és erőforrásallokációs eljárások hatékony elosztott megvalósítása. A döntéstámogatás alapjául szolgáló információhalmazt új technológiai megoldásokkal kívánjuk begyűjteni, mint egy felhő alapú épületen belüli helymeghatározó szolgáltatás vagy robotok autonóm tájékozódása infravörös LED tömb segítségével. A szerzett információkat szenzorfúziós eljárások integrálják és értelmezik.

I.1 Felhő alapú ellátási lánc menedzsment döntéstámogató rendszer kidolgozása Témavezető: Dr. Kovács Zoltán, egyetemi docens, Pannon Egyetem Napjaink összetett folyamatainak működtetése elképzelhetetlen informatikai támogatás nélkül. Gazdasági, társadalmi és fenntarthatósági szempontok ﬁgyelembevételéhez döntéstámogató (optimalizáló) rendszerek szükségesek. Az ellátási láncok menedzselése során is ilyen feladatokkal találkozunk. Mind a folyamatok adminisztrációja és működtetése, mind a döntéstámogató rendszer erőforrásigényes, több szereplő együttműködését kívánó informatikai feladat. Ezeket a feladatokat felhő alapú architektúrára építve hatékonyan, korszerűen meg lehet valósítani.

A kutatás célkitűzései A kutatás célja egy felhő alapú, hatékony ellátási lánc menedzsment keretrendszer megtervezése és megvalósítása, amelybe különböző logisztikai, gyártásszervezési algoritmusokat és eszközöket tudunk beépíteni. A keretrendszer átfogja az egész ellátási láncot, és tartalmazza az ellátási láncok működtetéséhez kapcsolódó összes fontos részfeladatot. 5


Részfeladatok: – Hálózatszintézis – Gyártásütemezés – Szállítmánytervezés/fuvarszervezés – Útvonaltervezés – Jármű- és folyamatkövetés A hálózatszintézis feladatok a logisztikai/ellátási láncokhoz kapcsolódó döntéstámogatási feladatokhoz kapcsolódnak. Ezen a területen a cél annak eldöntése, hogy milyen módon, milyen úton történnek meg az igények kielégítése, például melyek azok az erőforrások, gyártási és szállítási kapacitások, amelyeket egy piaci igény kielégítésére fel szeretnénk használni. Az optimalizálás során számos modellezési kérdés jelentkezik. Az optimalizálási feladat specifikálását, a matematikai modell építését és a modell megoldását tartalmazza ez a részfeladat. A hálózatszintézis feladatok megoldására a P-gráf módszertan, a vegyes-egész programozási modellek (MILP – Mixed Integer Linear Programming) és dedikált algoritmusok megtervezése és megvalósítása nyújt lehetőséget. A gyártásütemezés feladatoknál a cél az erőforrások feladatokhoz rendelése oly módon, hogy a gyártás valamilyen célfüggvény szerint optimálisan történjen. A feladatosztály erőforrásallokációs feladatokhoz kapcsolódik. A gyártásütemezés az ellátási láncon belül a gyártási kapacitások tervezéséhez és optimalizálásához kapcsolódik, azonban erőforrás-allokációs jellege miatt szállítmánytervezéshez is köthető. A feladat megoldására az S-gráf módszertan, vegyes-egész programozási modellek és dedikált algoritmusok megtervezése és megvalósítása nyújt lehetőséget.

1. ábra. Korszerű döntéstámogató rendszerek felépítése: optimalizálás, tervezés, végrehajtás, követés körfolyamata

6


A részfeladat során a cél olyan hatékony fuvarszervezési modellek és optimalizálási eljárások kidolgozása, amelyek segítségével nagyméretű, komplex fuvarszervezési feladatok oldhatóak meg. A P-gráf módszertan CVRP modelljének kiterjesztésével speciális feladattípusok is megfogalmazhatóvá, a módszertan algoritmusainak párhuzamosításával és új, párhuzamos algoritmusok kidolgozásával pedig kezelhetővé válnak. Korszerű logisztikai rendszer elképzelhetetlen térinformatika és követőrendszer nélkül. A térkép a tervezés során elengedhetetlen, a követőmodul pedig a visszacsatolásban nyújt segítséget. A részfeladat során is használni akarjuk ezeket az eszközöket, amelyre útvonaltervezés és szimulációs lehetőségek épülhetnek. A járművek követése mellett a logisztikai folyamatok követésére a támogatást RFID címkékkel, különböző vonalkódokkal és a föléjük felépülő informatikai rendszerrel nyílik lehetőség.

A kutatás eddig elért eredményei A projekt megvalósításának első évében elkészült egy keretrendszer, amely képes befogadni különböző optimalizálási algoritmusokat szabványos csatlakozási felületen keresztül. A rendszer számos mintafeladatot tartalmaz az algoritmusok teszteléséhez, és egy értékelő modult, ahol az egyes algoritmusok szoftver implementációinak futási ideje és az általuk adott ered-

2. ábra. Fuvarszervezési alternatívák elemzése térinformatikai támogatással az elkészült keretrendszerben

7


mények összevethetőek. A keretrendszer nyílt forrású komponensekből áll, és képes az algoritmusokat elosztott környezetben egymással párhuzamosan futtatni annak érdekében, hogy a mérési eredmények egymással ne konkuráljanak. A fuvarszervezési feladatok megadását, megértését és a megoldások elemzését nagyban segíti, hogy ha a fuvarozási feladatok során bejárandó állomások, majd azok bejárási sorrendje térképen megjeleníthető, és az algoritmusok számára bármely két helyszín távolsága automatikusan generálható, nem a feladat megadójának kell egyenként rögzítenie azokat. Ezért a keretrendszerhez beépítettünk egy szabad hozzáférésű térképre (Open Street Maps) épülő térinformatikai rendszert. A fuvarszervezési feladatoknak számos típusa ismert és nagyszámú tesztfeladat is rendelkezésre áll hozzájuk. Ilyen feladatok is bekerültek összegyűjtve típusonként a keretrendszerbe, továbbá elkészült egy véletlen tesztfeladat-generáló modul illesztése is, hogy egy fix tesztkészlet ne tudja egy irányba vinni az algoritmusok fejlesztési irányát. A fuvarszervezési feladatok mellett a keretrendszer a projekt végére folyamatszintézist és ütemezési feladatokat megoldó algoritmusok tesztelésére és összehasonlítására is alkalmas lesz. Megjelent publikáció: • Kovács Zoltán, L.T.Fan, Friedler Ferenc, Folyamathálózatok megbízhatósága, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, 2013. június 10–13., Balatonőszöd.

I.2 Üzleti folyamat erőforrás hozzárendelés optimalizáló és felügyeleti rendszer kidolgozása Témavezető: Dr. Holczinger Tibor, egyetemi docens, Pannon Egyetem Az üzleti folyamatok erőforráskiosztásának feladata nagyfokú rokonságot mutat a gyártórendszerek ütemezéséhez, amely jelenleg is fontos kutatási terület és jelentős szakirodalommal rendelkezik. Az üzleti- és a gyártórendszerek tervezésének egyik fontos építőkockája az erőforrások ütemezése, amely során az egyes alrendszerekben a tevékenységek erőforrásokhoz történő optimális hozzárendelésének megtalálása és időzítése a cél. Az erőforrások ütemezése gyakorlatilag döntéseket jelent a rendszerben, amelyeknek jósága jelentősen befolyásolja a hatékonyságot. Ez azt jelenti, hogy a pályázat keretein belül kifejlesztendő informatikai döntéstámogató rendszer nagymértékben megkönnyítené a döntéshozók munkáját. Az üzleti folyamatok ütemezésének és döntéstámogatásának elméleti kutatásán kívül fontos még az algoritmusok újszerű megvalósítása, mivel a szoftvert elosztott és párhuzamos programozási elvek alapján készítjük el, amely elengedhetetlen ahhoz, hogy a felhő jellegű munkaszervezést támogatni tudjuk. Továbbá szükséges még a hatékony felhő alapú működéshez az erőforrások szűk keresztmetszetének automatikus felismerése és ütemezése. 8


A kutatás célkitűzései A kutatócsoport által már korábban is használt S-gráf reprezentáció alkalmas arra, hogy az üzleti folyamatok „receptjében” található tevékenységek nem szekvenciális végrehajtását leírja. Ebben az esetben vannak olyan tevékenységek, amelyeknek több, a „receptben” őt közvetlenül megelőző és/vagy több közvetlenül követő tevékenysége van. A szétválasztás és korlátozás típusú algoritmus szétválasztási lépését speciálisan lehet irányítani a feladat strukturális vizsgálata alapján. Az S-gráf reprezentáció gyártórendszerek ütemezéséhez készült, azon belül is arra az esetre, amikor a tevékenységek között nincs lehetőség a köztes anyagok tárolására. Üzleti folyamatok végrehajtása közben viszont nincsenek (vagy csak elhanyagolható mennyiségben) fizikailag termékek, ezért itt a tárolásnak nincs jelentősége. Ez a gyártórendszerek analógiájánál a végtelen méretű tárolásnak felel meg. Az S-gráf leírás erre a tárolási stratégiára is átalakíthatónak ígérkezik. A fentiekben már említett erőforrás-kezelés megoldása is szükséges. Az S-gráf módszertan jelenleg kizárólag a termékeket előállító berendezéseket és a tárolóberendezéseket veszi figyelembe. A gyakorlatban egy tevékenység végrehajtásához nem csak egy berendezésre van szükség, hanem más megújuló és nem megújuló erőforrásokra is szükség van. Ezek kezeléséhez az S-gráf leírás kiterjesztésére és a megoldó algoritmus kiegészítésére van szükség. Tananyag címe

Tananyag típusa

Szerző(k)

Az algoritmusok megvalósítását az elosztott és párhuzamos programozási elvek alapján kéInformáció-visszakeresés magyar nyelvű jegyzet Dr. Góth Júlia szítjük el, amely elengedhetetlen ahhoz, hogy a felhő jellegű munkaszervezést támogatni tudDr. Skrop Adrienn juk. Szükséges még a hatékony felhő alapú működéshez az erőforrások szűk ke resztmetszetének automatikus felismerése és ütemezése. Theory of Digital angol nyelvű előadásvázlat Dr. HecklTovábbá István elengedhetetlen egy terheléselosztó eljárás kifejlesztése (erőforrások feladatokhoz való rendelése) is a felhőrendComputation: lecture notes szerekhez, amely szintén az ütemezésen alapul. Theory of Digital Computation: practice course

angol nyelvű előadásvázlat

Dr. Heckl István

A kutatás eddig elért eredményei Színes hálózatok

digitális jegyzet

Dr. Blázsik Zoltán

ASzínes kutatásban résztvevők feladata a projekt kezdetén elsősorban szakirodalom feldolgozása hálózatok előadásvázlat Dr. BlázsikaZoltán volt. Ez magában foglalta az ütemezéselmélet (matematikai) hátterének áttekintését, az üzleti példatár és feladatgeneráLogika és informatikai Dr. Ivánütemezésének Szabolcs folyamatok modellezésénektorok vizsgálatát, a gyártórendszerek lehetőségeit is. L. Zoltán Aalkalmazásai csoportba bevonásra került kettő gazdasági szakemberDr. isNémeth annak érdekében, hogy a gazdasági folyamatokat más szempontból is vizsgálni tudjuk. Az itt bevont kollégák feladata is a szakirodalom áttekintése volt ebben az időszakban, amelyet ők két aspektusból vizsgáltak. Az egyikük elsősorban a globális turisztikai trendeket mérte fel, és szakirodalmat gyűjtött az innováció különböző típusairól, elsősorban a folyamatinnovációról. A másik a fogyasztó vásárlási magatartás és folyamat témaköréhez kapcsolódó hazai és nemzetközi szakirodalmi források feltérképezését végezte turisztikai szempontból. A szakirodalom feldolgozása mellett készült egy összefoglaló az S-gráf keretrendszerről, mint a feladat megoldásához leginkább használhatónak tűnő módszerről.

