Hierarchical Concurrent Engineering in a Multiagent Framework

Our experience indicates coordination in concurrent engineering (CE) requires support for two types of relationships among decision makers supervisor/subordinate and peer-to-peer Supervisor/subordinate relationships are created by the standard hierarchical decomposition process that is required to solve any large design problem Peer-to-peer relationships arise when teams of decision makers must interact, without direct guidance, to achieve individual and common goals In this paper, we describe a general decision-making methodology, which we call hierarchical CE The emphasis of hierarchical CE is to provide support for both supervisor/subordinate and peer-to-peer relationships In addition to the concept of hierarchical CE, we present a supporting agent-based framework in which the preferences and constraints of a design supervi sor are distributed to design subordinates, who are expected to exploit their local expertise within the context provided by this global information A distinct separation between feasibility and value facilitates optimal decision-making by design agents, since the bounds on feasibility do not include arbitrary statements about value This distinction may prove useful for other problem domains as wellPeer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/68258/2/10.1177_1063293X9600400105.pd

Técnicas de estimación de rendimiento y área para el particionamiento hardware-software en un entorno de codiseño

El trabajo desarrollado en la presente tesis ha ido encaminado hacia la investigación de nuevas técnicas de estimación aplicadas al particionamiento hardware-software. Tradicionalmente, se ha venido utilizando una extensión de las metodologías diseñadas en el bien estudiado campo de la Síntesis de Alto Nivel. Si bien es cierto que estas técnicas han sido ampliamente contrastadas y probadas experimentalmente, los nuevos requerimientos del Codiseño hacen que se muestren insuficientes cuando son aplicadas a problemas con una cierta complejidad. De esta manera, la propuesta de un nuevo nivel de trabajo, denominado macroscópico, donde se definen una serie de datos y operaciones con un grado de abstracción mayor, da lugar al desarrollo de nuevas metodologías de estimación más acordes a las estrictas restricciones temporales habitualmente impuestas. En este sentido, se plantea el uso del menor número de detalles posible, caracterizando las tareas con información más generalista, y obviando los costosos datos producidos por las operaciones clásicas de planificación y asignación de hardware. Siguiendo la misma tendencia, y al estar los procesos de estimación orientados hacia un entorno de particionamiento, se ha presentado una nueva metodología dedicada a esta tarea, con el objetivo de reducir los elevados tiempos de comunicación habitualmente presentes. Este hecho se ha conseguido mediante la utilización de un nuevo método de agrupamiento automático. Todas las propuestas teóricas, tanto las relacionadas con la estimación como con el particionamiento, se han probado en un gran número de sistemas, creados en un entorno de generación diseñado dentro del marco general del trabajo

Preference-driven hierarchical hardware/software partitioning

In this paper, we present a hierarchical evolutionary approach to hardware/software partitioning for real-time embedded systems. In contrast to most of previous approaches which employ a single granularity for tasks and hardware modules, we use hierarchical models and dynamically determine the granularity of tasks and hardware modules to adaptively optimize the solution while keeping the search space as small as possible. Hierarchical mutation and crossover, which extend the evolutionary algorithms to efficiently handle hierarchical representations, are introduced in this paper. Efficient ranking is another problem addressed in this paper. ISMAUT [10] has the advantage of constraining the solution space based on the designer's preference, but suffers from high computation overhead when combined with evolutionary algorithm. We propose a different technique to reduce the overhead. Experiment results show that our algorithm is both effective and efficient than previous work.