Cross-Layer Rapid Prototyping and Synthesis of Application-Specific and Reconfigurable Many-accelerator Platforms

Technological advances of recent years laid the foundation consolidation of informatisationof society, impacting on economic, political, cultural and socialdimensions. At the peak of this realization, today, more and more everydaydevices are connected to the web, giving the term ”Internet of Things”. The futureholds the full connection and interaction of IT and communications systemsto the natural world, delimiting the transition to natural cyber systems and offeringmeta-services in the physical world, such as personalized medical care, autonomoustransportation, smart energy cities etc. . Outlining the necessities of this dynamicallyevolving market, computer engineers are required to implement computingplatforms that incorporate both increased systemic complexity and also cover awide range of meta-characteristics, such as the cost and design time, reliabilityand reuse, which are prescribed by a conflicting set of functional, technical andconstruction constraints. This thesis aims to address these design challenges bydeveloping methodologies and hardware/software co-design tools that enable therapid implementation and efficient synthesis of architectural solutions, which specifyoperating meta-features required by the modern market. Specifically, this thesispresents a) methodologies to accelerate the design flow for both reconfigurableand application-specific architectures, b) coarse-grain heterogeneous architecturaltemplates for processing and communication acceleration and c) efficient multiobjectivesynthesis techniques both at high abstraction level of programming andphysical silicon level.Regarding to the acceleration of the design flow, the proposed methodologyemploys virtual platforms in order to hide architectural details and drastically reducesimulation time. An extension of this framework introduces the systemicco-simulation using reconfigurable acceleration platforms as co-emulation intermediateplatforms. Thus, the development cycle of a hardware/software productis accelerated by moving from a vertical serial flow to a circular interactive loop.Moreover the simulation capabilities are enriched with efficient detection and correctiontechniques of design errors, as well as control methods of performancemetrics of the system according to the desired specifications, during all phasesof the system development. In orthogonal correlation with the aforementionedmethodological framework, a new architectural template is proposed, aiming atbridging the gap between design complexity and technological productivity usingspecialized hardware accelerators in heterogeneous systems-on-chip and networkon-chip platforms. It is presented a novel co-design methodology for the hardwareaccelerators and their respective programming software, including the tasks allocationto the available resources of the system/network. The introduced frameworkprovides implementation techniques for the accelerators, using either conventionalprogramming flows with hardware description language or abstract programmingmodel flows, using techniques from high-level synthesis. In any case, it is providedthe option of systemic measures optimization, such as the processing speed,the throughput, the reliability, the power consumption and the design silicon area.Finally, on addressing the increased complexity in design tools of reconfigurablesystems, there are proposed novel multi-objective optimization evolutionary algo-rithms which exploit the modern multicore processors and the