9


3. ábra. Példa ZW stratégiára: Élek, amelyek végén négyzet van, jelölik a zero-wait receptéleket

Zero wait implementálása Ha egy folyamat végrehajtása közben két adott tevékenység között nem szabad várni, akkor azt zero wait (ZW) tárolási stratégiának nevezzük. Ennek a stratégiának a kezelésére több algoritmus is született, amelyeket implementáltunk a Pannon Egyetemen korában kifejlesztett, az S-gráf keretrendszerre épülő alkalmazásba. Az üzleti folyamatok esetében nem feltétlenül ZW stratégiára van szükség, de határidők itt is előfordulhatnak, amely a ZW stratégia egy általánosításának az LW (Limited Wait) stratégiának felel meg. Kezdeti megoldást adó heurisztikák Vizsgálatok történtek annak eldöntésére, hogy a bizonyíthatóan optimális megoldást adó Sgráf keretrendszer által használt szétválasztás és korlátozás algoritmus sebességét fel lehete gyorsítani úgy, hogy gyors, heurisztikus algoritmusok segítségével egy megoldást generálunk, és ennek ismerétében futtatjuk le a keresést. A heurisztikus algoritmusok gyorsak ugyan, de nem biztos, hogy optimális megoldást adnak, mivel ezek vagy emberi tapasztalaton alapuló szabályokat követnek vagy lokális döntéseket hoznak. A megoldó szempontjából azonban fontos lehet, hogy az optimalizálás kezdetén rendelkezésre álljon egy megoldás, mivel ennek segítségével általában gyorsítani lehet a keresést. Mobil erőforrások Üzleti folyamatok ütemezése során az erőforrásokat dinamikusan, az idő függvényében kell hozzárendelni a folyamatokhoz. Így egy megújuló erőforrást több folyamat is felhasználhat, de különböző időben. Ha a folyamatok térbeli elhelyezkedése eltérő, akkor az erőforrást át kell szállítani az egyiktől a másikig. A szállításhoz szükséges idő általában elhanyagolható, amennyiben mégsem lehet figyelmen kívül hagyni, akkor is egyszerűen integrálható a modellbe. Egyes erőforrások szállítása azonban további erőforrást (például teherautót) igényelhet. Az ilyen szállításokat tartalmazó folyamatok már kis méretben is bonyolult ütemezési feladatokat eredményeznek. A gyakorlatban ez olyankor fordulhat elő, amikor van olyan egy vagy több drága berendezésünk, amelyből kevés van, és ezt a telephelyek között szállítani kell. 10


Döntéstámogató keretrendszer megalapozása Szakaszos üzemű rendszerek ütemezésére számtalan különböző módszert találtak ki és fejlesztettek tovább az elmúlt 20 évben. Ezek közül két kategóriát vizsgáltunk meg: a MILP (vegyesegész lineáris programozási) modellen alapuló, valamint a kombinatorikus matematikai modellen alapuló módszereket abból a szempontból, hogy mely megoldók milyen feladatok megoldására hatékonyak. A MILP alapú módszerek sajátossága, hogy egy matematikai modellt kell valamilyen leíró nyelven implementálni, az ütemezési feladat adataival felparaméterezni, majd egy általános célú MILP szolverrel megoldani. Ezekkel szemben a kombinatorikus matematikai modellek speciális, az adott módszerhez kifejlesztett megoldót igényelnek, amely a szakirodalomban ismertetett módszerek többségénél nem hozzáférhető. Felmerül a kérdés, hogy egy adott feladatot milyen módszerrel célszerű megoldani, hogy minél gyorsabban, minél jobb minőségű megoldást kapjunk. A munka hosszú távú célja egy olyan szoftver implementációja, amely alkalmas arra, hogy a lehető legkülönbözőbb teszteredményeket is együtt, egy általános formában tárolni tudja, ezekből pedig általános következtetéseket tudjon levonni a megoldó módszerekre vonatkozóan. Globális keresőfa alapú profitmaximalizáló algoritmus Az ütemezési feladatok során két fő célfüggvényt szoktak megfogalmazni, az egyik a teljes, rögzített folyamat végrehajtási idejének minimalizálása, a másik pedig a profit maximalizálása adott időkorlátot figyelembe véve. A profit maximalizálására korábban már fejlesztettünk egy úgynevezett globális keresőfa-algoritmust, amelyet implementáltunk az S-gráf módszertant használó keretrendszerbe. A megvalósított algoritmus a tesztelések során azonban gyengén teljesített, ezért a célunk az algoritmus hatékonyságának növelése volt. Ehhez elsősorban

4. ábra: Példa globális keresőfára: A bekeretezett részek jelölik az adott részfeladatokhoz generált farészleteket

11


ki kellett deríteni, mi az oka a gyenge teljesítménynek, ezután következett a felmerülő problémák kijavítása, az algoritmus módosítása, illetve a forráskód megváltoztatása. Publikációk, előadások Megjelent publikációk: • Tamás Schné, Tibor Holczinger, Coloured Petri Net based PLC program validation with a fast simulation method, 19th International Conference on Process Control, 2013. Bujtás Csilla, Domination game on trees without leaves at distance four, 8th Japanese-Hungarian Symposium on Discrete Mathematics and Its Applications, June 2013, Veszprém • Mate Hegyhati, Olivér Osz, Ferenc Friedler, Graph based approaches for scheduling trains in railway networks, InnoRail 2013, Budapest • Mate Hegyhati, Oliver Osz, Balazs Kovacs, Scheduling of Automated Wet-Etch Stations, 1st Winter School of PhD Students in Informatics and Mathemtics, November 15–17, 2013, Veszprem Előadások hazai konferencián: • Hegyháti Máté, Nemes Zsolt, Klein Ferenc, Friedler Ferenc, Éles korlátok heurisztikus meghatározása S-gráf alapú ütemező algoritmusok hatékonyságának növeléséhez, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, 2013, konferenciaelőadás • Holczinger Tibor, Hegyháti Máté, Friedler Ferenc, S-gráf alkalmazások szakaszos működésű rendszerek ütemezéséhez, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, 2013, konferenciaelőadás

I.3 Elosztott folyamatszintézis Témavezető: Dr. Bertók Botond, egyetemi docens, Pannon Egyetem A folyamathálózat-szintézis az iparban gyakran előforduló, rendkívül komplex, nagy számításigényű feladat. Célja, hogy meghatározza, hogy egy termék előállításához vagy üzleti cél eléréséhez mely alternatív technológiákat vagy üzleti lépéseket érdemes megvalósítani és mekkora volumenben. Gyakorlati jelentősége miatt egyike a legtöbbet vizsgált kombinatorikus optimalizálási problémáknak, amely ma is aktív kutatási terület. Számos modellt és eljárást dolgoztak ki a probléma megoldására az évtizedek során. A feladatot gyakran vegyes-egész matematikai programozási feladatként fogalmazzák meg. Ezek bár hatékony módszerek, matematikailag nem tudják garantálni az optimális megoldást, mivel a modell megkonstruálásában nagy szerepet kap a modellezők tapasztalata, egyéni intuíciója. A Pannon Egyetem Rendszer- és Számítástudományi Tanszékén kidolgozott P-gráf módszertan matematikailag bizonyítottan helyesen, algoritmikusan generálja a folyamathálózat-szintézis feladatok vegyes-egész matematikai programozási modelljét. A módszertan alapja egy irányított páros gráf, amely nemcsak modellezési eszközök, de hatékony algoritmusok kidol12


gozását is lehetővé teszi, amelyek alkalmasak a szuperstruktúra generálására polinom időben, a kombinatorikusan lehetséges megoldásstruktúrák leszámlálására és az optimális megoldás meghatározására.

A kutatás célkitűzései Napjainkban a párhuzamos architektúrák térnyerése egyértelműen meghatározza a számítástechnikában és rokon tudományterületeken, így az operációkutatásban uralkodó trendeket. A vegyes-egész programozási feladatok megoldására használt módszerek közül a korlátozás és szétválasztás alapú módszerek, a vágósíkokkal kombinált korlátozás és szétválasztás alapú módszerek, valamint a heurisztikus módszerek némelyike is jól párhuzamosítható. A párhuzamosság térnyerése elősegíti a kooperatív keresőalgoritmusok elterjedését is. A P-gráf módszertan algoritmusai is jól párhuzamosíthatóak. A projekt célja a meglévő algoritmusok újragondolása, azok adaptációja heterogén, multiprocesszoros környezetben, valamint új, hatékony kooperatív keresőalgoritmusok kidolgozása, amelyek a korszerű számítógépes architektúrák előnyeit kihasználva képesek komplex, nagyméretű folyamathálózat-szintézis feladatok garantáltan optimális megoldásainak meghatározására.

A kutatás eddig elért eredményei Ahogy az 5. ábrán látható számos gyakorlati feladat fogalmazható át folyamatszintézis-feladattá (Process-Network Synthesis, röviden PNS). Ugyanakkor, a projekt kezdetén csak egy részükhöz

5. ábra. Gyakorlati feladatok megoldását támogató módszerek és szoftverek: gyakorlati feladat leírása, modelltranszformáció, megoldás

13


volt felhasználói felület, és alapvetően két megoldószoftver segítette a legjobb vagy alternatív megvalósítási lehetőségeket. Egyik egy általános folyamatszintézis-megoldó, a másik pedig reakcióutak leszámlálását (Reaction Pathway Identification, röviden RPI) biztosítja. Mindkét megoldó korábbi megvalósítása egyetlen processzoron és egyetlen szálon fut. Ha egy szekvenciális tevékenységsor egymás utáni lépéseit osztjuk szét több processzorra, akkor a lépések teljes végrehajtási ideje nem rövidül, csupán az egyes lépések különböző helyen történnek. Ahhoz hogy a párhuzamos számítás javítsa a teljes számítási időt az algoritmusokba és szoftverekbe egymással párhuzamosan végrehajtható tevékenységeket kell megadni, ráadásul úgy, hogy az azok közötti kommunikációs igény minimális legyen. Ha a párhuzamos tevékenységek gyakran beszélgetnek egymással, akkor egyrészt elmegy az idő a kommunikációval, másrészt egymásra várnak, hogy a másik válaszoljon. A párhuzamosításnak több szintje van. Vannak alacsony szintű tevékenységek a szoftverben, amelyek egymástól független részekre bonthatóak. Ilyen például a halmazműveleteket realizáló vektorok közti bitenkénti ÉS és VAGY műveletek, amennyiben a vektorok hossza nagyobb mint a futtató processzor bitszélessége. Ekkor hagyományosan a vektorok közti műveleteket egymás után akkora darabokban végzi a szoftver, amennyi a processzor bitszélessége. Az elkészült párhuzamos implementációban ennek négy-nyolcszorosát tudja elvégezni a megoldó multimédia vektorutasításokkal (SSE), amelyek több darab számítását egymással párhuzamosan végzik. A párhuzamosítás másik szintje a matematikai keresőalgoritmusok párhuzamosítása. Mivel a megoldott feladatok elméletileg is nehezek, tehát nincs egyértelműen legjobb keresési módszer, amely minden feladatra a leghamarabb talál megoldást. Így érdemes párhuzamos kör-

6. ábra. Narancsszín jelöli a folyamatszintézist támogató módszerek és szoftverek kidolgozott új elemeit

14


nyezetben alternatív keresési módszereket indítani, hogy a közülük leggyorsabb határozza meg a futási időt minden feladatra, így az átlagos futási idő több feladatra egyértelműen javul. Kísérleteink szerint, a keresési lépések nyers szétosztása több számítási egység között önmagában is hozhat akár 30% javulást a futási időben a párhuzamos szálak hatékony együttműködése esetén, de a nagy kommunikációs idő és egymásra utaltság miatt nagyobb javulás nem lehetséges. További gyorsulást a merőben különböző keresési stratégiák versenyeztetésével kívánunk elérni. Ehhez azonban szükség volt a megoldószoftver olyan modulokra bontására, ahol a keresést befolyásoló minden lépés könnyen cserélhető. A megoldószoftvernek nem csak implementációs, de funkcionális továbbfejlesztése is történt. A folyamatszintézis során a feladatba és kapcsolódó matematikai programozási modellbe beépítésre kerültek például időkorlátok is, így időkorlátos szintézis feladatok, ütemezési feladatok, időablakos fuvarszervezési feladatok is megoldható váltak. Másrészt bővült a logikai feltételek köre is a kölcsönös kizárással, ami egy feladat követelményei között megadható, így az PRI feladatok is ugyanazon megoldószoftverrel kezelhetőek a továbbiakban. Az eredményeket a 6. ábrán narancs színnel jelölve tüntettük fel. Megjelent publikációk: • Frits Márton, Bertók Botond, Ütemezési feladatok megoldása időkorlátos folyamatszintézis feladatként, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonöszöd, Hungary, Június 10–13, 2013. • König Éva, Bertók Botond, Ellátási láncok optimális tervezése bizonytalan környezetben, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, Június 10–13, 2013. • Rozner Viktória, Bertók Botond, Pareto optimális folyamathálózatok kimerítő generálása, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, Június 10–13, 2013. • Szili László, Bertók Botond, Kölcsönös kizárás feltételek alkalmazása folyamatszintézis algoritmusokban, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, Június 10–13, 2013. • Konig, E., B. Bertok, Computational Methods Supporting Decision-Making under Uncertainties: Optimal Design of Supply Chains, 4th Annual Conference of the European Decision Sciences Institute (EDSI), Budapest, Hungary, June 16–19, 2013

I.4 Robotirányítás infravörös LED tömbbel Témavezető: Dr. Cserey György, egyetemi docens, Pázmány Péter Katolikus Egyetem Jelen munka előzményeit két nézőpontból is szeretnénk megvizsgálni. Egyfelől egy nagyon erős biológiai motivációt lehet tetten érni, másfelől pedig – szerencsés módon – korábbi kutatásaink továbblépéseként ésszerűen adódik ez a fajta alkalmazásorientált integráció, ezért röviden azokról a munkákról is ejtenénk néhány szót. A biológiai motiváció a gerincvelői reflexívek egyszerűségében és hatékonyságában rejlik. Az „érzékelés-reakció” típusú feladatok általában nem igényelnek komplex tervezést és összehangoltságot, céljuk valamilyen hirtelen felmerülő, valószínűleg káros esemény elkerülése, 15


vagy legalábbis hatásának enyhítése. Egyértelműen előnyben részesített a lokális érzékelés és feldolgozás: az érzékelő neurontól a gerincvelőig terjed az információ, itt egy vagy két átkapcsolással már indul is a megfelelő motoros egységhez a parancs. Saját munkánk összefüggéseiben fogalmazva meg ezt: adott területen lokálisan mérő szenzorok jeleit helyben dolgozzuk fel, szükség esetén közvetlen aktuátoros válaszreakciót indítva. Korábbi munkánk során egy általunk tervezett és épített infravörös szenzormezővel próbáltunk különböző, kisméretű tárgyakat detektálni, azonosítani, majd később a Celluláris Hullámszámítógép számítási modelljében dolgoztuk fel a szenzormező adatait. A CNN számítási modellje azért különösen vonzó, mert az elemi processzáló egységek helyi kapcsolatain keresztül megvalósuló interakciók révén „bontakozik ki” az adott feladat globális megoldása. Ez hatékony (időben gyors, számításban „olcsó”), az idegsejtek jelfeldolgozásához hasonló.

