9 research outputs found

    On the Performance Estimation and Resource Optimisation in Process Petri Nets

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    Many artificial systems can be modeled as discrete dynamic systems in which resources are shared among different tasks. The performance of such systems, which is usually a system requirement, heavily relies on the number and distribution of such resources. The goal of this paper is twofold: first, to design a technique to estimate the steady-state performance of a given system with shared resources, and second, to propose a heuristic strategy to distribute shared resources so that the system performance is enhanced as much as possible. The systems under consideration are assumed to be large systems, such as service-oriented architecture (SOA) systems, and modeled by a particular class of Petri nets (PNs) called process PNs. In order to avoid the state explosion problem inherent to discrete models, the proposed techniques make intensive use of linear programming (LP) problems

    Synthesis of Liveness-Enforcing Petri Net Supervisors Based on a Think-Globally-Act-Locally Approach and a Structurally Minimal Method for Flexible Manufacturing Systems

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    This paper proposes a deadlock prevention policy for flexible manufacturing systems (FMSs) based on a think-globally-act-locally approach and a structurally minimal method. First, by using the think-globally-act-locally approach, a global idle place is temporarily added to a Petri net model with deadlocks. Then, at each iteration, an integer linear programming problem is formulated to design a minimal number of maximally permissive control places. Therefore, a supervisor with a low structural complexity is obtained since the number of control places is greatly compressed. Finally, by adding the designed supervisor, the resulting net model is optimally or near-optimally controlled. Three examples from the literature are used to illustrate the proposed method

    Ninth Workshop and Tutorial on Practical Use of Coloured Petri Nets and the CPN Tools, Aarhus, Denmark, October 20-22, 2008

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    This booklet contains the proceedings of the Ninth Workshop on Practical Use of Coloured Petri Nets and the CPN Tools, October 20-22, 2008. The workshop is organised by the CPN group at the Department of Computer Science, University of Aarhus, Denmark. The papers are also available in electronic form via the web pages: http://www.daimi.au.dk/CPnets/workshop0

    Perfomance Analysis and Resource Optimisation of Critical Systems Modelled by Petri Nets

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    Un sistema crítico debe cumplir con su misión a pesar de la presencia de problemas de seguridad. Este tipo de sistemas se suele desplegar en entornos heterogéneos, donde pueden ser objeto de intentos de intrusión, robo de información confidencial u otro tipo de ataques. Los sistemas, en general, tienen que ser rediseñados después de que ocurra un incidente de seguridad, lo que puede conducir a consecuencias graves, como el enorme costo de reimplementar o reprogramar todo el sistema, así como las posibles pérdidas económicas. Así, la seguridad ha de ser concebida como una parte integral del desarrollo de sistemas y como una necesidad singular de lo que el sistema debe realizar (es decir, un requisito no funcional del sistema). Así pues, al diseñar sistemas críticos es fundamental estudiar los ataques que se pueden producir y planificar cómo reaccionar frente a ellos, con el fin de mantener el cumplimiento de requerimientos funcionales y no funcionales del sistema. A pesar de que los problemas de seguridad se consideren, también es necesario tener en cuenta los costes incurridos para garantizar un determinado nivel de seguridad en sistemas críticos. De hecho, los costes de seguridad puede ser un factor muy relevante ya que puede abarcar diferentes dimensiones, como el presupuesto, el rendimiento y la fiabilidad. Muchos de estos sistemas críticos que incorporan técnicas de tolerancia a fallos (sistemas FT) para hacer frente a las cuestiones de seguridad son sistemas complejos, que utilizan recursos que pueden estar comprometidos (es decir, pueden fallar) por la activación de los fallos y/o errores provocados por posibles ataques. Estos sistemas pueden ser modelados como sistemas de eventos discretos donde los recursos son compartidos, también llamados sistemas de asignación de recursos. Esta tesis se centra en los sistemas FT con recursos compartidos modelados mediante redes de Petri (Petri nets, PN). Estos sistemas son generalmente tan grandes que el cálculo exacto de su rendimiento se convierte en una tarea de cálculo muy compleja, debido al problema de la explosión del espacio de estados. Como resultado de ello, una tarea que requiere una exploración exhaustiva en el espacio de estados es incomputable (en un plazo prudencial) para sistemas grandes. Las principales aportaciones de esta tesis son tres. Primero, se ofrecen diferentes modelos, usando el Lenguaje Unificado de Modelado (Unified Modelling Language, UML) y las redes de Petri, que ayudan a incorporar las cuestiones de seguridad y tolerancia a fallos en primer plano durante la fase de diseño de los sistemas, permitiendo así, por ejemplo, el análisis del compromiso entre seguridad y rendimiento. En segundo lugar, se proporcionan varios algoritmos para calcular el rendimiento (también bajo condiciones de fallo) mediante el cálculo de cotas de rendimiento superiores, evitando así el problema de la explosión del espacio de estados. Por último, se proporcionan algoritmos para calcular cómo compensar la degradación de rendimiento que se produce ante una situación inesperada en un sistema con tolerancia a fallos

