Komplex elosztott rendszerek tenzorreprezentáció alapú extra-funkcionális analízise
Napjainkban egyre több, egyre komplexebb elosztott kiberfizikai rendszer jelenik meg körülöttünk: egymással kommunikáló járművek, szenzorhálózatok, okos otthonok stb. Ezen rendszerek tervezésekor fontos figyelembe venni a funkcionális követelményeken felül különböző extrafunkcionális követelményeket is, ilyenek például a teljesítmény, az energiafogyasztás és a rendelkezésre állás. Biztonságkritikus felhasználási területeken fontos a megbízhatósági követelmények teljesítése is. Ezen követelmények alapvetően kvantitatívak, azaz különböző mérőszámokra határoznak meg elérendő célértékeket. Teljesülésük biztosításával már a rendszertervezés fázisában is foglalkozni kell, amikor még nem áll rendelkezésre a működő rendszer, csak annak modellje.
A különböző extrafunkcionális metrikák meghatározásához a rendszer viselkedésére jellemző véletlenszerűséget tartalmazó, sztochasztikus modelleket használunk. A munkámban egy elterjedt sztochasztikus modellezési formalizmust, az általánosított sztochasztikus Petri-hálókat vizsgálom. Ez a formalizmus alkalmas az aszinkron elosztott rendszerekre jellemző sztochasztikus működés leírására.
A modellből a szükséges extrafunkcionális mutatók számításához egy alacsonyabb szintű, matematikailag kezelhető analízis modellt kell származtatni. Az analízis modell elkészítésekor és elemzésekor felvetődő probléma az állapottérrobbanás: bár a magas szintű mérnöki modell még kezelhető méretű lehet, a hozzá tartozó analízis modell mérete ennek exponenciális függvénye. Így az elterjedt explicit elemzési módszerek csak korlátozottan skálázhatóak.
A probléma egy lehetséges megoldása, hogy az elemzés során megoldandó lineáris egyenletrendszert tenzorreprezentációs módszerek segítségével, tömör közelítő formában tároljuk, és a megoldást is ebben a formában keressük. Munkám során a Tensor Train (TT) formátumú reprezentáció alkalmazhatóságát vizsgáltam az általánosított sztochasztikus Petri-hálók elemzésére, melyet a szimbolikus modellellenőrzésben elterjedt döntési diagram állapottér reprezentáció segítségével állítok elő.
A számítások elvégzéséhez egy a szakirodalomból vett TT-alapú lineáris egyenletrendszer megoldó algoritmust adaptálok ezen formalizmusra, mely más területeken, mint például nagy méretű fizikai szimulációk, már jól teljesített. Sztochasztikus Petri-háló analízis területén felmerülnek olyan kihívások, amik a szakirodalomban ismert TT-alapú megoldóknál még nem lettek megvizsgálva, így az algoritmusok közvetlenül nem használhatóak fel. A javasolt algoritmust benchmark modellek és egy iparból származó esettanulmány segítségével értékelem ki.
szerző
-
Szekeres Dániel
Mérnök informatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
helyezés
Morgan Stanley I. helyezett