coarse-grain natureof multithreaded programming environments (e.g. OpenMP) in order to reduce theplacement time, while by simultaneously grouping the applications based on theirintrinsic characteristics, the effectively explore the design space effectively.The efficiency of the proposed architectural templates, design tools and methodologyflows is evaluated in relation to the existing edge solutions with applicationsfrom typical computing domains, such as digital signal processing, multimedia andarithmetic complexity, as well as from systemic heterogeneous environments, suchas a computer vision system for autonomous robotic space navigation and manyacceleratorsystems for HPC and workstations/datacenters. The results strengthenthe belief of the author, that this thesis provides competitive expertise to addresscomplex modern - and projected future - design challenges.Οι τεχνολογικές εξελίξεις των τελευταίων ετών έθεσαν τα θεμέλια εδραίωσης της πληροφοριοποίησης της κοινωνίας, επιδρώντας σε οικονομικές,πολιτικές, πολιτιστικές και κοινωνικές διαστάσεις. Στο απόγειο αυτής τη ςπραγμάτωσης, σήμερα, ολοένα και περισσότερες καθημερινές συσκευές συνδέονται στο παγκόσμιο ιστό, αποδίδοντας τον όρο «Ίντερνετ των πραγμάτων».Το μέλλον επιφυλάσσει την πλήρη σύνδεση και αλληλεπίδραση των συστημάτων πληροφορικής και επικοινωνιών με τον φυσικό κόσμο, οριοθετώντας τη μετάβαση στα συστήματα φυσικού κυβερνοχώρου και προσφέροντας μεταυπηρεσίες στον φυσικό κόσμο όπως προσωποποιημένη ιατρική περίθαλψη, αυτόνομες μετακινήσεις, έξυπνες ενεργειακά πόλεις κ.α. . Σκιαγραφώντας τις ανάγκες αυτής της δυναμικά εξελισσόμενης αγοράς, οι μηχανικοί υπολογιστών καλούνται να υλοποιήσουν υπολογιστικές πλατφόρμες που αφενός ενσωματώνουν αυξημένη συστημική πολυπλοκότητα και αφετέρου καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα μεταχαρακτηριστικών, όπως λ.χ. το κόστος σχεδιασμού, ο χρόνος σχεδιασμού, η αξιοπιστία και η επαναχρησιμοποίηση, τα οποία προδιαγράφονται από ένα αντικρουόμενο σύνολο λειτουργικών, τεχνολογικών και κατασκευαστικών περιορισμών. Η παρούσα διατριβή στοχεύει στην αντιμετώπιση των παραπάνω σχεδιαστικών προκλήσεων, μέσω της ανάπτυξης μεθοδολογιών και εργαλείων συνσχεδίασης υλικού/λογισμικού που επιτρέπουν την ταχεία υλοποίηση καθώς και την αποδοτική σύνθεση αρχιτεκτονικών λύσεων, οι οποίες προδιαγράφουν τα μετα-χαρακτηριστικά λειτουργίας που απαιτεί η σύγχρονη αγορά. Συγκεκριμένα, στα πλαίσια αυτής της διατριβής, παρουσιάζονται α) μεθοδολογίες επιτάχυνσης της ροής σχεδιασμού τόσο για επαναδιαμορφούμενες όσο και για εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές, β) ετερογενή αδρομερή αρχιτεκτονικά πρότυπα επιτάχυνσης επεξεργασίας και επικοινωνίας και γ) αποδοτικές τεχνικές πολυκριτηριακής σύνθεσης τόσο σε υψηλό αφαιρετικό επίπεδο προγραμματισμού,όσο και σε φυσικό επίπεδο πυριτίου.Αναφορικά προς την επιτάχυνση της ροής σχεδιασμού, προτείνεται μια μεθοδολογία που χρησιμοποιεί εικονικές πλατφόρμες, οι οποίες αφαιρώντας τις αρχιτεκτονικές λεπτομέρειες καταφέρνουν να μειώσουν σημαντικά το χρόνο εξομοίωσης. Παράλληλα, εισηγείται η συστημική συν-εξομοίωση με τη χρήση επαναδιαμορφούμενων πλατφορμών, ως μέσων επιτάχυνσης. Με αυτόν τον τρόπο, ο κύκλος ανάπτυξης ενός προϊόντος υλικού, μετατεθειμένος από την κάθετη σειριακή ροή σε έναν κυκλικό αλληλεπιδραστικό βρόγχο, καθίσταται ταχύτερος, ενώ οι δυνατότητες προσομοίωσης εμπλουτίζονται με αποδοτικότερες μεθόδους εντοπισμού και διόρθωσης σχεδιαστικών σφαλμάτων, καθώς και μεθόδους ελέγχου των μετρικών απόδοσης του συστήματος σε σχέση με τις επιθυμητές προδιαγραφές, σε όλες τις φάσεις ανάπτυξης του συστήματος. Σε ορθογώνια