LiSA Scheduling Software

Transkript

1 LiSA Scheduling Software Vom Forschungsprojekt zum Software Paket für Lehre und Forschung Otto von Guericke Universität Magdeburg

2 Überblick Was ist Lisa? Zur Theorie Lisa intern Cooperative Development von Sandra Kutz Marc Mörig Ivo Rössling Lars Dornheim

3 Forschungsprojekt Start September 997 Förderung durch das Land Sachsen-Anhalt ( ) Cebit '99 Präsentation der Version.0 Problem- Klassifikation (Promotion) Cebit 2000 Version 2.0 Irreduzibilität (Promotion) Zahlreiche Diplomarbeiten

4 ...und seine Fortsetzung Warum soll das Projekt weiterbestehen? Einsatz für Forschung und Lehre Kein vergleichbares Paket Training in der Softwareentwicklung Weiterenwicklungen und Ergänzungen Notwendige Schritte Studentenprojekte Auslandskooperationen

5 Schedulingsoftware Scheduling: optimale Planung des zeitlichen Ablaufs Beschränkte Ressourcen Deterministische Shop Scheduling Probleme Graphisches Userinterface Algorithmen Visualisierung der Lösungen

6 Gipfeltreffen

7

8 Die Aufgabe... Es liegen Ihnen Anfragen über folgende Interviews mit Zeitangaben (in Minuten) vor. JAP USA GER RUS CNN ARD SAT BILD FOCUS 25 8 Unter diesen Vorgaben sollen die Interviews so geplant werden, dass sie zu einem möglichst frühen Zeitpunkt beendet sind. (Damit die Sitzung beginnen kann.)

9 Was ist ein Scheduling Problem? Gegeben ist eine Menge von Aufträgen Ai i =,...,n die auf einer Menge von Maschinen Mj j=,...,m bearbeitet werden soll. Die Maschinen sind also die Journalisten von: CNN, ARD, Sat, Bild, Focus Die Aufträge ensprechen den Vertretern aus: Japan, USA, Russland, Deutschland

10 Was ist ein Scheduling Problem? Menge der Operationen: SIJ Bearbeitungszeitmatrix: P = (pij)n x m SIJ [ ] [ P= ]

11 Technologische Reihenfolgen Reihenfolge in der ein Auftrag auf den verschiedenen Maschinen bearbeitet wird Japan: CNN ARD Focus USA: CNN ARD Sat Bild Russland: CNN ARD Sat Bild Deutschland: CNN ARD Bild Focus Eine von 3! * 4! * 5! * 3! = möglichen Technologien.

12 Organisatorische Reihenfolgen Reihenfolge in der die verschiedenen Aufträge auf einer Maschine bearbeitet werden CNN: JAP USA RUS GER ARD: JAP USA RUS GER Sat: USA RUS Eine von 3824 Bild: USA RUS GER möglichen organisatorischen Focus: JAP RUS Reihenfolgen.

13 Sequence Graph Der Sequence Graph entsteht aus den technologischen und organisatorischen Reihenfolgen. CNN ARD Sat Bild Japan,,2 USA 2, 2,2 2,3 2,4 Russland 3, 3,2 3,3 3,4 Deutschland 4, 4,2 Focus,5 4,4 3,5

14 Schedule Aus dem Sequence Graph und den Bearbeitungszeiten kann nun ein Schedule erzeugt werden. [ P= ] CNN ARD Sat Bild Japan 3 6 USA Russland Deutschland Focus

15 Gantt Diagramm

16 Was ist ein Scheduling Problem? Gesucht ist eine zulässige Kombination von technologischen und organisatorischen Reihenfolgen unter verschiedenen zusätzlichen Nebenbedingungen, so daß eine gegebene Zielfunktion minimiert wird.

17 Notation Maschinenumgebung Jobcharakteristika und weitere Nebenbedingungen Zielfunktion O C

18 Maschinenumgebung { P, Q, R } Parallelmaschinenprobleme Jeder Auftrag hat nur eine Operation, die auf einer beliebigen Maschine durchgeführt werden kann. { O, J, F } Shop Probleme Jeder Auftrag wird höchstens einmal auf jeder Maschine bearbeitet.