A kutatás célkitűzései A folyamatban lévő kutatás robotikai problémák megoldásával foglalkozik: autonóm („önvezérlő”, távfelügyelet nélküli) robotok mozgással kapcsolatos részfeladatainak vizsgálatával. Alapvetően két problémahalmazt definiálunk, amelyek részben különböző megoldású megközelítést igényelnek: lokális (inkább szabályozás jellegű) feladatok; valamint globális (inkább navigáció jellegű) feladatok. A lokális esetben a robot alján begyűjtött helyi információt dolgoznánk fel, lokálisan. Itt érdemes az előző részben vázolt motivációra gondolni: hirtelen megjelenő esemény, éppen kiderülő terepadottság, amely akár meg is akadályozhatja a mozgás sikeres kivitelezését. Azonnali reakcióra, „válaszadásra” lehet itt szükség a rendszer részéről, a központi vezérlőegység in-

7. ábra. Egy bipedál robot lehetséges szenzoriális felszereltségének sematikus vázlata. A robot talpára helyezett szenzormező a lokális szabályozási feladat kivitelezésében vesz részt, amíg a robot oldalán/tetején található szenzorok a globális mozgásstratégia kialakításába kapcsolódnak be.

16


kább csak kiértesítés jellegű (egyirányú) jelzést kapna a mozgás kivitelezésének nem várt módosulásáról. A globális esetben valamilyen komplexebb tervezési folyamatba segítenénk be, egy másik (a robot elején/oldalán elhelyezett) infravörös szenzormezővel. Itt – a kitűzött probléma jellegéből adódóan – már nem helyileg alakítanánk ki válaszreakciót, a részben feldolgozott szenzoriális adatokkal inkább a központi vezérlőegység világismeretét/stratégiai tervezését segítenénk ki. Az 7. ábrán egy áttekintő, sematikus kép látható egy kétlábú (bipedál) robot lehetséges szenzor-felszereltségére vonatkozóan.

A kutatás eddig elért eredményei Az eddig elvégzett kutatás során egy általános rendszerterv készült, valamint néhány lokális feladat megoldására készítettünk szimulációs vizsgálatot. A tervezett rendszer sematikus felépítése a 8. ábrán látható. A rendszer egyes elemei az alábbi szerepeket töltenék be: • komplex stratégiai tervező: a globális cél ismerete mellett végrehajtási stratégiát dolgoz ki. Előállítja a megfelelő mozgásmintázatot, folyamatosan tájékozódik a külvilágról a szenzoriális bemeneteken keresztül. A CNN Hullámszámítógépet is ez vezérli (közvetve). • aktuátor vezérlő: a robot mozgását kivitelező motorokat vezérli közvetlenül. • CNN kiszolgáló: Lényegében egy interfészt képez a CNN Hullámszámítógép körül, valamint annak közvetlen felprogramozását, a hullámszámítási algoritmusok eredményének közvetlen kiértékelését végzi. A sürgős beavatkozást igénylő esetekben akár közvetlenül utasíthatja az aktuátorvezérlő egységet. • CNN Hullámszámítógép: Celluláris Neurális Hálózat számítási modelljét megvalósító szimulátor. • infra szenzormező: infravörös tartományban működő LED-fototranzisztor párokból álló érzékelő mező. A fototranzisztorok a fényforrások környezetből visszaverődő fényét mérik (jellemzően minden fényérzékelő a hozzá legközelebb eső fényforrás szomszédját/szomszédjait méri). • aktuátorok: a robot végtagjait/kerekeit/egységeit közvetlenül mozgató motorok.

8. ábra. A tervezett robotirányító rendszer szenzoriális és vezérlőegységeinek sematikus felépítése

17


• egyéb szenzoriális bemenetek: feladatuk a globális tájékozódáshoz szükséges információk biztosítása (a konkrét szenzoriális modalitások még nem tisztázottak; lehetnek: ultrahang alapúak, rádiófrekvenciás jelfogók, VGA-kamera, GPS-vevő, stb.). A megvizsgált lokális feladatok: • talajmeredekség-vizsgálat: ennek a megóvó „érzékelés-reakció” párosnak a lényege abban rejlik, hogy a váratlanul túl meredeknek tűnő talp alatti területre ne próbáljunk meg „lépést tenni”, ugyanis a kelleténél meredekebb talapzat az egyensúly elvesztésével, a robot felborulásával járhat. • egyenetlenségvizsgálat: ebben az esetben azt vizsgáljuk, hogy a talp alatti területen nincsen-e túlzott mértékben kiálló objektum, azaz sima vagy legfeljebb mérsékelten göröngyös-e a felület. Ha lényegesen kiálló része is van a talp alatti területnek, akkor a legalsó szegmens csuklópontjában (humanoid lábfelépítésnél maradva: a bokánál) ez végzetesen nagy elfordítást, „kicsavarást” eredményezhet. • mozgásvizsgálat: bármilyen mozgó objektum, amely a talp és a talajfelszín közé kerül, a talplehelyezés stabilitását, statikusságát szüntetheti meg közvetlenül. Minden egyes alfeladat esetében az algoritmus akár azonnali tiltó („STOP”) utasítást is eredményezhet az aktuátor vezérlőnek, így elkerülve egy túlságosan veszélyesnek tűnő szituációt.

9. ábra. A meredekségdetektáló UMF-algoritmus diagramja. Az egyes vízszintes szakaszok a CNN-függvénykönyvtárból ismert alapműveletek, míg a pontok egyes feldolgozási szinteknek (belső állapot – memória állapot) felelnek meg. A feldolgozási szintek közül néhányan számozva vannak, ezeknek a pontos kinézete egy példafuttatás során lett kimentve, a 10. ábra egyes számozott alábráira.

18


10. ábra. A meredekségdetektáló UMF-algoritmus egy példafuttatásának során a közbenső állapotokról készült pillanatfelvételek. Az egyes számozott alképek a 9. ábrán láthatóak, beszámozott feldolgozási szinteknek feleltethetőek meg.

A blokkolás állandósulásának elkerüléséhez természetesen értesíteni kell a felsőbb szintű, központi vezérlőegységet. A felsorolt lokális feladatokat megvizsgáltuk a rendszertervben ismertetett CNN Hullámszámítógép és CNN kiszolgáló egységek működését összeintegrálva megvalósító szimulátorprogram alkalmazásával. A következőkben a talajmeredekség-vizsgálatot végző algoritmust ismertetjük részletesebben, a számítás egyes fázisaiban megjelenő részeredmények segítségével. A 9. ábrán látható az UMF (Universal Machine on Flows) algoritmusleírás CNN-függvénykönyvtárból ismert alapműveletekkel, ahol bizonyos köztes feldolgozási állapotokat külön számozással láttunk el. Ezeknek a számozott állapotoknak egy feldolgozás során rögzített pillanatfelvételei láthatóak a 10. ábrán mint kétdimenziós állóképek. A megvalósítás alapja egy módosított élkereső algoritmus (felerősített; mindkét irányba elvégezve), amely a túlzottan nagy gradienst detektálja. A különböző irányok összefésülése, és némi zajszűrő lépés után, egy levetítés eredményeként tudjuk a kép alsó soránál kiolvasni, hogy vajon volt-e túlzottan meredek összefüggő felület a bemeneti képen, vagy sem. A megvalósított másik két lokális algoritmus leírása korábbi publikációkban érhető el részletesen. Az eredményeket összefoglalva megállapíthatjuk, hogy a robot mozgásának biztonságát javító, a robot alatt begyűjtött szenzoriális információ lokális (központi irányítóegység bevonása nélküli) feldolgozásának szimulációs vizsgálata megtörtént. Mind a kritikus talajmeredekség detektálására vonatkozóan, mind a kiálló objektumok detektálására vonatkozóan, mind a talp alatt mozgó objektumok detektálására vonatkozóan végeztünk kutatásokat. Megjelent publikáció: • M. Koller and T. Roska, “Frameless spatial–temporalevent detection via lighting activation,” Tech. Rep. JLR –4 / 2013, The Jedlik Laboratories, Faculty of InformationTechnology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University, 2013. 19


II. „Jövő Internet” szolgáltatások Az alprojektben a felhőszolgáltatások gazdasági és szervezeti kérdéseit kívánjuk kutatásokkal megválaszolni. Ilyen kérdések például, hogy mikor érdemes egy szervezetnek felhőszolgáltatásokra váltania, hogyan válasszon szolgáltatót egyes feladatai megoldására, hogyan szervezze munkatársait, és hogyan kezeljen minőségbiztosítási kérdéseket. Folyamatbányászati modellek segítségével az eset alapú információkból komplex, kívánt vagy nem kívánt folyamatok ismerhetőek fel. Kidolgozásra kerül egy erőforrás-menedzsment rendszer, amelyben az erőforrások részben autonóm módon választhatnak feladatokat, miközben a kritikus erőforrások vezénylését szigorú matematikai optimalizálási alapon végezzük. Virtuális géptermet alakítunk ki részben nyílt forrású komponensekből.

II.1 Folyamatbányászat Témavezető: Dr. Abonyi János, egyetemi tanár, Pannon Egyetem A folyamatfejlesztés hatékonysága a gazdasági versenyképesség rendkívül kritikus tényezője. A jelentős innovációs tevékenységet végző vállalatok által javasolt hatékonyságnövelő megoldások közös jellemzője a kutatás, a fejlesztés, a tervezés, az üzemeltetés, a marketing és a teljes ellátási lánc optimalizálásával kapcsolatos feladatok megoldása során keletkező illetve felhasznált információk integráltsága. Ez a koncepció legkorábban a piacvezető vállalatok mérnökeiben és vezetőiben kristályosodott ki a „modell integrálja a teljes szervezetet” jelmondatban. Ezek a piaci szereplők (DuPont, Dow Chemical, Bayer Technology Services) komolyan hittek és hisznek abban, hogy az adatoknak, az információknak és a tudásnak a kutatás kezdeti munkafázisaitól a gyártási folyamat optimálásáig végig kell követniük a termék illetve a technológia fejlődését. Egy komplex termelő és szolgáltató folyamatban rendkívül sok változó befolyásolja a termelékenységet, a hatékonyságot és a minőséget. Amennyiben ezeket szervezett módon a döntéshozók számára összegezzük, illetve a köztük lévő összefüggéseket feltárjuk, akkor jelentős gazdasági előnyhöz juthatunk. A jelentős erőfeszítések ellenére e koncepció jelenleg inkább csak elérendő célként, ajánlásként értelmezhető, ugyanis a termelő és szolgáltató rendszerek környezetében még leginkább csak egymástól elkülönült, különböző részproblémák célirányos megoldásához szükséges „információs szigetek” találhatók. Az elmúlt időszakban igazoltuk, hogy azokban az esetekben, amikor egy komplex technológia több egymástól fizikailag és szervezetileg is elkülönülő, a termék gyártása szempontjából viszont szorosan egymásra épülő egységekből áll, a termelési folyamat nyomon követését és a fejlesztést támogató adattárház létrehozásához szükséges információforrások integrálása a technológia és annak üzemeltetésével kapcsolatos folyamatok dinamikus modellje alapján végezhető el. Rávilágítottunk arra, hogy termelőrendszerek esetén a „mi lenne ha” típusú elemzésekhez az irányítórendszer dinamikus modelljének integrálása is szükséges. A technológiai adatok és 20


a (szemi-mechanisztikus) dinamikus rendszermodellek együttes alkalmazását támogató új, állapotbecslésen alapuló idősorszegmentálási algoritmust dolgoztunk ki, amelynek alkalmazásával a becsült állapotváltozók illetve az állapotbecslő algoritmus által számolt hiba-kovariancia mátrix alapján a folyamatadatok többváltozós idősorainak szegmentálása hatékonyan elvégezhető. A különböző jellegű információforrások más-más modellezési keretrendszerben kezelhetők hatékonyan (pl. az a priori ismeretek algebrai differenciál-egyenletrendszerekkel leírt mérlegegyenletekkel, az adatokban rejlő ismeretek regressziós vagy osztályozási feladatok megoldása során identifikált feketedoboz-modellekkel, amíg a szakértői ismeretek szabálybázisokkal, bizonytalansággal terhelt esetekben fuzzy modellekkel). A termék- és technológiafejlesztési feladatokhoz szükséges ismeretek feltárására, a különböző szinteken jelentkező részfeladatok megoldását támogató modellek közti információátvitelre és az előzőekben vázolt heterogén forrásokból származó ismeretek integrálására alkalmas technikák fejlesztése munkánk alapvető célkitűzése. A kidolgozott módszerek összességét az adatbányászat analógiájára “modellbányászat” fogalommal lehetne jellemezni, ugyanis a létrehozott megoldások nem csupán folyamatadatokból nyernek ki potenciálisan hasznos, előzetesen nem ismert információkat, hanem különböző típusú modellekből, ismeretekből illetve azok összességéből. Természetesen e koncepció kidolgozása számtalan technikai részprobléma megoldását igényelte illetve igényli. Jelen munka a speciális folyamatorientált adattárházak létrehozását támogató módszertan kidolgozásán túl azok adatainak elemzését támogató adatbányászati és számítási intelligencia-technikák célirányos továbbfejlesztését ismerteti.

