911 resultados para Train scheduling
Resumo:
Im Bereich sicherheitsrelevanter eingebetteter Systeme stellt sich der Designprozess von Anwendungen als sehr komplex dar. Entsprechend einer gegebenen Hardwarearchitektur lassen sich Steuergeräte aufrüsten, um alle bestehenden Prozesse und Signale pünktlich auszuführen. Die zeitlichen Anforderungen sind strikt und müssen in jeder periodischen Wiederkehr der Prozesse erfüllt sein, da die Sicherstellung der parallelen Ausführung von größter Bedeutung ist. Existierende Ansätze können schnell Designalternativen berechnen, aber sie gewährleisten nicht, dass die Kosten für die nötigen Hardwareänderungen minimal sind. Wir stellen einen Ansatz vor, der kostenminimale Lösungen für das Problem berechnet, die alle zeitlichen Bedingungen erfüllen. Unser Algorithmus verwendet Lineare Programmierung mit Spaltengenerierung, eingebettet in eine Baumstruktur, um untere und obere Schranken während des Optimierungsprozesses bereitzustellen. Die komplexen Randbedingungen zur Gewährleistung der periodischen Ausführung verlagern sich durch eine Zerlegung des Hauptproblems in unabhängige Unterprobleme, die als ganzzahlige lineare Programme formuliert sind. Sowohl die Analysen zur Prozessausführung als auch die Methoden zur Signalübertragung werden untersucht und linearisierte Darstellungen angegeben. Des Weiteren präsentieren wir eine neue Formulierung für die Ausführung mit fixierten Prioritäten, die zusätzlich Prozessantwortzeiten im schlimmsten anzunehmenden Fall berechnet, welche für Szenarien nötig sind, in denen zeitliche Bedingungen an Teilmengen von Prozessen und Signalen gegeben sind. Wir weisen die Anwendbarkeit unserer Methoden durch die Analyse von Instanzen nach, welche Prozessstrukturen aus realen Anwendungen enthalten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass untere Schranken schnell berechnet werden können, um die Optimalität von heuristischen Lösungen zu beweisen. Wenn wir optimale Lösungen mit Antwortzeiten liefern, stellt sich unsere neue Formulierung in der Laufzeitanalyse vorteilhaft gegenüber anderen Ansätzen dar. Die besten Resultate werden mit einem hybriden Ansatz erzielt, der heuristische Startlösungen, eine Vorverarbeitung und eine heuristische mit einer kurzen nachfolgenden exakten Berechnungsphase verbindet.
Resumo:
il ruolo della tesi è stato di valorizzare attraverso la valutazione di un peso l'urgenza e la necessità di cure dei pazienti processati da un modello di ottimizzazione. Essa si inserisce all'interno di un progetto di creazione di tale modello per la schedulazione di interventi in un reparto chirurgico di un generico ospedale.si è fatto uso del software ibm opl optimization suite.
Resumo:
In questa tesi presentiamo una strategia, e la relativa implementazione, per il problema dell’allocazione e schedulazione, su risorse unarie, di applicazioni multi-task periodiche, composte da attività che interagiscono fra loro e la cui durata è incerta. Lo scopo che ci si propone di raggiungere, è l’implementazione di una strategia di allocazione schedulazione che garantisca robustezza ed efficienza, in quei contesti in cui la conoscenza a priori è limitata e in cui le applicazioni si ripetono indefinitamente nel tempo. Per raggiungere questo scopo, sarà usato un approccio ibrido fra statico e dinamico. Staticamente è generata una soluzione del problema, sfruttando la programmazione a vincoli, in cui le durate delle attività sono arbitrariamente fissate. Questa soluzione, non rappresenta la soluzione del nostro problema, ma è utilizzata per generare un ordinamento delle attività, che compongono le applicazioni periodiche. Dinamicamente, sfruttando l’ordinamento ottenuto, è effettuata l’allocazione e la schedulazione effettiva delle applicazioni periodiche, considerando durate variabili per le attività. L’efficienza ottenuta applicando il nostro approccio è valutata effettuando test su una vasta gamma di istanze, sia industriali, sia sintetiche appositamente generate. I risultati sono confrontati con quelli ottenuti, per le stesse istanze, applicando un approccio puramente statico. Come si vedrà, in alcuni casi, è possibile anche quadruplicale la velocità di completamento delle applicazioni trattate.
Resumo:
High Performance Computing e una tecnologia usata dai cluster computazionali per creare sistemi di elaborazione che sono in grado di fornire servizi molto piu potenti rispetto ai computer tradizionali. Di conseguenza la tecnologia HPC e diventata un fattore determinante nella competizione industriale e nella ricerca. I sistemi HPC continuano a crescere in termini di nodi e core. Le previsioni indicano che il numero dei nodi arrivera a un milione a breve. Questo tipo di architettura presenta anche dei costi molto alti in termini del consumo delle risorse, che diventano insostenibili per il mercato industriale. Un scheduler centralizzato non e in grado di gestire un numero di risorse cosi alto, mantenendo un tempo di risposta ragionevole. In questa tesi viene presentato un modello di scheduling distribuito che si basa sulla programmazione a vincoli e che modella il problema dello scheduling grazie a una serie di vincoli temporali e vincoli sulle risorse che devono essere soddisfatti. Lo scheduler cerca di ottimizzare le performance delle risorse e tende ad avvicinarsi a un profilo di consumo desiderato, considerato ottimale. Vengono analizzati vari modelli diversi e ognuno di questi viene testato in vari ambienti.
Resumo:
In the past decade, several arm rehabilitation robots have been developed to assist neurological patients during therapy. Early devices were limited in their number of degrees of freedom and range of motion, whereas newer robots such as the ARMin robot can support the entire arm. Often, these devices are combined with virtual environments to integrate motivating game-like scenarios. Several studies have shown a positive effect of game-playing on therapy outcome by increasing motivation. In addition, we assume that practicing highly functional movements can further enhance therapy outcome by facilitating the transfer of motor abilities acquired in therapy to daily life. Therefore, we present a rehabilitation system that enables the training of activities of daily living (ADL) with the support of an assistive robot. Important ADL tasks have been identified and implemented in a virtual environment. A patient-cooperative control strategy with adaptable freedom in timing and space was developed to assist the patient during the task. The technical feasibility and usability of the system was evaluated with seven healthy subjects and three chronic stroke patients.