Supporting consumptions in parallel complex event processing operators on multicore architectures

Complex Event Processing hat in letzter Zeit durch das Internet of Things und die steigende Anzahl an Sensordaten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Diese zu verwendeten Events müssen in Zusammenhang gestellt werden. Dadurch entstehen aus mehreren Events ein Complex Event. Um das Erstellen der Complex Events zu beschleunigen wird normalerweise auf parallele Verarbeitung zurückgegriffen. So werden die einzelnen Events an mehrere Worker verteilt und dupliziert. Es existieren bereits Systeme, die das parallele Verarbeiten solcher Events unterstützen. Häufig wird allerdings das Konsumieren der Events gefordert. Das heißt, es steht den anderen Workern nicht mehr zur Verfügung. Dadurch entstehen Abhängigkeiten zwischen den Workern. Aktuelle Systeme sind aufgrund dieser Abhängigkeiten nicht in der Lage, parallel zu arbeiten. In dieser Arbeit wird das SPECTRE Framework vorgestellt und evaluiert, das durch ein spekulatives Model auf Basis von Markov Ketten, die parallele Verarbeitung dieser Events ermöglicht.Complex Event Processing has grown in importance over the last few years trough the Internet of Things and the increasing sensor data generated. Through interpreting and combining those Events, Complex Events are generated. In order to increase the processing speed, this task is usually performed multithreaded. Events are distributed to different Threads and duplicated. There are already systems capable of processing Events multithreaded. Regularly event consumption is required, so an event can only be used to generate a single Complex Event. Since sometimes threads share an event, this results in dependencies. Current systems are not able to handle this dependencies while processing in parallel. So they have to process sequentially. This thesis introduces and evaluates the SPECRTE Framework, which is capable of parallel processing by using a speculative Model based on Markov Chains

Monte Carlo Tree Search Algorithmen für das Brettspiel ”Scotland Yard”

Monte Carlo Algorithmen haben in letzter Zeit immer mehr an Bedeutung gewonnen. Vor allem das Einsetzen von Monte Carlo Algorithmen zum Erstellen und randomisierten Absuchen eines Suchbaums hat neue Wege im Bereich der Künstlichen Intelligenz geschaffen. In der vorangegangenen Arbeit von Minorics wurden für das Brettspiel Scotland Yard KIs für die Steuerung von Mister X entwickelt. Diese KI-Algorithmen haben jedoch keine Planung der Züge im klassischen Sinn vorgenommen. Eine Steuerung der Detektive wurde zudem nicht implementiert. Diese Arbeit erweitert die Ergebnisse der vorangegangenen Arbeit durch das Umsetzen von KIs zur Steuerung der Detektive und durch das Einsetzen von Monte-Carlo-Tree-Search-Algorithmen für die Zugplanung. Neben der Implementierung der einzelnen KIs steht auch deren ausführliche Evaluation im Mittelpunkt der Arbeit. Diese wurde anhand von umfassenden Testspielen durchgeführt, bei den jeweils verschiedene KIs für Mister X und die Detektive gegeneinander evaluiert werden

Energy-Optimal Control of Refrigeration Processes

Mit dem Ziel, die möglichst energieeffizienteste (energieoptimale) Betriebsweise zu erreichen, werden für zwei unterschiedliche Kälteprozesse neue Regelungsmethoden entworfen und untersucht. Grundlage der Untersuchungen sind zwei prototypisch aufgebaute Anlagen: eine Kompressionskältemaschine mit dem Kältemittel R134a sowie eine Zwei-Bett-Adsorptionskältemaschine mit der Stoffpaarung Silikagel/Wasser. Für beide Anlagen wird der komplette Prozess von der Modellerstellung, über den theoretischen Regelungsentwurf mittels Simulation und dynamischer Optimierung, bis hin zum Einsatz der entworfenen Regelungen an den realen Anlagen vollständig und detailliert beschrieben. Es wird eine Nichtlineare Modellbasierte Prädiktive Regelung für Kompressionskältemaschinen entworfen und an einer realen Anlage umgesetzt. Dabei wird das anhand von Messdaten parametrisierte Systemmodell zusammen mit einem spezialisierten Optimierungsalgorithmus aus dem Softwarepaket MUSCOD-II verwendet. Dem Echtzeit-Iterations-Schema folgend werden durch wiederholte online Optimierungsrechnungen Stellgrößen bestimmt und an die Anlage gesendet. Für Adsorptionskältemaschinen wird eine selbstoptimierende Regelung zur automatischen Bestimmung der Zyklusdauer mit maximaler durchschnittlicher Kälteleistung entwickelt und an einer realen Anlage angewendet. Die Optimalität der zyklisch stationären Betriebspunkte, die sich mit dieser Regelungsmethode einstellen, wird bewiesen. Gegenüber vergleichbaren bekannten Regelungskonzepten zeigen Simulationsstudien eine Steigerung der mittleren Kälteleistung von 13 % bei dynamischen Randbedingungen.Aiming at the most energy-efficient (energy-optimal) operation, new control methods for two different refrigeration processes are developed and analyzed. Subjects of research are two prototype refrigeration plants: a vapor compression cycle using the refrigerant R134a and an adsorption chiller with the working pair silicagel/water. For both systems the complete process of model based control design is described in detail: deriving the system model equations, designing and testing controllers with simulation and dynamic optimization, and finally testing the developed control algorithms on the real plants. A nonlinear model predictive control algorithm for vapor compression chillers is developed and tested on a real plant. In this control method the system model, parameterized according to measurement data, is used in a tailored optimization algorithm within the software package MUSCOD-II. Following the real-time iteration scheme, optimal control feedback is computed repeatedly and sent to the plant. A self-optimizing control law for adsorption chillers is designed and implemented at a real plant. The cycle time is adjusted automatically in order to maximize average cooling power. A proof of optimality is provided for cyclic steady state conditions reached with this control method. Compared to existing control concepts, simulation studies show an improvement in cooling power of 13 % for dynamic boundary conditions

Optimization of an Unconventional Environmental Control System Architecture

The Environmental Control System is a relevant element of any conventional or More Electric Aircraft (MEA). It is either the key consumer of pneumatic power or draws a substantial load from the electric power system. The objective of this paper is to present a tool for the design of Environmental Control Systems and to apply it to an unconventional system. The approach is based on a recently proposed methodology, which is improved with respect to flexibility and ease-of-use. Furthermore, modeling and simulation of vapor compression cycles is discussed, which are candidate technological solutions for More Electric Aircraft cncepts. A steady-state moving boundary method is presented to model heat exchangers for such applications. Finally, the resulting design environment is applied to optimization of an unconventional ECS architecture and exemplary results are presented

Realtime simulation of vapour compression cycles

Abstract This paper shows a tool chain of a set of ready-touse tools and libraries that enables the dynamic real-time simulation of vapour compression cycles. A new approach for calculation of fluid properties and numeric efficient component models are applied. As an Hardware in the Loop application a vapour compression cycle is exported to Scale -RT [5] using Simulation