19 Nebenbedingungen {, pmtn } Preemption 2 {, prec, tree, outtree, intree, chain } Vorrangbedingungen 3 {, r i 0 } Bereitstellungszeiten 4 {, d i } Fertigstellungstermine 5 {, p i =, p ij =} Einheitsbearbeitungszeiten

20 Zielfunktionen Für einen Schedule lässt sich für jeden Auftrag Ai folgendes angeben: Fertigstellungszeit Ci Terminabweichung Li =C i d i Verspätung T i =max { 0, C i d i } ob Auftrag Ai verspätet ist U i = 0, C i d i, sonst { }

21 Zielfunktionen Gesamtbearbeitungszeit =C m a x =max {C i ;i=,..., n } maximale Terminabweichung =L m a x =max { Li ; i=,..., n } summierte Zielfunktionen { C i, T i, U i } mit einer zusätzlichen Wichtung wi für jeden Auftrag { w i C i, w i T i, w i U i }

22 Datenstrukturen Operationen und Bearbeitungszeiten [ SIJ = ] [ P= ]

23 Datenstrukturen Organisationen und Technologien CNN ARD Focus CNN ARD Sat Bild CNN ARD Sat Bild CNN ARD JAP JAP USA USA USA USA RUS RUS RUS RUS GER GER Focus Bild JAP GER RUS [ ] [ ] M O= 2 J O= 3 4

24 Datenstrukturen Sequence,,2,5 2, 2,2 2,3 2,4 3, 3,2 3,3 3,4 4, 4,2 4,4 3,5 [ 2 LR= ]

25 Datenstrukturen Schedule [ CIJ = ]

26 Die Aufgabe... Es liegen Ihnen Anfragen über folgende Interviews mit Zeitangaben (in Minuten) vor. JAP USA GER RUS CNN ARD SAT BILD FOCUS 25 8 Unter diesen Vorgaben sollen die Interviews so geplant werden, dass sie zu einem möglichst frühen Zeitpunkt beendet sind. (Damit die Sitzung beginnen kann.)

27 Lösungsverfahren Exakte Algorithmen Reihungsregeln SPT-Regel (kürzeste Bearbeitungszeit zuerst) Heuristiken

28 Lösung : SPT Regel mit semiaktivem Schedule SPT Regel mit aktivem Schedule

29 Darstellung der Ergebnisse Lateinische Rechtecke( Sequence) Listen von Plänen Sequence Graph Schedule ( Matrix der Bearbeitungsendzeiten) Gantt Diagramm ( maschinenorientiert/ auftragsorientiert) Kritischer Weg

30 Das Beispielszenario Im folgenden Fall finden die betreffenden Interviews im Anschluss an Beratungen statt. Die Politiker kommen zu unterschiedlichen Zeiten im Pressezentrum an. Dadurch verändert sich die zu betrachtende Zielfunktion, d.h. wird um Bereitstellungszeiten (release dates ) erweitert. Es werden folgende Zeiten angenommen: JAP USA GER RUS

31 Optimale Lösung O ri C m a x

32 Veränderte Zielfunktion An nächsten Tag treffen auch die Umweltminister der vier Staaten zu dem Treffen ein. Jetzt müssen bei den Interviews zusätzlich auch die Wichtigkeit der betreffenden Personen einkalkuliert werden. Es ist von grosser Bedeutung, das die Präsidenten möglichst früh interviewt werden, während es durchaus vertretbar ist, einen Umweltminister warten zu lassen.

33 Modellierung Zur Modellierung dieser Problemstellung werden für jeden Teilnehmer Prioritäten (als Gewichte) zugeordnet. Als Zielfunktion wird w C verwendet. i i JAP USA GER RUS CNN ARD SAT BILD FOCUS wi

34 Lösung mit Branch &Bound O w i C i

35 Überblick Einige Algorithmen vorgestellt Anwendung von Lisa dargestellt Möglichkeit selbst zu probieren Einsatz in Forschungsarbeiten Internationale Verbreitung Wie ist LiSA intern aufgebaut?

36 Teil 2: Ans Eingemachte Wie sieht's in LiSA aus? Modulkonzept Wie wächst LiSA? Verteilte Entwicklung Wie geht's weiter mit LiSA? Ausblick

37 LiSA Komponenten

38 Problem Klassifikation

39 Problem Klassifikation

40 Problem Klassifikation

41 LiSA Komponenten

42 Alg Files <EXACT> <PROBLEMTYPE> Lisa_ProblemType= { / pmtn </PROBLEMTYPE> <PROBLEMTYPE> Lisa_ProblemType= { O / pmtn </PROBLEMTYPE> </EXACT> <HEURISTIC> </HEURISTIC> / Cmax } / Cmax } Das ist aber einfach!!!

43 Implementierte Algorithmen

44 Verteilte Entwicklung

45 Die Zukunft moderne GUI Java, Web neues Alg File Konzept XML dynamische Transformation der Probleme

46 LiSA Scheduling Software magdeburg.de THX for listening : )