SciAgents -

Eine agentenbasierte Umgebung für verteilte wissenschaftliche

Berechnungen

Alexander Starke Seminar „Software Agenten“ 09.01.2001

Gliederung

1. Einführung2. PDE-Modelle3. SciAgents aus der Sicht des Users4. Software-Architektur von

SciAgents5. Zusammenfassung

Einführung In den Wissenschaften existieren

Komplexe numerische Modelle Verfeinerte Hard- und Software

=> Erschweren die Entwicklung komplexer Software-Systeme

Einführung Konzept der Agenten:

Autonom Soziale Fähigkeiten Reaktionsfähigkeit Pro-Aktivität

Einführung Agentenbasierter Ansatz zur

Lösung komplexer Probleme:

Zerlegen großer Aufgaben in abgeschlossene Module

PDE Modelle PDE = partial differential equation Physikalische Modelle werden

durch PDE´s modelliert

PDE Modelle Einfache Modelle bestehen aus

Einem einzigen Gleichungssystem Einem einzelnen Definitions- bzw.

Wertebereich Für diese Modelle gibt es

agentenbasierte Lösungen

PDE Modelle Einfache PDE Modelle reichen oft

nicht aus SciAgents als Lösungsansatz für

multi-domain-Probleme mit folgenden Eigenschaften:

PDE Modelle Physikalisches Phänomen besteht

aus einfach verbundenen Teilen Jeder Teil als einfaches PDE-Modell Die verschiedenen Subsysteme

beeinflussen sich indem die Interface-Bedingungen angeglichen werden

PDE Modelle

PDE Modelle

PDE Modelle Lösung durch „Interface relaxtion

Technik“:1. Initialisieren der Randbedingungen2. Lösen des Gleichungssystems3. Vergleiche einzelne Lösungen und

berechne neue Randbedingungen4. Wiederhole 1. - 3. bis Konvergenz

Users View of SciAgents Zwei Arten von Agenten:

Solver Agents Mediator oder Relaxer Agents

Users View of SciAgents Solver Agent:

Festlegen des Definitionsbereiches Definition der Differentialgleichung Visualisierungsoptionen

Users View of SciAgents Relaxer Agent:

Verbindungen Randbedingungen Entspannungs-Schema Algorithmen Visualisierung

Users View of SciAgents Aufbau eines Netzwerks von

Agenten: Instantiierung eines Agenten Unterstützung durch Agenten Agent besorgt sich selbst die

Informationen die er benötigt Agenten arbeiten „lokal“

Users View of SciAgents

Users View of SciAgents Die funktionale

Problemspezifizierung: Subsysteme Gleichungssysteme Start- und Randbedingungen Interfaces

Agent benötigt zusätzliche Daten: Unterstützung durch PYTHIA

Software Architektur Solver Agent:

Kern User Interface „Wrapper“

Software Architektur Relaxer Agent:

Aufgeteilt in zwei Subrelaxer mit eigenen Algorithmen

Konfigurationsmodul steuert den Agent in seiner Umgebung

Software Architektur

Software Architektur Informationsfluß zwischen Solver

und Mediator Agent Lokaler Prozeß:

Jeder Relaxer kommuniziert mit zwei Solvern

Jeder Solver kommuniziert mit dem zugehörigen SubRelaxer seiner Schnittstellen

Software Architektur

Software Architektur Verteilung der Agenten auf

Recheneinheiten Kommunikation über den Software

Bus Agent Instantiator und Global

Execution Interface zusammen in einem Agent

Software Architektur Kooperation der Agenten Relaxer bestimmen das Verhalten Prozeß terminiert wenn

Alle Relaxer melden Konvergenz Ein Relaxer meldet einen Fehler

Zusammenfassung SciAgents guter Ansatz um

Komplexität der Modelle zu „bewältigen“

Agenten nehmen dem Anwender die Entscheidungen außerhalb seines Fachwissens ab

Modularität bietet Flexibilität