A kutatás célkitűzései A komplex termelő, logisztikai és üzleti folyamatok folyamatos fejlesztéséhez e rendszerekhez kapcsolódó „információs szigetek” integrációja és a megfelelő eszközök/algoritmusok megléte szükséges. A témavezető által vezetett kutatócsoport az elmúlt időszakban komoly tudományos eredményeket ért el termelő rendszerek adat alapú fejlesztésében, illetve az ezeket támogató adattárházak, információs rendszerek építésében. Az adatokból kinyerhető információk feltárása új adatbányászati algoritmusokat igényel(t). A logisztikai és az üzleti folyamatok a folyamatos üzemű termelőtechnológiákhoz viszonyítva bizonyos szempontból összetettebbek, komolyabb kihívásokat támasztva az azokat elemzők elé: – Diszkrét események: az események időben diszkrétek, gyakorta nem ismert, csupán statisztikailag becsülhető értékűek. – Az elemi események sorrendje nem teljesen egyértelmű, állapotfüggő. Egy jól szabályozott ellátási rendszerben természetesen az események (lehetséges) sorrendje megfelelő módon korlátozott, ugyanakkor az emberi tényezőknek és a lehetséges szituációk (állapotok) nagy számának köszönhetően a teljes folyamat nem teljesen „determinisztikus”, ill. definiált. – Az eseményekre vonatkozó információk eltérő jellegűek, integrálást igényelnek (pl. logisztikai folyamat költségelemzése egyszerre igényli a szállítmányozási és gazdasági jellegű adatok elemzését is).

21


A kutatás eddig elért eredményei: A kutatás során olyan új algoritmusokat hoztunk létre, amelyek az adatokban rejtett információt az adatokon értelmezett gráf elemzésén keresztül tárják fel. Az első munkaszakaszban e témakörben elért eredményeinket a Springer kiadó által megjelentetett monográfiában összegeztük. A gráfok központi elemeinek feltárására geodéziai távolság alapú csoportosítási algoritmust fejlesztettünk. Kimutattuk, hogy az algoritmus alkalmas logisztikai központok optimális helyzetének meghatározására is. Az irányítatlan, súlyozatlan gráfok klaszterezésével kapcsolatos kutatás továbbra is folyik, a kockázatmenedzsmentben való potenciális alkalmazási lehetőségekre külön figyelmet szentelve. A logisztikai folyamatok fejlesztésével kapcsolatos kutatást a folyamatok paramétereinek Monte Carlo szimulációval történő érzékenységvizsgálatával folytattuk. Az eseménysorok és idősorok elemzése kapcsán olyan algoritmusokat hoztunk létre, amelyek alkalmasak időben homogén szakaszok feltárására. E technika alkalmazhatóságát energiamonitoring rendszerek fejlesztése során vizsgáltuk. Megjelent publikációk: • Vathy-Fogarassy, Ágnes, Abonyi, János, Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms, SpringerBriefs in Computer Science, 2013

11. ábra: Egy a kutatási témához kapcsolódó monográfiakötet borítója

22


• László Dobos, János Abonyi, Fisher information matrix based time-series segmentation of process data, Chemical Engineering Science, 101, 99-108. (2013) • Süle Zoltán, Leitold Dániel, Pigler Csaba, Fogarassyné Vathy Ágnes, A novel locality-based clustering method of undirected, unweighted networks, 4th Annual Conference of European Decision Science Institute • Nemes Attila, Király Ferenc, Kósa István, Vassányi István, Impact of geographical distances to coronary angiography laboratories on the patient evaluation pathways in patients with suspected coronary artery disease - Results from a population-based study in Hungary, European Journal of Epidemology • Király András, Dobos László, Abonyi János, Economic oriented stochastic optimization in process control using Taguchi’s method, Optimization and Engineering, November 2013, Volume 14, Issue 4, pp 547-563 • János Abonyi, Tibor Kulcsar, Miklos Balaton, Laszlo Nagy, Historical Process Data Based Energy Monitoring - Model based Time-Series Segmentation to Determine Target Values, Chemical Engineering Transactions, PRES 2013

II.2 Együttműködő és versengő erőforrások szervezését támogató ágens rendszer kidolgozása Témavezető: Dr. Tarczali Tünde, adjunktus, Pannon Egyetem A felhőtechnológia alkalmazása az utóbbi években nyert teret az IT fejlesztése területén. Gyors terjedésének egyik alapja, hogy a felhőben megvalósított rendszerek és szolgáltatások bárhonnan és bármilyen eszközről elérhetőek, legyen az egy laptop vagy mobil eszköz. Egyetlen feltétele, hogy az eszköz internetes hozzáféréssel rendelkezzen. A nagyvállalatok és a kutatólaboratóriumok kiugró lehetőséget láttak a technológia fejlesztésében, ezért a világon ma már talán nincs olyan vezető vállalat vagy jelentős intézmény, amely ne foglalkozna a felhő alapú technológiával, illetve az ezen a technológián alapuló rendszerek fejlesztésével. A felhő alapú architektúra sokféle rendszer fejlesztéséhez ad alapot. Célunk egy olyan, szoftverágenseket is foglalkoztató rendszer kifejlesztése, amelyben az üzleti folyamatokhoz kötött erőforrások egy részét akár szoftverágensek is szolgáltathatják. A szoftverágensek a leginkább terjedőben lévő kutatási témák közé tartoznak. A szoftverágensek olyan architekturális egységek, amelyek a környezetből kapott vagy fogott jelek alapján „önálló” munkára képesek, és visszahatnak a környezetükre.

A kutatás célkitűzései Munkánk célja egy olyan felhőtechnológián alapuló szoftverrendszer kifejlesztése, amely lehetőséget nyújt az egyes munkafeladatok elosztására mind humán, mind szoftverágensek között. A rendszerbe betöltött munkafolyamatok lépéseinek kiosztása mind automatikusan, mind vállalás szinten működhet. Az üzleti folyamatok bevitelére egy általunk kifejlesztett leíró nyelven 23


alapuló modellező eszközzel lesz lehetőség. A rendszerbe épített mesterséges intelligencia és adatbányász komponensek segítségével lehetővé válik a túlvállalások megakadályozása, ezzel kiküszöbölhető az egyenetlen munkaelosztások okozta csúszás. A tárolt információk elemzésével megbízhatósági és időbecslések számolhatóak az egyes üzleti folyamatokra és azok tevékenységeire vonatkozóan, valamint a munkavállalók személyeire is, amely megkönnyíti a későbbi automatikus és egyéni kiosztások preferencia alapú megoldását. Az optimalizálási és ütemezési algoritmusok alkalmazhatóságának vizsgálatával, majd a kiválasztott módszerek megvalósításával, a szervezetben azonosított üzleti folyamatok tevékenységeinek kiosztása támogathatóvá válik. Az együttműködő és az egymással konkurens módon működő, azonos kvalitásokkal rendelkező erőforrások tevékenységekhez és munkafolyamatokhoz rendelése még kisebb szervezetek esetében sem egyértelmű. A döntési helyzetben lévő munkatárs számára alternatívák biztosításával és szimulációk futtatásával nyújt segítséget a rendszer. Mindezek a módszerek egy multi ágens technológiával megvalósuló felhő alapú szolgáltatásplatformon kerülnek megvalósításra. Ezzel olyan új, a piacon még nem jelenlévő mintarendszert dolgozunk ki, amellyel az üzleti folyamatok erőforrás-hozzárendelése mind automatikusan, mind humán beavatkozással megoldható. Ehhez az üzleti folyamatok egy formális leírását dolgozzuk ki, amellyel bármely jellegű folyamat a rendszerben megjeleníthető, erőforrási szükségletei beállíthatóak.

12. ábra. Együttműködő és versengő erőforrások szervezését támogató ágens rendszer moduljai

24


A kutatás eddig elért eredményei Megtörtént a témához kapcsolódó szakmai irodalom felkutatása és tanulmányozása, amelyekben elvégeztük az adatbányászat, ütemezés, optimalizálás és az ágensrendszerek jellemzőinek és irodalmának vizsgálatát. Feldolgoztuk az üzleti folyamatok leírására alkalmas modellezési nyelvek jellegzetességei által nyújtott lehetőségeket, valamint részletesen tanulmányoztuk a Business Process Model and Notation eszközrendszert, valamint azonosítottuk a BPMN eszközrendszer kibővítését szolgáló erőforrás-modellező módszereket. Felmértük az alkalmazható technológiákat, a rendszer kiépítését segítő szoftveralkalmazásokat. A rendszerterv pontosítása folyamatosan zajlik iteratív fejlesztési módszert követve. Azonosításra kerültek a rendszer moduljai, a modulok közötti kommunikációt megvalósító protokollok és megoldások. Meghatároztuk az objektumorientált fejlesztés alapját képező modulok közötti interfészeket, valamint az elkészített rendszertervek és integrációs tervek alapján megkezdtük a mintarendszer fejlesztését. A lehetséges kritikus pontok feltárása után mintaalkalmazásokat készítettünk a megvalósíthatóság igazolásához, és a rendszer robosztus működésének biztosítására megoldás született a terheléselosztás automatikus kezelésére. Azonosítottuk azokat a mintafolyamatokat, amelyek a BPMN tervező felület tesztelésére szolgálnak. Megvalósult a szolgáltatási modulok dinamikus kezelését megvalósító réteg implementálása, továbbá a grafikus szerkesztői felület megvalósítási megoldásainak felmérése. Az ágens modul működésének modellezéséhez létrehoztunk egy ágens, egy feladat, egy tudás, egy kommunikációs és egy szervezeti modellt. Az ágens modul megvalósításához saját adatbázis kialakítására volt szükség, amelyben a különböző erőforrásokra és folyamatmodellekre vonatkozó definíciók tárolódnak. Megterveztük és részben implementáltuk a szimulációs modult, amelynek feladata egy adott állapotból kiindulva, a munkafolyamat hátralevő részének a leszimulálása, valamint a logelemző modult, amely a szimuláció megvalósításához nyújt segítséget azzal, hogy az erőforrások jellemzőit határozza meg az eddigi tapasztalatok – a naplófájlokban rögzített adatok – alapján. Megjelent publikációk • Werner-Stark, A., Dulai T, Hangos M.K, Cooperative optimal route planning of accumulator-bank servicing robots, Proceedings of ICSEA 2013: The Eighth International Conference on Software Engineering Advances, pp. 408-413, ISBN 978-1-61208-304-9, (2013) • Dulai, T., Werner-Stark Á, Hangos K.M, Immediate event-aware model and algorithm of a general scheduler, Factory Automation 2013, Veszprém, 21-22 May, 2013 • Süle Z., Tarczali T, Kalauz K, Üzleti folyamatok strukturális vizsgálata és optimalizálása, Kandó Konferencia 2013, Budapest, 2013. november 21. • Tarczali T., Süle Z, Kalauz K, Structural alternatives of business process models applying P-graph methodology, 4th Annual Meeting European Decision Sciences Institute (EDSI) konferenciakiadvány, Budapest, June 16-19, 2013 • Sipos N., Tarczali T, Süle Z, Hegyháti M, Csomagolási folyamat hatékonyságának javítása a Flextronics Kft. sárvári telephelyén, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia Balatonőszöd, 2013. június 10-13.

25


II.3 Virtuális gépterem kialakításának gazdasági és technológiai elemzése Témavezető: Dr. Dávid Ákos, adjunktus, Pannon Egyetem A magyarországi felsőoktatásban folyamatosan problémát okoz a műszaki, informatikai képzéshez használt számítógéplaborok, oktatótermek amortizációja. Ezen felül a folyamatosan üzemelő géptermek erőforrás- és energiahasználata sem túlságosan költséghatékony. A virtualizációs technológiák fejlődésével előtérbe kerültek az informatikai infrastruktúra részét képező szerverek és szolgáltatások felhőbe történő migrációja, valamint az ehhez kapcsolódó tanulmányok. Ugyanakkor az oktatótermek és -laborok virtualizációja kevesebb figyelmet kapott. Vajon igazolható-e, hogy egy számítógépes labor virtuálisan történő kialakítása, beleértve a háttér-infrastruktúra beruházási, illetve fejlesztési költségeit, a géppark üzemeltetési és energiahasználatát, ugyanolyan (vagy jobb) minőségű szolgáltatás (tanulási élmény) mellett költséghatékonyabb-e a napjainkban széles körben használt desktop alapú osztálytermi kialakításnál? Tud-e olyan extra szolgáltatást kínálni a hagyományos kialakítással szemben, mint például a kurzusfüggő szoftveres munkakörnyezet biztosítása? A piacon lévő kereskedelmi megoldások (VMware, Citrix) egyértelműen jobb minőséget kínálnak-e, mint a nyílt forráskódú alternatíváik (SLES+XEN) összehasonlító költség- és funkcióanalízis alapján?

A kutatás célkitűzései A virtualizációval kapcsolatos eddigi tapasztalataink alapján feltételeztük, hogy az osztálytermek virtuális kialakítása lényegesen több előnnyel, mint hátránnyal jár. Ezt a feltételezésünket szeretnénk alátámasztani oly módon, hogy kialakítunk a meglévő hagyományos gépterem mellett egy vékonykliens alapú virtualizált tanulási környezetet, amelyet féléves időszakokra bontva, azonos tárgystruktúra mellett monitorozunk teljesítmény, szolgáltatásminőség, illetve költségek szempontjából. A vizsgálat részét képezi az esetlegesen meghibásodott eszközök cseréjéből, javításából származó költségek alakulása is.

