Multiskalen-Simulation
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- Louisa Weiner
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1 INSTITUT FÜR KOMMUNIKATIONSNETZE UND RECHNERSYSTEME Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mult. P. J. Kühn Multiskalen-Simulation Versuch einer Systematik der Methoden und Ansätze auf dem Gebiet der Verkehrssimulation Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mult. Paul J. Kühn Workshop Simulation, ITG-FG 5.2.1, Univ. Bremen, 16. November 2006
2 Übersicht 1. Multiskalen-Problematik 2. Multiskalen-Aspekte in der Nachrichtenverkehrstheorie 3. Versuch einer systematischen Klassifikation 4. Methodische Ansätze 5. Diskussion und Schlussfolgerungen
3 1. Multiskalen-Problematik (1) Wissenschaftliche Vorgehensweise: Physikalische Welt Beobachtungen Phänomene Messungen, quantitative Beschreibung Modellierung Modell der Physikal. Welt Quantitative Aussagen Analyse Simulation Ursachen und Wirkungen Funktionale Zusammenhänge Parametrierung, Metriken,... Quantitative Zusammenhänge Vergleich mit Beobachtungen und Messungen Anwendungen, Optimierungen,...
4 1. Multiskalen-Problematik (2) Beispiele: "Komplexe" Materialien mit thermischer, elektrochemischer,... Bindung Phasentransformationen zwischen Festkörper- und Flüssigkeitszuständen Molekulare Dynamik und makroskopisches Verhalten Systembiologische Vorgänge, klimatische Vorgänge Logistische Vorgänge in Produktion, Versorgung,... Verkehrsphänomene im Transport von Gütern und Daten...
5 1. Multiskalen-Problematik (3) Uniskalare Betrachtung Einschränkung der Betrachtung auf eine Aktivitätsebene Modellierung unter bestimmten Randbedingungen Beispiele: - Flüssigkeitszustand - Verkehr auf Paketebene -... Multiskalare Betrachtung Kombinierte Erfassung mehrerer Aktivitätsebenen Modellierung der Zusammenhänge zwischen diesen Aktivitätsebenen Beispiele: - Mehrphasenzustände einschl. Phasenübergänge - Räumliche und zeitliche Aktivitätsebenen - Lose und enggekoppelte Systeme -...
6 2. Aspekte i. d. Nachrichtenverkehrstheorie (1) Quellenmodellierung Anwendungsebene: Benutzerverhalten s... min... h Verbindungsebene: Protokollverhalten ms... s Transportebene: Pufferung, Übertragung μs... ms Operationsebene: Scheduling, Switching ns... μs Systemmodellierung Übertragungskanal mit zeitlich variablem Übertragungsverhalten Mobilität von Benutzergruppen Protokollmechanismen mit Datenflusssteuerung Verkehrslenkung (Routing) in globalem Internet Netzweite Speicherung und Suche (Peer-to-Peer Overlays)
7 2. Aspekte i. d. Nachrichtenverkehrstheorie (2) Problematik: Schwierigkeit der gleichzeitigen Erfassung von Mikro- und Makrodynamik Schwierigkeit der gemeinsamen Erfassung von Mikro- und Makrosystemen Abhängigkeit zwischen Quellenmodell und Systemmodell (z.b. Rückwirkungen wie bei Flow Control, Repeated Call Attempts,...) Analytische Komplexität in der mathematischen Modellierung Organisations-Komplexität in der Simulation Parameter-Vielfalt deshalb meistens angewandt, wie: Beschränkung auf eine (oder zwei) Aktivitätsebenen Beschränkung auf bestimmte Untersuchungsziele Beschränkung auf Teilsysteme
8 3. Versuch einer systematischen Klassifikation(1) Multiskalen-Dimensionalitäten Zeit (Z) Ereignisse in der Dimension "Zeit" Raum (R) Mobilität in der Dimension "Raum" Kontext (K) Unterteilung hinsichtlich Dimension "Situation" Funktion (F) Unterteilung hinsichtlich Dimension "Funktion" Kombinationen: ZZ RZ ZK grobgranulare u. feingranulare Ereignisskalen z.b. Rare Event Simulation Long Range Dependent Simulation räumliche Mobilität u. zeitliche Ereignis-Skalen z.b. Verkehrsquelle "Mobilkommunikations-Teilnehmer" Location Aware Services Mobile Ad Hoc Networks, Sensor Networks zeitliche Ereignis- und situative Skalen z.b. Ereignis-Generation unter situativen Randbedingungen wie "Geschäftsvorgang", "Tourist", "Freizeitgestaltung"
9 3. Versuch einer systematischen Klassifikation(2) Multiskalare Quellenmodelle Beispiel: "Mobiler Sensor" Ereignis-Generator abhängig von: Zeitpunkt: t Ortskoordinaten zum Zeitpunkt t: st ( ) Geschwindigkeit zum Zeitpunkt t: Beschleunigung zum Zeitpunkt t: d st ( ) dt d s( t) dt 2 Verfügbare Sendeleistung: pst (, ) Temperatur: T weitere Parameter, je nach Anwendung
10 3. Versuch einer systematischen Klassifikation(3) Multiskalare Systemmodelle "System": Aktive Ressourcen (Server wie "Prozessor", "Kanal",...) Passive Ressourcen (Speicher, Warteschlange,...) Betriebsorganisation (Abf.-Strategien, Routing,...) Struktur Multiskalen-Dimensionalitäten: Raum - Örtliche Verteilung der Ressourcen Zeit - Zeitliche Veränderung (mobile Ressourcen) Funktion - Veränderung der Betriebsorganisation in Raum und Zeit Kontext - Adaptive Systemstrukturen, Systemdienste,...