συνάφεια με το προαναφερθέν μεθοδολογικό πλαίσιο, προτείνονται νέα αρχιτεκτονικά πρότυπα που στοχεύουν στη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ της σχεδιαστικής πολυπλοκότητας και της τεχνολογικής παραγωγικότητας, με τη χρήση συστημάτων εξειδικευμένων επιταχυντών υλικού σε ετερογενή συστήματα-σε-ψηφίδα καθώς και δίκτυα-σε-ψηφίδα. Παρουσιάζεται κατάλληλη μεθοδολογία συν-σχεδίασης των επιταχυντών υλικού και του λογισμικού προκειμένου να αποφασισθεί η κατανομή των εργασιών στους διαθέσιμους πόρους του συστήματος/δικτύου. Το μεθοδολογικό πλαίσιο προβλέπει την υλοποίηση των επιταχυντών είτε με συμβατικές μεθόδους προγραμματισμού σε γλώσσα περιγραφής υλικού είτε με αφαιρετικό προγραμματιστικό μοντέλο με τη χρήση τεχνικών υψηλού επιπέδου σύνθεσης. Σε κάθε περίπτωση, δίδεται η δυνατότητα στο σχεδιαστή για βελτιστοποίηση συστημικών μετρικών, όπως η ταχύτητα επεξεργασίας, η ρυθμαπόδοση, η αξιοπιστία, η κατανάλωση ενέργειας και η επιφάνεια πυριτίου του σχεδιασμού. Τέλος, προκειμένου να αντιμετωπισθεί η αυξημένη πολυπλοκότητα στα σχεδιαστικά εργαλεία επαναδιαμορφούμενων συστημάτων, προτείνονται νέοι εξελικτικοί αλγόριθμοι πολυκριτηριακής βελτιστοποίησης, οι οποίοι εκμεταλλευόμενοι τους σύγχρονους πολυπύρηνους επεξεργαστές και την αδρομερή φύση των πολυνηματικών περιβαλλόντων προγραμματισμού (π.χ. OpenMP), μειώνουν το χρόνο επίλυσης του προβλήματος της τοποθέτησης των λογικών πόρων σε φυσικούς,ενώ ταυτόχρονα, ομαδοποιώντας τις εφαρμογές βάση των εγγενών χαρακτηριστικών τους, διερευνούν αποτελεσματικότερα το χώρο σχεδίασης.Η αποδοτικότητά των προτεινόμενων αρχιτεκτονικών προτύπων και μεθοδολογιών επαληθεύτηκε σε σχέση με τις υφιστάμενες λύσεις αιχμής τόσο σε αυτοτελής εφαρμογές, όπως η ψηφιακή επεξεργασία σήματος, τα πολυμέσα και τα προβλήματα αριθμητικής πολυπλοκότητας, καθώς και σε συστημικά ετερογενή περιβάλλοντα, όπως ένα σύστημα όρασης υπολογιστών για αυτόνομα διαστημικά ρομποτικά οχήματα και ένα σύστημα πολλαπλών επιταχυντών υλικού για σταθμούς εργασίας και κέντρα δεδομένων, στοχεύοντας εφαρμογές υψηλής υπολογιστικής απόδοσης (HPC). Τα αποτελέσματα ενισχύουν την πεποίθηση του γράφοντα, ότι η παρούσα διατριβή παρέχει ανταγωνιστική τεχνογνωσία για την αντιμετώπιση των πολύπλοκων σύγχρονων και προβλεπόμενα μελλοντικών σχεδιαστικών προκλήσεων

Optimization of a Quantum Cascade Laser Operating in the Terahertz Frequency Range Using a Multiobjective Evolutionary Algorithm

A quantum cascade (QC) laser is a specific type of semiconductor laser that operates through principles of quantum mechanics. In less than a decade QC lasers are already able to outperform previously designed double heterostructure semiconductor lasers. Because there is a genuine lack of compact and coherent devices which can operate in the far-infrared region the motivation exists for designing a terahertz QC laser. A device operating at this frequency is expected to be more efficient and cost effective than currently existing devices. It has potential applications in the fields of spectroscopy, astronomy, medicine and free-space communication as well as applications to near-space radar and chemical/biological detection. The overarching goal of this research was to find QC laser parameter combinations which can be used to fabricate viable structures. To ensure operation in the THz region the device must conform to the extremely small energy level spacing range from ~10-15 meV. The time and expense of the design and production process is prohibitive, so an alternative to fabrication was necessary. To accomplish this goal a model of a QC laser, developed at Worchester Polytechnic Institute with sponsorship from the Air Force Research Laboratory Sensors Directorate, and the General Multiobjective Parallel Genetic Algorithm (GenMOP), developed at the Air Force Institute of Technology, were integrated to form a computer simulation which stochastically searches for feasible solutions