A kutatás eddig elért eredményei A témához kapcsolódó irodalmi háttér áttekintése és feldolgozása megtörtént. A téma kutatásában résztvevő kollégák kiválasztása megtörtént, egy projektmegbeszélés keretében a feladatok felosztására, illetve ütemezésére is javaslat született. Első lépésként a rendelkezésre álló infrastruktúra elemeinek áttekintése következett, majd a fejlesztőcsapat szempontjait figyelembe véve összeállítottuk a projekt sikeres megvalósításához szükséges eszközök listáját. A beszállítókkal történt szakmai egyeztetéseket követően az induláshoz szükséges szoftver- és eszközállomány beszerzésének első üteme megtörtént. A beszerzett eszközállományból a virtuális gépterem számítási teljesítményszükségletét és tárolókapacitását biztosító Flex architektúra üzembe helyezése megtörtént, amely az alábbi részfeladatokat foglalta magában: 26


• Az elektromos hálózat felülvizsgálata, felkészítése nagy teljesítményű eszközök fogadására, • nagy teljesítményű szünetmentes tápegység integrációjának előkészítése és kivitelezése (a második szünetmentes tápegység a Flex System folyamatos áramellátását hivatott biztosítani), • az optikai hálózat előkészítése, valamint a tárolók SAN-ba történő beszerelése és konfigurációja, • az IBM Flex System keretbe történő beépítése, • az eszközök felprogramozása, konfigurációs beállításainak megadása, tesztelése, • a VMware ESXi hypervisor telepítése és konfigurációja, • a terhelési tesztek menetének megtervezése, azok elvégzése, az eredmények dokumentálása. Júniusban az előző hónapok során kialakított támogatóinfrastruktúrára építkezve megterveztük a virtuális gépterem logikai és fizikai architektúráját, valamint a felvázolt prototípusok alapján véglegesítésítettük ennek tervezetét. Ez természetesen magában foglalta a tervezett architektúra tesztelését, a prototípusok implementációját, valamint szükség esetén ezek javítását is. Ezzel gyakorlatilag sikerült előkészíteni a terepet a központi menedzsment kialakításához szükséges vCenter telepítéséhez. Júliusban a hónap legfontosabb feladata a virtuális gépterem előző időszak során kialakított logikai és fizikai architektúráját alapul véve a központi menedzsment megvalósításához szükséges vCenter (és a kapcsolódó szolgáltatások) telepítése, valamint a virtuális hálózat kiépítése, fizikai hálózathoz való illesztése és annak monitorozása volt. A folyamat során kiemelt figyelmet kellett fordítani a biztonságos üzemeltetéshez elengedhetetlen jogosultsági szintek megtervezésére. Azért, hogy a kialakított rendszer robosztus, működése pedig megfelelő redundanciával történjen, szükség volt a vCenter által biztosított Cluster, DRS, illetve HighAvailability szolgáltatások megfelelő beállítására, valamint a beállítások ellenőrzésére is. A

13. ábra. Virtuális gépterem menedzsmentje és virtuális gépek megjelenítése mobileszközökön

27


virtuális hálózat kiépítése, illetve a fizikai topológiához való illesztése rendben, gond nélkül lezajlott, ezután pedig megkezdődhetett a kliensprogramok géptermi laborokba történő telepítése is. A következő időszak fontosabb célkitűzése a további, szükséges szoftverkomponensek telepítése és beállítása. Augusztusban a szoftverkomponenseket telepítettük és konfiguráltuk. Az előző időszakban megkezdődött kliensprogramok géptermi laborokba történő telepítése folytatódott, majd szeptemberben a kliens oldali konfiguráció, a karbantartás és az ellenőrzés folyamatosan zajlott. A virtuális osztályterem kliens oldali konfigurációja, karbantartása, felülvizsgálata, a virtuális osztályterem felhasználói élményének mérésére módszer kidolgozása, mérése, az eredmények feldolgozása és dokumentálása szeptember óta folyamatban van. A továbbiakban a virtuális gépterem kliens oldali kialakításához kapcsolódó feladatok között szerepel az egyes kurzusokhoz igazított egyedi profilok elkészítése; továbbá ezzel egy időben folyik a felhasználói csoportok kialakítása és a hálózati teljesítmény mérése. Megkezdődött a View Localmode tesztkörnyezet kialakítása, teljesítményparaméterek vizsgálatával. Az oktatási termek és a szerverszoba között megkezdődött a hálózati sávszélesség mérése Fluke OptiViewXG és LinkRunnerAT eszközökkel az átviteli és terhelési képességek validálásához. Kutatás folyik az elképzelt virtuális géptermi környezet működéséhez szükséges felhasználói csoportok hierarchiájának megtervezéséhez és létrehozásához kapcsolódóan az Active Directory környezetben. A vékony kliensekről írt kutatási jelentés elkészült.

14. ábra. Virtuális gépterem logikai felépítése

28


A ”Designing and implementing an educational infrastructure for server and storage virtualization technologies” c. cikkben a vállalati szintű virtualizációs technológiák oktatásához kialakított szerver-, adattárház- és hálózati infrastruktúra oktatási célú megtervezését és kialakítását mutattuk be, amely kitért az ilyen és ehhez hasonló rendszerek energia- és költséghatékonyságára is. A konferencia során intenzív szakmai eszmecserét folytattunk külföldi egyetemek oktatóival és kutatóival, így a jövőben várható a témában érintett kutatók, oktatók meghívása a Technical University of Košice, valamint a University of Hradec Králové intézményekből, továbbá sor kerülhet esetleges együttműködések előkészítésére is. Az informatikai iparág jelentős – úgymint az IBM Magyarországi Kft., a CISCO Magyarország Kft., az Areus Infokommunikációs Zrt. és az EQUICOM Méréstechnikai Kft. –együttműködő partnerként segítik a folyó kutatási és fejlesztési munkát.

Megjelent publikáció: • Marton, G., Dávid, Á.: Designing and implementing an educational infrastructure for server and storage virtualization technologies in Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications (ICETA 2013), pp. 275-279, Oct 23-25, 2013, Starý Smokovec, Slovakia, ISBN: 978-1-4799-2161-4.

29


III. „Jövő Internet” technológiák: Elosztott és felhő számítások, tárgyak Internetje Célunk módszerek és kísérleti rendszerek kidolgozása, amelyek felhasználásával meglevő eszközeink és informatikai rendszerkomponenseink illeszthetővé válnak az új architektúrákhoz vagy feladataink és erőforrásaink hatékonyan megoszthatóvá válnak. Cél továbbá módszer kidolgozása eszközök logikai és fizikai kapcsolatrendszerének tervezéséhez. Tervezett eredményünk például fizikai rendszerek összekapcsolása és felügyelete olyan szenzorhálózatokkal, amelyek képesek a multimodalitásra és a kereszttanításra, megvalósítják a tárgyak Internetjét. Megbízható, intelligensen együttműködő autonóm komponensekből álló Smart grid hálózatok kialakítása sztochasztikus programozás felhasználásával. A hatékonyság növelését szigorú elméleti alapokon támogató matematikai programozás egyik kritikus komponensét, a lineáris programozást is átültettük új technológiára.

III.1 Szenzorhálózatra épülő elosztott felügyeleti rendszer kidolgozása Témavezető: Dr. Simon Gyula, egyetemi docens, Pannon Egyetem A vezeték nélküli szenzorhálózatok kisméretű, olcsó, egymással kommunikáló szenzorcsomópontokból állnak. A technológia kifejezetten alkalmas adatgyűjtő alkalmazások fejlesztéséhez, amelyeket sikeresen alkalmaznak például a precíziós mezőgazdaságban, forgalomszámlálásban, felügyeleti rendszerekben, illetve védelmi alkalmazásokban. A kutatás témája ilyen szenzorhálózati alkalmazások kidolgozása, illetve ezek felhő alapú rendszerekhez való illesztése.

A kutatás célkitűzései A jövőben várhatóan szenzorok milliói kerülnek felhasználásra környezetünkben a tárgyak internete paradigma keretében. Ahhoz, hogy ezek a szenzorok minél pontosabb, megbízhatóbb méréseket tudjanak végezni, a rajtuk alapuló döntések megalapozottak legyenek, a mérőeszközök megfelelő konfigurálása, kalibrációja szükséges. A kutatásunk általános célja ennek a problémakörnek a feldolgozása és új hatékony adaptív tanulási mechanizmusok kidolgozása. A kutatás specifikusabb területe a multimodalitás felhasználása adaptív érzékelőrendszerekben. Terveink szerint az adatfúzió új módjait lehet megteremteni a multimodális információ felhasználásával, valamint a különböző jeltípusokon alapuló öntanulási mechanizmusokkal. Kutatásunk fő célja tehát az ilyen jellegű öntanulások új lehetőségeinek vizsgálata. Elképzelésünk szerint a különböző jeltípusok más-más esetben lehetnek hasznosak, 30


de ha valamelyik jelfajta nagy biztonsággal alkalmazható valamilyen jelenség felismerésére, akkor az általa előállított információ (pl. osztályozási feladat megoldása) felhasználható a másik típusú jel alapján működő eljárás hatékonyságának javítására. Ezt nevezzük kereszttanításnak, vagy automatikus keresztannotációnak. Egyszerűbb esetekben ez a mechanizmus lokális, szenzor szinten is megvalósulhat, míg a komplexebb elemzések esetén felhő alapú háttér-intelligencia kerül alkalmazásra. A létrehozandó architektúrában a szenzorhálózati komponensek egy felhőn keresztül kapcsolódnak, ahol a felhő egyrészt kommunikációs mechanizmust biztosít a távoli szenzorhálózat-komponensek számára, másrészt lehetőséget ad a megfigyelésekhez kapcsolódó számításigényes feladatok végrehajtására. Célunk olyan middleware szolgáltatások létrehozása, amelyeken keresztül a szenzorhálózati komponensek egységes módon kapcsolódhatnak a felhőarchitektúrához. A javasolt algoritmusok, protokollok elméleti vizsgálatát gráfelméleti és protokollbizonyítási módszerek segítségével tervezzük végrehajtani.

A kutatás eddig elért eredményei A szenzorhálózati csomópontok sok esetben telepes működtetésű eszközök, amelyek alkalmazásánál az egyik fontos tervezési kérdés a rendelkezésre álló korlátos energiaforrás minél hatékonyabb kihasználása. Kutatásunk egyik iránya ilyen, alacsony energiaigényű algoritmusok kidolgozását tűzte ki célul. A következő oldalakon az alacsony energiaigényű szenzorhálózati kommunikáció terén elért eredményeinket mutatjuk be. Kommunikáció adatgyűjtő rendszerekben Az adatgyűjtő rendszerek elsődleges feladata a mérés, illetve a mért adatok továbbítása, feldolgozása: az elsődleges adatirány tehát a szenzoroktól az adatgyűjtő központba mutat. A hálózat működtetése során azonban időszakosan szükséges lehet a fordított adatút használata is: a központtól a szenzorok felé parancsokat, konfigurációs adatokat továbbíthatunk. Egy valós alkalmazásban mindkét irányú adatút esetén az üzenetek késleltetési idejére követelményeket állíthatunk: a mért adatoknak adott határidővel meg kell érkezniük a központba, illetve a központból küldött parancsoknak egy másik határidővel el kell érniük a címzett szenzort. Az időzítési követelmények teljesítése egy állandóan ébren lévő hálózatban általában könnyen teljesíthetők. Az alacsony energiafogyasztású szenzorok megvalósításának gyakran használt és hatékony módozata a szenzorok altatása: a szenzor az idő többségében alacsony fogyasztású állapotban alszik, csak rövid időszakokra ébred fel. Az ébrenlét rövid szakaszaiban a szenzor elvégzi mérési, illetve kommunikációs feladatait, majd ismét aludni tér. Az alvás-ébrenlét viszonyát a kitöltési tényezővel jellemezzük, amely az ébrenléttel töltött idő és a teljes működési idő hányadosa. Hatékony rendszerekben nem ritka a százalék, vagy ezrelék nagyságrendű kitöltési tényező sem. Alacsony kitöltési tényezőjű hálózatokban a kommunikáció megvalósítása, figyelembe véve a késleltetési időkre vonatkozó követelményeket is, komoly technikai kihívást jelent. Az alacsony energiafogyasztás rövid idejű és ritka ébrenléteket kíván, míg a kis késleltetési idő gyakori (és esetleg 31


hosszabb) ébrenléteket igényel, a tervezési folyamat során egy kompromisszumos megoldást kell találni. Az optimális megoldás nyilván függ a hálózat kommunikációs mintázatától: kihasználhatjuk például azt a tényt, hogy a kommunikáció iránya főleg a szenzoroktól a központba mutat, a központból a szenzorok felé pedig ritkán zajlik kommunikáció. Alacsony energiaigényű protokoll A bemutatott kommunikációs protokoll olyan hálózatok esetében hatékony, ahol a szenzorok túlnyomórészt küldenek (elsődleges adatút) és ritkán fogadnak üzeneteket (másodlagos adatút). Az energiafogyasztás csökkenését a gyakori adás energiaigényének csökkentésével éri el azon az áron, hogy a ritkább üzenetfogadás energiaigényét kismértékben megnöveli. Ezzel egy időben a kommunikáció késleltetésének szabályozására is lehetőséget ad. A hálózati architektúra egy olyan elrendezést feltételez, ahol adott egy folyamatosan elérhető gerinchálózat (például a kapcsolati gráf domináns részhalmaza, amelyet az összes többi csomópont egy ugrással elér, mint pl. ZigBee hálózatok esetében). A szenzorcsomópontok ezzel szemben korlátozott energiával rendelkeznek, és ha csak mód van rá, kikapcsolt állapotban vannak. A javasolt protokoll többféle fizikai és közeghozzáférési réteg használata esetén alkalmazható; ez a munka egy IEEE 802.15.4 alapú megoldást mutat be. A probléma megoldására használatos egyszerű, általánosan használt megoldást mutat be az 1. ábra. A szenzor az idő nagy részében alszik, de időnként felébred (Awake) és az ébrenlét ideje alatt elküldi a mérési eredményt a gerinchálózat egyik relécsomópontjának. Ha a szenzornak nem érkezett parancs üzenete, akkor a relé erről értesíti a szenzort (NoCmd), a szenzor pedig ezen üzenetet nyugtázza, ahogy az 15(a) ábrán látható. Ha a szenzornak érkezett parancsüzenete, akkor a relécsomópont ezt (Cmd) elküldi a szenzornak az ébrenléti periódus végén az 15(b) ábra szerint, amelyre szintén nyugtát vár. Az 15(c) ábra az elveszett üzenet kezelését mutatja be. Nyilvánvalóan a szenzornak ébren kell maradnia arra az időre, amíg a parancsot – ha van ilyen – a relé csomóponttól megkapja. Az esetek többségében azonban a szenzor nem kap parancsot, de a 15. ábra szerinti egyszerű kérés-válasz protokoll használatával mégis ébren marad,