11 3. Versuch einer systematischen Klassifikation(4) Simulationsmodell Multiskalare Messdatenerfassung statistische Aufbereitung Simulations-Ablaufsteuerung Multiskalare Quellenmodelle Ereignisse Reaktionen Multiskalares Systemmodell Interaktion Visualisierung, dyn. Eingriff
12 4. Methodische Ansätze (1) Grundprinzip: Strukturierung, Dekomposition und Aggregation Skalen: Zeit - Konzentration auf eine oder wenige, benachbarte Aktivitätsebenen bzw. in grob-/feingranulare Ereignisphasen Raum - Zerlegung in (räumliche) Teilmodelle Funktion - Zerlegung in funktionsspezifische Teilmodelle Kontext - Konzentration auf kontextspezifische Umgebungen
13 4. Methodische Ansätze - Beispiele (2) 1. ZZ: Rare Event Simulation Normallast Spitzenlast Zeit 2. ZF: Zwei Aktivitäsebenen TCP-Verbindung Verbindungsebene TE TE Paketebene Router
14 4. Methodische Ansätze - Beispiele (3) 3. RZ: Ereignis-Parallele Simulation Simulationssystem 1 System 1 Austausch v. Nachrichten System 2 Simulationssystem 2 Ereign.-Verw. Ereign.-Verw. System 3 Simulationssystem 3 Uhrensynchronisation Ereign.-Verw.
15 4. Methodische Ansätze - Beispiele (4) 4. F: Funktionell-Parallele Simulation Ereignis-Erzeugung Systemzustandsverwaltung Ereignis-Verw. (Kalender) Messwert-Erfassung und -Verarbeitung
16 4. Methodische Ansätze - Beispiele (5) 5. FF: Hybride Simulation Beispiel 1: Environment Simulation Beispiel 2: Emulation Env. Reales Reale Emul. Sim. System Umwelt System Messwert-Erfassung und -Verarbeitung Messwert-Erfassung und -Verarbeitung
17 4. Methodische Ansätze - Beispiele (6) Beispiel 3: Eingebettete Teilsysteme Simulationssystem Eingebettetes Teilsystem 1. Funktionelle Emulation 2. Math.-Analytisches Modell Eingebettetes Teilsystem verhält sich an seinen Schnittstellen zum übergeordneten Simulationssystem funktionell und ggf. auch zeitlich gleich dem realen Teilsystem
18 4. Methodische Ansätze - Beispiele (7) Weitere Ansätze Simulationsbibliotheken mit funktionellen Modulen Simulationstools Simulation von stationären / instationären (transienten) Abläufen Ereignisgesteuerte Simulation Zeitdiskrete / zeitkontinuierliche Simulation Monte Carlo-Simulation Zustandsdiskrete / Zustandskontinuierliche ("Fluid Flow") Simulation Mathematische Verfahren (Markoff-Theorie, Warteschlangentheorie) Prototyping und Benchmarking
19 5. Diskussion und Schlussfolgerungen Ubiquitäre Systeme, kontextabhängige Dienste, selbstorganisierende und selbstadaptierende Systeme stellen neue Herausforderungen an die Simulationstechnik Probleme der System-/Ereigniskomplexität zeigen Grenzen der gegenwärtigen Simulationstechnik auf Bisherige Ansätze sind nicht ausreichend, da i.d.r. zu stark fallabhängig Neuer Anlauf erforderlich in Richtung "Paralleler Simulation" zur Nutzung des Potenzials verteilter / multipler Prozessorsysteme
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