Proceedings of the First International Workshop on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS 2014): Porto, Portugal

Proceedings of: First International Workshop on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS 2014). Porto (Portugal), August 27-28, 2014

Proactive Adaptation in Self-Organizing Task-based Runtime Systems for Different Computing Classes

Moderne Computersysteme bieten Anwendern und Anwendungsentwicklern ein hohes Maß an Parallelität und Heterogenität. Die effiziente Nutzung dieser Systeme erfordert jedoch tiefgreifende Kenntnisse, z.B. der darunterliegenden Hardware-Plattform und den notwendigen Programmiermodellen, und umfangreiche Arbeit des Entwicklers. In dieser Thesis bezieht sich die effiziente Nutzung auf die Gesamtausführungszeit der Anwendungen, den Energieverbrauch des Systems, die maximale Temperatur der Verarbeitungseinheiten und die Zuverlässigkeit des Systems. Neben den verschiedenen Optimierungszielen muss ein Anwendungsentwickler auch die spezifischen Einschränkungen und Randbedingungen des Systems berücksichtigen, wie z. B. Deadlines oder Sicherheitsgarantien, die mit bestimmten Anwendungsbereichen einhergehen. Diese Komplexität heterogener Systeme macht es unmöglich, alle potenziellen Systemzustände und Umwelteinflüsse, die zur Laufzeit auftreten können, vorherzusagen. Die System- und Anwendungsentwickler sind somit nicht in der Lage, zur Entwurfszeit festzulegen, wie das System und die Anwendungen in allen möglichen Situationen reagieren sollen. Daher ist es notwendig, die Systeme zur Laufzeit der aktuellen Situation anzupassen, um ihr Verhalten entsprechend zu optimieren. In eingebetteten Systemen mit begrenzten Kühlkapazitäten muss z.B. bei Erreichen einer bestimmten Temperaturschwelle eine Lastverteilung vorgenommen, die Frequenz verringert oder Verarbeitungseinheiten abgeschaltet werden, um die Wärmeentwicklung zu reduzieren. Normalerweise reicht es aber nicht aus, einfach nur auf einen ungünstigen Systemzustand zu reagieren. Das Ziel sollte darin bestehen, ungünstige oder fehlerhafte Systemzustände vor dem Auftreten zu vermeiden, um die Notwendigkeit des Aufrufs von Notfallfunktionen zu verringern und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Anstatt beispielsweise die Wärmeentwicklung durch eine Neuverteilung der Anwendungen zu reduzieren, könnten proaktive Mechanismen kritische Temperaturen bereits im Vorfeld vermeiden, indem sie bestimmte unkritische Aufgaben verzögern oder deren Genauigkeit oder QoS verringern. Auf diese Weise wird die Systemlast reduziert, bevor ein kritischer Punkt erreicht wird. Lösungen des aktuellen Stands der Technik wie einheitliche Programmiersprachen oder Laufzeitsysteme adressieren einige der oben genannten Herausforderungen, jedoch existiert kein Ansatz, der in der Lage ist, eine Optimierung mehrerer sich widersprechender Zielfunktionen dynamisch und vor allem proaktiv durchzuführen. Ein Konzept, das diese komplexe Aufgabe für den Entwickler übernimmt und eine Möglichkeit zur dynamischen und proaktiven Anpassung an Veränderungen bietet, ist die Selbstorganisation. Selbstorganisation ist jedoch definiert als ein Prozess ohne externe Kontrolle oder Steuerung. Im Kontext der Systemoptimierung kann dies leicht zu unerwünschten Ergebnissen führen. Ein Ansatz, der