15. ábra. A kérdés-válasz protokoll kommunikációs diagramja. A felső sor a relécsomópontot, a középső a szenzort, az alsó pedig annak alvó, illetve éber állapotát mutatja. (a) A relén nem várakozik üzenet. (b) A relén várakozó üzenet a szenzor csomópontra továbbítódik. (c) Elveszett üzenet és ismételt üzenetcsere

32


16. ábra. A nyugtára ültetéses protokoll kommunikációs diagramja abban az esetben, amikor (a) a relén nem várakozik parancs, (b) abban az esetben, amikor a relén parancs várakozik, (c) valamint abban az esetben, ha egy nyugta elveszik és az üzenetet meg kell ismételni

hogy erről a tényről értesüljön. A javasolt protokoll ennek a feleslegesen ébren töltött időnek a hosszát csökkenti le, ezzel jelentősen csökkentve a szenzor energiafogyasztását és megnövelve annak élettartamát. A javasolt megoldás a 16. ábrán látható, amely módosított nyugtaüzeneteket használ. A nyugta alacsony szinten támogatott, rövid és gyors válaszüzenet, amelynek normál felhasználási területe az üzenet vételének jelzése. A nyugta azonban felhasználható arra is, hogy a vevő igen rövid (néhány bitnyi) információt átadjon vele. A javasolt megoldás mindössze egyetlen járulékos bitet használ, amelynek jelentése: van-e a relécsomóponton a szenzor számára várakozó üzenet. Ahogy a 16(a) ábrán látható, amennyiben nincs ilyen üzenet, a szenzor az nyugtában kapott NoCmdPnd üzenet (bit) hatására azonnal alacsony energiájú állapotba kapcsol. Amennyiben üzenet várakozik a szenzor számára, a nyugta erre vonatkozó CmdPnd bitet tartalmaz, amelynek hatására a szenzor ébren marad, majd fogadja és nyugtázza a parancsüzenetet. A 16(c) ábra az elveszett nyugta kezelését mutatja be.

17. ábra. A nyugtára ültetéses protokoll belső működése

33


(a) (b) 18. ábra. A kérés-válasz (a) és a nyugtára ültetéses (b) protokollok áramfelvételi görbéi

A javasolt megoldást az IEEE 802.15.4 protokoll módosított nyugtáján keresztül teszteltük, a működést a 17. ábra mutatja. A szenzortól érkező csomag elején található fejlécből a relécsomópont meghatározza a küldő szenzor azonosítóját. A csomag további tartalmának vételével párhuzamosan elindítja a nyugta összeállítását: adatbázisából előkeresi, hogy az adott szenzornak van-e várakozó üzenete (CmdPnd/NoCmdPnd), majd ezt az információt beágyazza a nyugtaüzenetbe (a 802.15.4 protokoll esetében a nyugtában található három fenntartott bit egyikét használva). Mire az üzenet megérkezik, a módosított nyugta is elkészül, és azonnal továbbítódik a szenzor felé. A szenzor a nyugtából kiveszi a CmdPnd/NoCmdPnd bitet és további alvás/ébrenlét állapotát ennek megfelelően állítja be. A hagyományos kérés-válasz és a nyugtára ültetéses protokollok működése közben mért áramfelvétel idődiagramja a 18. ábrán látható. Jól látható, hogy a nyugtára ültetéses protokoll rövidebb idő alatt és kisebb energiafelhasználással működik: a kérés-válasz protokoll energiafelhasználása 0,39mJ, míg a nyugtára ültetéses protokoll esetén ez csak 0,27mJ, ami mintegy 30%-os energia-megtakarítást jelent.

Megjelent publikáció • G. Vakulya, G. Simon, „Low-Power Communication Protocol for Low Duty Cycle Data Acquisition Applications”, in Proc. IEEE 2013 International Workshop on Measurements and Networking, Naples, Italy, Oct. 7-8, 2013, pp. 58-62

34


III.2 Smart grid rendszerek kutatása Témavezető: Dr. Kovács Lóránt, főiskolai docens, Kecskeméti Főiskola Az energetika, már az ipari társadalom kialakulása óta kiemelt szektor, amely jelenleg alapvető modernizációs változás előtt áll: a centralizált energiatermelő-vezérelt elosztó hálózatot egy kevésbé centralizált fogyasztó fókuszú hálózattá kell átalakítani. A formálódó új hálózati struktúra (Smart Grid – SG) kommunikáló, intelligens elemei egymással együttműködve biztosítják a rendszer hatékonyságát. A Smart Grid egy olyan nagyméretű CPS-nek tekinthető, amelynek intelligenciáját a hálózathoz csatlakozó infrastrukturális elemeken (pl. a fogyasztóknál telepített intelligens mérőegységeken, ún. smart metereken) implementált algoritmusok jelentik. Az SG elosztott számítási és kommunikációs kapacitásában megjelenő intelligenciája, komplexitása (és idővel hozzáférhetősége is) hasonlatos az Internetéhez, ezért várhatóan az energiatermeléshez, elosztáshoz és fogyasztáshoz nem szorosan kapcsolódó, elosztott felhő alapú számításoknak (cloud computing alkalmazások) is teret fog adni.

A kutatás célkitűzései Rendszerállapot analízis és outlier detekció idősorok alapján: Outlier-detekciós módszerek a kritikus állapotok kiszűrésére, széleskörű adatbányászat kritikus állapotok előtörténetének meghatározására, korreláció alapú döntésalgoritmusok a krízisdetekcióra, lényegkiemelő és adatfúziós technikák alkalmazása a rendszerállapot tömör és informatív leírására.

19. ábra. Szezonális váltási pont sikeres detekciója

35


Rendszeroptimalizáció: A rendszer teljesítőképességének optimalizálása a rendelkezésre állóság, megbízhatóság és hatékonyság szempontjából. A kutatás ezeken belül két pontra fókuszál. Egyik pont a SG topológia tervezés: az új energiaellátó hálózati topológiának alkalmasnak kell lenni a meghatározott biztonságú (QoS) működésre (pl. kis kiesési valószínűség, robosztusság), a kommunikációs hálózat legfontosabb kihívásai egyrészt a vezérlés számára megbízható és naprakész (QoS) információk szolgáltatása (szolgáltatói és fogyasztói oldalon), illetve az adatbiztonság. Másik pont a SG hálózat hierarchikus szabályozása, ahol az alternatív energiatermelő egységek teljesítményingadozásainak valószínűségi kezelése az alapja a SG hierarchikus szabályzásának. Algoritmikus fogyasztásszabályzás: a villamos hálózatban a megtermelt energiát kvázi azonnal el kell fogyasztani. A fogyasztás szabályozását az árképzéssel lehet a piaci viszonyok figyelembevétele mellett szabályozni.

A kutatás eddig elért eredményei A jelenlegi energiaellátó hálózatok nem alkalmasak nagy megbízhatóságú, kis veszteségű szolgáltatásokra, ezért a kutatás során ún. Smart Gridek (SG) – intelligens energiaellátó hálózatok továbbfejlesztésével foglalkozunk. Ennek a kérdéskörnek számtalan vetülete közül az alábbi területeken értünk el új eredményeket. Rendszerállapot-analízis és outlier detekció idősorok alapján A Smart Gridek integráns részét képező kifinomult méréstechnikai alrendszer lehetővé teszi, hogy

20. ábra. Különböző paraméterekkel rendelkező AR(5) folyamat-osztályok elkülönítése a predikciós módszerrel

36


a rendszer állapotát korábban elképzelhetetlen részletességgel felmérjük. Ugyanakkor a hatalmas mennyiségű mért adatban egyre komolyabb kihívást jelent a releváns információ kinyerése. Nem stacionárius idősorok stacionárius szegmenseinek detektálására alkalmas off-line módszert dolgoztunk ki a Jensen Shannon divergencia alkalmazásával. Szezonális változások, illetve fogyasztási szokások megváltozását sikeresen tudjuk detektálni valós mért adatok felhasználásával. Predikció alapú outlier detekciós módszert dolgoztunk ki, amely kifejezetten alkalmasnak tűnik (a jelfolyam szintjétől függetlenül) impulzusszerű zavarok, mérési hibák kiszűrésére. Továbbá a módszer alkalmazható a predikciós hiba értéke, illetve a predikciós együtthatók alapján az idősorok kategorizálására. Virtuális topológia-tervezés A garantált minőségű szolgáltatások biztosításának egyik legfontosabb eleme a villamosenergiaellátó-rendszerek esetében, hogy biztosítani kell minden időpillanatban a termelés és fogyasztás egyensúlyát. Ez a megújuló energiaforrások előtérbe kerülése miatt a hagyományos eszközökkel nem oldható meg, szükséges a fogyasztás szabályozása is. Ennek biztosítására olyan virtuális topológiát kívánunk definiálni, amelyben a hálózat egyes linkjeire, időtől függő kapacitás és QoS (Quality of Service) paraméterek definiálásával a fogyasztási egyensúly hálózati szinten biztosítható adott, előre definiált minőségben. Kifejlesztettünk egy algoritmust a hálózati szinten adott kapacitás és valószínűségi küszöbérték (QoS paraméter) dekomponálására a fogyasztói szintre, azonban az optimális megoldás kiszámolása túl időigényes. Ezért a továbbiakban szuboptimális, de gyorsan számolható megoldást fogunk keresni. Elosztott optimalizálás SG rendszereken Az SG hálózatok olyan kiberfizikai rendszerek, amelyekben a rendelkezésre álló számítási kapacitás elosztott, és az idő egy jó részében alacsony kihasználtságú. Így természetes lehetőségként kínálkozik, hogy nagy számításigényű döntési feladatokat elosztott módon, a rendszerben jelen lévő kihasználatlan számítási kapacitás kihasználásával oldjunk meg. Stratégiai tervezés modellezése Az energetikai rendszerekkel kapcsolatos stratégiai tervezési feladatok megoldása általában erősen számításigényes. Ilyen feladatokat bizonyos időközönként szoktak megoldani, tehát a számítókapacitás kihasználása nem egyenletes. Ugyanakkor az adódó matematikai programozási feladatok általában részfeladatokra bonthatók, amely elosztott számításokat tesz lehetővé. (A számítási igény nagy az adatforgalomhoz képest.) Újabban kifejlesztett közelítő optimalizáló eljárások lehetővé teszik a rész-számítások hatékonyabb összehangolását. Stratégiai döntéseknél általában véletlen körülményeket is figyelembe kell venni. Ha a véletlen paraméterek eloszlását szcenáriókkal írjuk le, akkor a feladat mérete változtatható a rendelkezésre álló erőforrás figyelembe vételével. Pontosabb, megbízhatóbb megoldás megtalálása nagyobb erőfeszítést kíván – a számítási igény meredeken növekszik, ha jobb minőségű megoldást kívánunk. 37


