Uma Biblioteca para programação paralela por troca de mensagens de clusters baseados na tecnologia SCI

A presente Dissertação propõe uma biblioteca de comunicação de alto desempenho, baseada em troca de mensagens, especificamente projetada para explorar eficientemente as potencialidades da tecnologia SCI (Scalable Coherent Interface). No âmago da referida biblioteca, a qual se denominou DECK/SCI, acham-se três protocolos de comunicação distintos: um protocolo de baixa latência e mínimo overhead, especializado na troca de mensagens pequenas; um protocolo de propósito geral; e um protocolo de comunicação que emprega uma técnica de zero-copy, também idealizada neste Trabalho, no intuito de elevar a máxima largura de banda alcançável durante a transmissão de mensagens grandes. As pesquisas desenvolvidas no decurso da Dissertação que se lhe apresenta têm por mister proporcionar um ambiente para o desenvolvimento de aplicações paralelas, que demandam alto desempenho computacional, em clusters que se utilizam da tecnologia SCI como rede de comunicação. A grande motivação para os esforços envidados reside na consolidação dos clusters como arquiteturas, a um só tempo, tecnologicamente comparáveis às máquinas paralelas dedicadas, e economicamente viáveis. A interface de programação exportada pelo DECK/SCI aos usuários abarca o mesmo conjunto de primitivas da biblioteca DECK (Distributed Execution Communication Kernel), concebida originalmente com vistas à consecução de alto desempenho sobre a tecnologia Myrinet. Os resultados auferidos com o uso do DECK/SCI revelam a eficiência dos mecanismos projetados, e a utilização profícua das características de alto desempenho intrínsecas da rede SCI, haja visto que se obteve uma performance muito próxima dos limites tecnológicos impostos pela arquitetura subjacente. Outrossim, a execução de uma clássica aplicação paralela, para fins de validação, testemunha que as primitivas e abstrações fornecidas pelo DECK/SCI mantêm estritamente a mesma semântica da interface de programação do original DECK.

A BDI-based approach for the assessment of driver's decision-making in commuter scenarios

The rapid growth of urban areas has a significant impact on traffic and transportation systems. New management policies and planning strategies are clearly necessary to cope with the more than ever limited capacity of existing road networks. The concept of Intelligent Transportation System (ITS) arises in this scenario; rather than attempting to increase road capacity by means of physical modifications to the infrastructure, the premise of ITS relies on the use of advanced communication and computer technologies to handle today’s traffic and transportation facilities. Influencing users’ behaviour patterns is a challenge that has stimulated much research in the ITS field, where human factors start gaining great importance to modelling, simulating, and assessing such an innovative approach. This work is aimed at using Multi-agent Systems (MAS) to represent the traffic and transportation systems in the light of the new performance measures brought about by ITS technologies. Agent features have good potentialities to represent those components of a system that are geographically and functionally distributed, such as most components in traffic and transportation. A BDI (beliefs, desires, and intentions) architecture is presented as an alternative to traditional models used to represent the driver behaviour within microscopic simulation allowing for an explicit representation of users’ mental states. Basic concepts of ITS and MAS are presented, as well as some application examples related to the subject. This has motivated the extension of an existing microscopic simulation framework to incorporate MAS features to enhance the representation of drivers. This way demand is generated from a population of agents as the result of their decisions on route and departure time, on a daily basis. The extended simulation model that now supports the interaction of BDI driver agents was effectively implemented, and different experiments were performed to test this approach in commuter scenarios. MAS provides a process-driven approach that fosters the easy construction of modular, robust, and scalable models, characteristics that lack in former result-driven approaches. Its abstraction premises allow for a closer association between the model and its practical implementation. Uncertainty and variability are addressed in a straightforward manner, as an easier representation of humanlike behaviours within the driver structure is provided by cognitive architectures, such as the BDI approach used in this work. This way MAS extends microscopic simulation of traffic to better address the complexity inherent in ITS technologies.