    The NASA computer science research program plan

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    A taxonomy of computer science is included, one state of the art of each of the major computer science categories is summarized. A functional breakdown of NASA programs under Aeronautics R and D, space R and T, and institutional support is also included. These areas were assessed against the computer science categories. Concurrent processing, highly reliable computing, and information management are identified

    Méthodes directes hors-mémoire (out-of-core) pour la résolution de systèmes linéaires creux de grande taille

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    Factorizing a sparse matrix is a robust way to solve large sparse systems of linear equations. However such an approach is known to be costly both in terms of computation and storage. When the storage required to process a matrix is greater than the amount of memory available on the platform, so-called out-of-core approaches have to be employed: disks extend the main memory to provide enough storage capacity. In this thesis, we investigate both theoretical and practical aspects of such out-of-core factorizations. The MUMPS and SuperLU software packages are used to illustrate our discussions on real-life matrices. First, we propose and study various out-of-core models that aim at limiting the overhead due to data transfers between memory and disks on uniprocessor machines. To do so, we revisit the algorithms to schedule the operations of the factorization and propose new memory management schemes to fit out-of-core constraints. Then we focus on a particular factorization method, the multifrontal method, that we push as far as possible in a parallel out-of-core context with a pragmatic approach. We show that out-of-core techniques allow to solve large sparse linear systems efficiently. When only the factors are stored on disks, a particular attention must be paid to temporary data, which remain in core memory. To achieve a high scalability of core memory usage, we rethink the whole schedule of the out-of-core parallel factorization.La factorisation d'une matrice creuse est une approche robuste pour la résolution de systèmes linéaires creux de grande taille. Néanmoins, une telle factorisation est connue pour être coûteuse aussi bien en temps de calcul qu'en occupation mémoire. Quand l'espace mémoire nécessaire au traitement d'une matrice est plus grand que la quantité de mémoire disponible sur la plate-forme utilisée, des approches dites hors-mémoire (out-of-core) doivent être employées : les disques étendent la mémoire centrale pour fournir une capacité de stockage suffisante. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la fois aux aspects théoriques et pratiques de telles factorisations hors-mémoire. Les environnements logiciel MUMPS et SuperLU sont utilisés pour illustrer nos discussions sur des matrices issues du monde industriel et académique. Tout d'abord, nous proposons et étudions dans un cadre séquentiel différents modèles hors-mémoire qui ont pour but de limiter le surcoût dû aux transferts de données entre la mémoire et les disques. Pour ce faire, nous revisitons les algorithmes qui ordonnancent les opérations de la factorisation et proposons de nouveaux schémas de gestion mémoire s'accommodant aux contraintes hors-mémoire. Ensuite, nous nous focalisons sur une méthode de factorisation particulière, la méthode multifrontale, que nous poussons aussi loin que possible dans un contexte parallèle hors-mémoire. Suivant une démarche pragmatique, nous montrons que les techniques hors-mémoire permettent de résoudre efficacement des systèmes linéaires creux de grande taille. Quand seuls les facteurs sont stockés sur disque, une attention particulière doit être portée aux données temporaires, qui restent en mémoire centrale. Pour faire décroître efficacement l'occupation mémoire associée à ces données temporaires avec le nombre de processeurs, nous repensons l'ordonnancement de la factorisation parallèle hors-mémoire dans son ensemble
    corecore