Energiaelosztó hálózatok tervezését és működését leíró modelleket vizsgáltunk. A modelleknek a körülmények véletlenszerű változásait is figyelembe kell venniük. Az adódó feladatok megoldásának bevált eszköztára a sztochasztikus programozás. Speciális kockázati mértéket dolgoztunk ki, és ezt felhasználva kockázatkerülő (risk-averse) döntési modelleket fogalmazunk meg. Ezek a modellek olyan SP feladatokra vezetnek, amelyek nagy lineáris feladatokként fogalmazhatók meg. Elosztott optimalizálási eljárások Ha a fent említett tervezési modellekben a véletlen paraméterek eloszlását szcenáriókkal írjuk le, akkor az ilyen modell jól strukturált matematikai programozási feladatra vezet, amelynek szokott megoldó módszere a dekompozíció. Ezen alapuló megoldó eljárások hatékonyan implementálhatók számítógép griden. Ez az implementáció bizonyos mértékig hibatűrő lehet: egyes egységek kiesése nem veszélyezteti a teljes számítás sikerét. A dekompozíció során adódó részfeladatok megoldásának módját vizsgáltuk. Ezek lineáris programozási feladatok, egyik megoldó eljárásuk a szimplex módszer. Megmutattuk, hogy a szimplex módszer vágósíkos eljárásként implementálható. A vágósíkos eljárásokra ismertek regularizációs eljárások, ezek alapján kidolgoztuk a szimplex módszer regularizált változatát. Az eljárást implementáltuk, egyelőre speciális feladatokra, továbbá tesztfuttásokat végeztünk. A regularizált szimplex eljárás hatékonynak bizonyult. A vágósíkos eljárás implementációja saját munka. A regularizációhoz szükséges konvex kvadratikus programozási feladatokat a CPLEX programcsomag duál optimalizálójával oldjuk meg. A megoldót az ismert NETLIB feladatgyűjteményen teszteltük. A regularizált implementáció kb. 60%-kal kevesebb iterációval oldja meg a feladatokat, mint a standard szimplex implementáció. Ezekről a vizsgálatokról szól az alábbi folyóiratcikk: C.I. Fábián, O. Papp, and K. Eretnek. “Implementing the simplex method as a cutting-plane method, with a view to regularization”. Computational Optimization and Applications 56 (2013), 343–368. Véletlen paraméterek modellezése Villamosellátó hálózatok viselkedésének leírásához szükség van a véletlen folyamatok matematikai modelljének megalkotására. Ezen modell alapján a véletlen paramétereket jól reprezentáló forgatókönyvek (szcenáriók) állíthatók elő. Célkitűzés a projekt végére: a stratégiai modellben előforduló véletlen paraméterek modellezése, speciális szcenáriógenerálási eljárások kifejlesztése. Elért eredmények: Az irodalmi áttekintés megtörtént. Felmértük, hogy a statisztikus adatmodellnek mely elvárásoknak kell megfelelnie: szemléletes legyen és válassza szét a véletlen változók együttes viselkedését az egyedi peremek tulajdonságaitól, nagyszámú szcenárió előállítására legyen alkalmas, adaptálható legyen a mért adatsorokhoz, és az illesztésénél alkalmazandó eljárások robosztusak legyenek. A fenti elvárásoknak leginkább kopula függvényeket alkalmazó statisztikus modellek felelnek meg. Kifejlesztettünk egy többdimenziós statisztikus modellt, amelyet kalibrálni lehet a smart grid véletlen paraméterei alapján mért adatsorokhoz. A szakirodalmat áttekintve számos kopula 38


függvényen alapuló modell közül a Gauss-kopulán alapuló módszert tartjuk legalkalmasabbnak. A kalibrációt követően adott tulajdonságú véletlen adatsorokat tudunk szimulálni. Az előállított véletlen sorozatok a mért adatainkkal megegyező statisztikai tulajdonságokkal rendelkeztek, és bemenő véletlen számokat szolgáltatnak sztochasztikus optimalizálási eljárásainkhoz. Megjelent publikációk: • Rajmund Drenyovszki, Lorant Kovacs, Andras Olah, David Tisza, Kalman Tornai, Zeno Domotor: “A Survey on Demand Side Management Techniques in Smart Grids”, Proceedings of Factory Automation, pp. 13-18, May 21–22, Veszprém, Hungary, 2013. • C. I. Fábián, O. Papp and K. Eretnek: Implementing the simplex method as a cutting-plane method, with a view to regularization, Computational Optimization and Applications. DOI: 10.1007/s10589-013-9562-7, 2013. IF 1.278 • T. Vajnai, O. Papp, E. Csizmás and C.I. Fábián. “Using scenario generation for decision making under uncertainty”. TEAM 2013, Proceedings of the 5th International Scientific and Expert Conference of the International TEAM Society, pp 150-153. (ISSN 1847-9065). Presov, Slovakia, 11–13. November, 2013. • István Pintér, Lóránt Kovács, András Oláh, Rajmund Drenyovszki, Dávid Tisza and Kálmán Tornai: „Application of the Jensen-Shannon divergence in Smart Grids”, TEAM 2013, Proceedings of the 5th International Scientific and Expert Conference of the International TEAM Society, (ISSN 1847-9065), Presov, Slovakia, 11–13. November, 2013

III.3 Párhuzamos lineáris programozási feladatmegoldó kidolgozása Témavezető: Dr. Maros István, egyetemi tanár, Pannon Egyetem A gazdaság szereplői állandóan döntési helyzetben vannak. Nyilvánvaló, hogy mindenki a számára legkedvezőbb – optimális – döntést akarja meghozni. A mai komplex helyzetben ez nem egyszerű feladat. Ebben tudnak segítséget nyújtani a korszerű döntéstámogató rendszerek. Ezen rendszerek alapja az optimalizálás, amely egy viszonylag új, modern tudományos diszciplína. Számos optimalizálási modell és megoldó algoritmus ismeretes és van használatban. Majdnem mindegyik alapja a lineáris optimalizálás (LO), illetve ahogy korábban hívták: lineáris programozás (LP). Az LO egy olyan módszertan, amely igen különböző területeken alkalmazható, mint például ipari és kereskedelmi folyamatok optimalizálása, gazdasági modellek a döntéshozatal támogatására, logisztikai rendszerek optimalizálása és erőforrás-tervezés. Ezen túlmenően, az LP más optimalizáló eljárások motorjául is szolgál, mint az egészértékű optimalizálás, nemlineáris optimalizálás, sztochasztikus optimalizálás. A gyakorlatban előforduló modellek illetve feladatok igen nagy méretűek. Nem ritka, hogy több százezer egyenlet/egyenlőtlenség és változó szükséges egy rendszer vagy jelenség leírá-

39


sához. Az ilyen feladatok megoldása nagyon számításigényes, sőt bizonyos feladatok nem is oldhatók meg, legfeljebb csak közelítőleg. A számítógép-technológia új iránya a párhuzamosan működő processzorok felé mutat. Ez elvileg óriási teljesítménynövekedést tud eredményezni. Ha az optimalizáló algoritmusok ezt ki akarják használni, akkor újra kell tervezni azokat, ami azonban rendkívül összetett feladat. A Pannon Egyetem rendelkezik azzal a szellemi kapacitással, amely ennek a megoldásához szükséges.

A kutatás célkitűzései A Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Karán működő Operációkutatási Laboratórium elsődleges célkitűzése egy szimplex módszeren alapuló, a tudomány jelenlegi szintjének megfelelő LO rendszer tervezése és implementálása, amely a párhuzamosítás szempontjait messzemenőkig figyelembe veszi. Ennek érdekében áttanulmányoztuk a szakirodalom vonatkozó részét (optimalizálás, számítógép-architektúra, szoftverfejlesztési technológia). Jelentős segítséget jelentett a témavezetőnek a témában írt kutatási monográfiája, amelyet a szakma alapműként tart számon. A szimplex algoritmus kutatásának fő célja eddig nem megoldott feladatok megoldhatóvá tétele, nagy feladatok megoldási idejének csökkentése, így lehetővé téve még nagyobb modellek, illetve több modell variáns megoldását. Párhuzamos szimplex alapú lineáris optimalizáló rendszer kidolgozása során a célunk az alacsony és magas szintű párhuzamosítási megoldások alkalmazása, valamint felhő alapú elosztott rendszer kidolgozása feladatok megoldására.

21. ábra: Lehetséges megoldások halmaza

40


Eddig elért eredmények A munka jellegéből fakadóan az igazán nagy eredmény a kutatási periódus végére várható. A kutatáshoz szükséges egy olyan SSX alapú LP megoldó, amelyet „töviről-hegyire” ismerünk, és tetszőlegesen tudunk változtatni. Ennek a fontosságát már korábban felismertük, és tanszéki önerőből elkezdtük fejleszteni a Pannon Optimizer (PanOpt) nevű moduláris, szimplex alapú optimalizáló rendszerünket. Eddigi erőfeszítéseink eredményeképpen most rendelkezésünkre áll a PanOpt egy stabilan jól működő változata, amely alapos ellenőrzéseket követően biztonságosan és hatékonyan oldott meg igen nagyméretű LP feladatokat. Algoritmikus gazdagsága még nem nagy, de moduláris fejlesztését jelen pályázat keretein belül folytatjuk, elsőbbséget adva azon elemeknek, amelyek a projekt céljainak megvalósításához szükségesek. A fentiekből következik, hogy az új architektúrák kihasználására vonatkozó kutatásainkat, fejlesztéseinket és vizsgálatainkat a PanOpt felhasználásával kívánjuk elvégezni. Ehhez az alapváltozatot a szerzett tapasztalatok és az új igények alapján gyakorlatilag teljesen új alapokra helyezzük. A már említett követelményeken túl a párhuzamosításra előkészített változathoz a kutatás további előkövetelményeit kialakítottuk, amelynek legfontosabb szempontjai a hordozhatóság és platformfüggetlenség a fejlesztett rendszer széles körű felhasználásának érdekében, moduláris fejlesztés, fejlett programozási minták alkalmazása, C++ programozási nyelv használata. A Pannon Optimizer fejlesztésének dokumentálásaként megkezdődött egy fejlesztői referencia-kézikönyv elkészítése. Ennek célja, a forráskód pontos dokumentálása a jövőbeni fejlesztések, valamint a felhasználók támogatása érdekében. A referencia-kézikönyv jelenleg közel 300 oldalból áll, tartalmazza a forrásfájlokat, valamint az osztályok részletes dokumentációját együttműködési diagramokkal kiegészítve, amelyek az egyes modulok szerepét reprezentálják a projektben. Megjelent publikációk/Előadások: • Maros István: Hatékony Optimalizáló Rendszerek: Lehetőségek és Kihívások, meghívott plenáris előadás, XXX. Magyar operációkutatási konferencia, Balatonőszöd, 2013. június 10–13. • Smidla József, Maros István: Sorfolytonos szorzat alakú bázis inverz reprezentáció a primál szimplex módszerben, XXX. Magyar operációkutatási konferencia, Balatonőszöd, 2013. június 10–13. • Tar Péter, Smidla József, Maros István: Egy LP megoldó hatékony implementációjának tapasztalatai, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, Magyarország, 2013. 06. 10–2013. 06. 13. • Tar Péter, Smidla József, Maros István: Implementation techniques for optimization software, 9th International PhD & DLA Symposium, Pécs, 2013. 10. 21–2013. 10. 22.

41


III.4 Kiloprocesszoros architektúrák kutatása és alkalmazása Témavezető: Dr. Szolgay Péter, egyetemi tanár, Pázmány Péter Katolikus Egyetem A kutatás célja, hogy a manapság elérhető sok ezer processzoros chipek felhasználásával egy új számítástudományi, illetve számítógép-technológiai módszer kerüljön kidolgozásra. A feladatfüggő többprocesszoros célrendszerek lényege az, hogy az adott feladathoz tervezik meg a logikai áramköröket. Az ilyen célprocesszorok mérete kicsi, ezért akár több ezer darab is elfér belőle egy elektronikai alaplapon. Ezen rendszerek jelentősége egyre nagyobb, mert az általános célú többprocesszoros rendszerek alkotóelemei egyre összetettebbek, emiatt a nem feladatfüggő felépítés kommunikációs protokollja és rendszere egyre bonyolultabbá válik. A teljes rendszer teljesítőképességének ezért egyre nagyobb hányadát emészti fel maga a kommunikáció. A feladatfüggő felépítés megvalósításának a jelentősége éppen az, hogy ezt a hátrányt el lehessen kerülni.

A kutatás célkitűzései A cél nem már meglévő algoritmusok párhuzamosítása, hanem a processzor és memóriatömbök közötti fizikai és logikai közelség kihasználásával új algoritmusok létrehozása, illetve eszközök kidolgozása a hagyományos módon hatékonyan nem párhuzamosítható feladatok megoldására. A hagyományos számítógép-felépítés esetén nem igazán kézben tartható problémák a nagyon gyors, femtomásodperc (10–15 másodperc) időintervallumú vagy nagyon nagy számítási teljesítmény igényű, petaflops nagyságrendű (1015 lebegőpontos művelet végzése másodpercenként) alkalmazások megvalósítása. A kutatás eredménye ezért várhatóan egy olyan tervező rendszer megalkotása lesz, amellyel az ilyen alkalmazásokhoz készíthetőek feladatfüggő többprocesszoros rendszerek. Ezek tervezése során figyelembe vett kritikus paraméterek a sebesség, a hőveszteség, a felület, a számítási pontosság és a külső memória elérésének sávszélessége. Fontos cél annak megvalósítása, hogy az adatok a felhasználás helyén tárolódjanak és a processzorközi kommunikáció minél kisebb legyen, mivel így az adatmozgatásokhoz szükséges idő és teljesítmény csökkenthető. A kutatás egy másik témaköre a tranzisztorok kiváltása oszcillátor hálózatokkal. Ennek előnyei a kisebb felületből, kisebb fogyasztásból és összetett számítások hatékonyabb elvégezhetőségéből fakadnak.

Eddig elért eredmények Kialakítottunk egy FPGA alapú fejlesztési környezetet (22. ábra), és ennek keretében elkészült egy fordító, amellyel generálható egy System-C-ben megadott matematikai függvény adatfolyam gráfja. A fordító jelenleg a négy alapműveleten kívül a gyökvonást és a reciprokszámolást támogatja, de könnyen kiterjeszthető transzcendens függvények kezelésére is. Az 42


22. ábra A vizsgált architektúra, ahol az FPGA-n megvalósított részekre koncentrálunk

áramkör vezérlése a szinkron adatfolyam-modellt használja: az aritmetikai egység FIFOból kapja a bemeneti adatait, és FIFO-ba menti a kiszámolt eredményt. A vezérlőegység sebességét a ki- és bemeneti FIFO-k száma határozza meg. A jelenlegi Xilinx Virtex-5/6 FPGA-n összesen kb. 10 ki- és bemenet kezelhető a sebesség csökkenése nélkül, ezért elosztott vezérlőegységre van szükség. Példaáramkörnek egy áramlástani feladat (23. ábra) megoldására szolgáló aritmetikai egységet használtunk kb. 70 lebegőpontos műveletvégző egységgel. A globális vezérléssel az aritmetika órajelfrekvenciája 133MHz. Az elosztott vezérlés esetén az órajelfrekvencia 220,6MHz-re és 231,6MHz-re változott, amely 65%-kal, illetve 75% magasabb számítási teljesítményt jelent, amíg a felületfelhasználás mindkét esetben csak 25%-kal nőtt (az elosztott vezérlés ennyivel nagyobb helyszükségletű). A 400MHz körüli elméleti órajelfrekvenciától való eltérés oka, hogy az egymással kapcsolatban lévő partíciók nem helyezhetők elég közel egymáshoz az FPGA felületén. Az eredmények alapján új nézőpontból közelítettük meg a problémát: a partícionálás és az elhelyezéssorrendet megfordítottuk. Első lépésben az adatfolyam gráf csúcsait egy négyzetrácson helyeztük el azonosítva és minimalizálva a kritikus részek vezérlési függősségeit, valamint minimalizálva a csúcsok közötti élek hosszát. A második lépésben a kritikus részeken történő vágások elkerülésével partícionáljuk az áramkört. Az eljárás eredményeként kapott partíciók egymáshoz viszonyított helyzete alapján kialakítható az áramkör „layout”-ja. A megvalósított partícionált-áramkör az eredeti megoldásnál 42%-kal nagyobb felületet igényel, cserébe órajelfrekvenciája jelentősen, 381,9 MHz-re növelhető (187%-kal magasabb). A kialakított tervezési metodika tesztelését, bonyolult testek körüli kétdimenziós szuperszonikus áramlásszimulációját gyorsítottuk a fent bemutatott áramkörgeneráló algoritmus felhasználásával. Az Euler egyenletekkel leírható disszipáció-mentes, nem viszkózus, összenyomható közeget modelleztünk. A megoldást nem-strukturált rácson cell centered véges térfogat módszert és explicit időbeli integráló formulát használva számítottuk ki. Az FPGA-n megvalósított gyorsító áramkör kialakításakor elsődleges célunk a sebesség maximalizálása volt. 43


23. ábra Kétdimenziós áramlás egy akadály körül egy időpillanatban

Fontos részét képezi az architektúrának a rácspontok feldolgozási sorrendjének optimalizálása, amelynek alkalmazásával a véletlenszerű olvasások minden esetben kiszolgálhatók az FPGA-n megvalósított lokális memóriából. i5 660

GTX560

XC6VSX475T

Frekvencia [MHz]

3330

1850

390

Magok száma [pcs]

2(4threads)

336

2016 DSP Slice

Számítási teljesítmény [GFLOPS]

26.664

1243.2 (FMA)

83.07 (CFD)

Disszipált telj. [W]

73

150 (base ver.)

3-15

Cella iteráció / s

5.5

114.3

390

Sebességnövekedés

1

20.78

71

1. táblázat Az áramlási modell összehasonlító vizsgálata GPU és FPGA architektúrán

Az architektúrát a jelenlegi legnagyobb Xilinx Virtex-6 FPGA-n teszteltük. Az FPGA-n három párhuzamosan dolgozó műveletvégző egység valósítható meg, amelyek 390 MHz-es órajelen üzemelnek (1. táblázat). Megjelent publikációk • Z. Nagy, C.Nemes, A.Hiba, Á Csík, A.Kiss, M.Ruszinkó and P. Szolgay, “Accelerating unstructured finite volume computations on fieldprogrammable gate arrays”, Concurrency and Computation:Practice and Experience, 2013. DOI:10.1002/cpe.3022

44


IV. Informatikai Biztonság Az elosztott rendszerek megjelenésével részben nő a biztonság, hiszen például az adatok földrajzilag különböző helyen redundánsan tárolódnak, ugyanakkor adataink egy részét látszólag kiadjuk a kezünkből, a hozzáférést pedig infokommunikációs hálózatokra utaljuk. Célunk kutatási eredmények által növelni az új technológiák alkalmazásának biztonságát és egyben a beléjük vetett bizalmat. A kockázati tényezők a technológia megvalósításoktól a szervezeti működésig terjednek. Ennek megfelelően mindezen szinteken kutatjuk a biztonság és bizalom növelésének lehetőségeit.

IV.1 Kockázat- és terheléselosztás felhő rendszerekben Témavezető: Dr. Süle Zoltán, egyetemi docens, Pannon Egyetem Napjaink technológiai rendszerei folyamatos fejlődés alatt állnak, egyre újabb, modernebb, gazdaságosabb és összetettebb megoldásokat dolgoznak ki a szakemberek e rendszerek megvalósításához és működtetéséhez. E rohamos fejlődésnek köszönhetően a technológiai rendszerekben szükséges közvetlen emberi beavatkozások minimálisra redukálódtak, hiszen a mérnökök igyekeznek kiszűrni a kevésbé megbízható faktorokat. Vizsgálataink középpontjában a megbízhatóság kérdésköre áll, ami a különféle rendszerek és folyamatok esetében is az egyik legfontosabb szempont, hiszen ezek növekvő bonyolultsága és összetettsége okán a kapcsolódó megbízhatósági problémák még az eddigieknél is komolyabb elemzéseket és komplexebb megoldásokat követelnek meg. A meghibásodásokból adódó társadalmi és gazdasági hatások súlyos következményeket vonhatnak maguk után, gondoljunk csak egy nagyváros energiaellátó rendszerének összeomlására, egy nemzetközi repülőtér repülésirányító mechanizmusának meghibásodására, egy web alapú rendszer kommunikációs hibájára a hálózaton keresztül, vagy egy nukleáris erőmű rendszerének hibájára. E példákból is kitűnik a rendszerek és folyamatok megbízhatóságának fontossága, éppen ezért az ilyen és hasonló rendszerek megalkotásának különböző szakaszaiban folyamatosan figyelembe kell venni a megbízhatósági szempontokat, a tervezés, a megvalósítás és az üzemeltetési ciklusokban egyaránt.

A kutatás célkitűzései Kutatásunk célja folyamatok és erőforrásaik megbízhatóságára hatékony módszerek kidolgozása, specializálva a korábbi módszereket, valamint célunk ezek számításának szoftverrel történő támogatása. A vizsgált folyamatokkal szemben többféle kérdés merülhet fel: • Milyen az adott folyamat aktuális megbízhatósági szintje? • Adott költségszint mellett, hogyan maximalizálható a megbízhatóság? • Hogyan érhető el egy adott megbízhatósági szint minimális költséggel? 45


Kutatásunk során olyan módszertant, matematikai modelleket, valamint számítógépes szoftverrendszert fejlesztünk ki, amely felhő alapú számítógépes rendszerek infrastruktúrájának megtervezésében nyújt segítséget a költségek, valamint a biztosított szolgáltatások megbízhatóságának figyelembevételével. Kidolgozunk egy olyan matematikai leírást és formalizmust, amely egyértelműen, formálisan rögzíti az IT infrastruktúra elemeit, illetve az erőforrások jellemzőit. Ez a reprezentáció egy gráf alapú leírás lesz, amely egyúttal lehetőséget biztosít arra is, hogy különféle algoritmikus eszközöket felhasználva elemezhetőek legyenek a megvalósítás alternatívái. Ezen strukturális elemzéseken felül optimalizálási feladatok elvégzését is célul tűzzük ki. Olyan több szempontú általános optimalizációs modellt adunk meg, amely alkalmas a fent ismertetett feladat matematikai leképezésére, majd az optimális megoldás meghatározására. Nemcsak a költség paramétert kívánjuk figyelembe venni az optimális megoldás keresésekor, hanem a megbízhatósági tényezőket is. A megoldás során egy vegyes-egész értékű programozási feladatot adunk meg, amelynek hatékony megoldására saját megoldókomponenst és szoftverrendszert dolgozunk ki. E rendszer segítségével a megadott input adatok alapján automatikusan felépítjük a matematikai modellt és prezentáljuk annak lehetséges megoldásait, az optimális megoldással együtt. Optimalizálási kérdések is felmerülnek a tekintett feladatban, így szükséges a különféle rendszerek hatékony eszközökkel történő modellezése. Ehhez a gyártórendszerekhez kifejlesztett P-gráf módszertant kívánjuk használni, amely többek közt azért megfelelő, mert jól reprezentálja a vizsgált rendszereket alkotó elemek kapcsolatát, amelynek ismerete elengedhetetlen a megbízhatóság vizsgálatához. Olyan matematikai módszertan, modellek és megoldó eljárások kerülnek kidolgozásra, amelyek lehetőséget adnak terhelés- és kockázatoptimalizálásra számítási felhőben. A célkitűzés ilyenkor az, hogy több szempontot figyelembe véve megtaláljuk az optimális megoldást a rendszereket jellemző paraméterek mellett. Így pl. vizsgálhatjuk a költség- és megbízhatósági szempontokat, mintegy több szempontú optimalizálási feladatot tekintve. A költség és a megbízhatóság paraméterek általában egymás ellen dolgoznak, hiszen magas megbízhatóság biztosításához sok esetben nagyobb költségvonzat tartozik, és éppen ellentétesen, minimális költséggel nem építhető fel maximális megbízhatóságú rendszer. Olyan egyensúlyi pont megtalálása a feladat, amely a döntéshozók számára a legmegfelelőbb. A kidolgozásra kerülő matematikai modellek ezt a célt hivatottak szolgálni. A felépítendő módszertan számos alkalmazási területet mondhat majd magáénak: így pl. haszonnal alkalmazható lesz a logisztika területén, ahol a szállítások tervezésekor a költségparaméterek mellett a lebonyolítás sikerességét és megbízhatóságát is figyelembe tudjuk majd venni. De említhetjük az IT infrastruktúra tervezés problémakörét is, ahol célunk olyan architekturális rendszerek megtervezése, majd üzemeltetése, amely révén biztonságban tudhatjuk információinkat, és garantálni tudjuk a különféle szolgáltatások zökkenőmentességét. Tekintettel arra, hogy 100%-os biztonságot nem lehet elérni, szükségesek a matematikai modellek és eszközök ahhoz, hogy mind költség, mind megbízhatóság szempontjából optimális megoldást találjunk.

46


Eddig elért eredmények A rendszerek megbízhatóságát alapvetően az őt felépítő elemek megbízhatósága és kapcsolatai határozzák meg, ezért a megbízhatósági vizsgálatok során ismernünk kell az egyes elemek megbízhatósági paramétereit. Ezeket a paramétereket korábbi tapasztalati vizsgálatok alapján kaphatjuk meg. A vizsgálatok során figyelembe kell vennünk, hogy a rendszert alkotó elemek meghibásodásai egymástól függetlenek-e vagy nem. A vizsgálatok során nem elég csak az egyes elemek megbízhatósági karakterisztikáit látni, ismernünk kell a teljes rendszer megbízhatóság struktúráját is. Ha a rendszert vagy részrendszert alkotó elemek olyan módon vannak összekapcsolva, hogy bármelyik elem meghibásodása maga után vonja a teljes rendszer meghibásodását, akkor megbízhatósági értelemben soros rendszerről beszélünk (24. ábra). Ez azt jelenti, hogy minden elemnek működnie kell a teljes rendszer működéséhez. A másik alapvető rendszerstruktúra a párhuzamos elrendezés, ami azt jelenti, hogy a rendszer csak akkor hibásodik meg, ha az összes őt alkotó elem egyidejűleg meghibásodik. Ez annyit jelent, hogy a rendszer működéséhez elegendő legalább egy elemének a megfelelő működése.

24. ábra. Soros és párhuzamos rendszerek egyszerűsített blokkdiagramja

25. ábra. Egy mintarendszer blokk diagram és P-gráf leírása

47


A valós életben vizsgált struktúrák természetesen nem írhatók le a fenti két eset egyikével sem, sokkal összetettebb és bonyolultabb diagramok írják le a vizsgált folyamatokat. Matematikai szempontból ezen rendszerek vizsgálata képezi munkánk alapját, hiszen egy olyan számítási metodika kidolgozása a célunk, amely gyakorlati szempontokat szem előtt tartva szolgáltat hasznos információt a vizsgált rendszerek megbízhatóságáról. Eddigi munkánk eredményeképpen kidolgoztuk a megbízhatóság vizsgálatának P-gráf alapú alapelveit (25. ábra), így többek közt megadtuk az általános folyamathálózatok megbízhatósági polinomját megoldás-, prím struktúrák, valamint elvágó halmazok alapján. Továbbá számítógépes programrendszert fejlesztettünk ki a megbízhatóság számítására prímstruktúrák alapján, és elvégeztük a szoftver részletes tesztelését. Megvizsgáltuk a megbízhatóság és az informatikai biztonság megannyi területét is, alapot teremtve így arra, hogy a későbbi munkaszakaszokban IT infrastruktúrák megbízhatóságának számításait is elvégezhessük, és górcső alá vegyük a felhő alapú rendszereket is. Megjelent publikációk: • König Éva, Bertók Botond, Süle Zoltán: Ellátási láncok optimális tervezése bizonytalan környezetben, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, 2013 • König Éva, Bertók Botond: Computational methods supporting decision-making under uncertainties: Optimal design of supply chains, 4th Annual Conference of the European Decision Sciences Institute (EDSI), Budapest, 2013 • Süle Zoltán, Leitold Dániel, Pigler Csaba, Fogarassyné Vathy Ágnes: A novel locality-based clustering method of undirected, unweighted networks, 4th Annual Conference of the European Decision Sciences Institute (EDSI), Budapest, 2013 • Kovács Zoltán, L.T. Fan, Friedler Ferenc: Folyamathálózatok megbízhatósága, XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd, 2013

48

A NIKK kutatási programjainak évi összefoglalása

Recommend Documents