Selbstorganisation mit einem Kontrollmechanismus kombiniert, welcher auf Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegenüber äußeren Störungen abzielt, ist Organic Computing. Das bestimmende Merkmal von Organic Computing ist eine Observer/Controller-Architektur. Das Konzept dieser Architektur besteht darin, den aktuellen Zustand des Systems und der Umgebung zu überwachen, diese Daten zu analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Entscheidungen über das zukünftige Systemverhalten zu treffen. Organic Computing ermöglicht es also auf der Grundlage der vergangenen und des aktuellen Zustands proaktiv Mechanismen auszuwählen und auszulösen, die das System optimieren und unerwünschte Zustände vermeiden. Um die Vorteile des Organic Computings auf moderne heterogene Systeme zu übertragen, kombiniere ich den Organic Computing-Ansatz mit einem Laufzeitsystem. Laufzeitsysteme sind ein vielversprechender Kandidat für die Umsetzung des Organic Computing-Ansatzes, da sie bereits die Ausführung von Anwendungen überwachen und steuern. Insbesondere betrachte und bearbeite ich in dieser Dissertation die folgenden Forschungsthemen, indem ich die Konzepte des Organic Computings und der Laufzeitsysteme kombiniere: • Erfassen des aktuellen Systemzustands durch Überwachung von Sensoren und Performance Countern • Vorhersage zukünftiger Systemzustände durch Analyse des vergangenen Verhaltens • Nutzung von Zustandsinformationen zur proaktiven Anpassung des Systems Ich erweitere das Thema der Erfassung von Systemzuständen auf zwei Arten. Zunächst führe ich eine neuartige heuristische Metrik zur Berechnung der Zuverlässigkeit einer Verarbeitungseinheit ein, die auf symptombasierter Fehlererkennung basiert. Symptombasierte Fehlererkennung ist eine leichtgewichtige Methode zur dynamischen Erkennung von soften Hardware-Fehlern durch Überwachung des Ausführungsverhaltens mit Performance Countern. Die dynamische Erkennung von Fehlern ermöglicht dann die Berechnung einer heuristischen Fehlerrate einer Verarbeitungseinheit in einem bestimmten Zeitfenster. Die Fehlerrate wird verwendet, um die Anzahl der erforderlichen Ausführungen einer Anwendung zu berechnen, um eine bestimmte Ergebniszuverlässigkeit, also eine Mindestwahrscheinlichkeit für ein korrektes Ergebnis, zu gewährleisten. Ein wichtiger Aspekt der Zustandserfassung ist die Minimierung des entstehenden Overheads. Ich verringere die Anzahl der für OpenMP-Tasks notwendigen Profiling-Durchläufe durch Thread-Interpolation und Überprüfungen des Skalierungsverhaltens. Zusätzlich untersuche ich die Vorhersage von OpenCL Task-Ausführungszeiten. Die Prädiktoren der Ausführungszeiten werden mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Als Input werden Profile der Kernel verwendet, die durch statische Codeanalyse erstellt wurden. Um in dieser Dissertation zukünftige Systemzustände vorherzusagen, sollen Anwendungen vorausgesagt werden, die in naher Zukunft im System vorkommen werden. In Kombination mit der Ausführungsdatenbank ermöglicht dies die Schätzung der anstehenden Kosten, die das System zu bewältigen hat. In dieser Arbeit werden zwei Mechanismen zur Vorhersage von Anwendungen/Tasks entwickelt. Der erste Prädiktor zielt darauf ab, neue Instanzen unabhängiger Tasks vorherzusagen. Der zweite Mechanismus betrachtet Ausführungsmuster abhängiger Anwendungen und sagt auf dieser Grundlage zukünftig auftretende Anwendungen vorher. Beide Mechanismen verwenden eine Vorhersagetabelle, die auf Markov-Prädiktoren und dem Abgleich von Mustern basiert. In dieser Arbeit wird das Wissen, das durch die Systemüberwachung und die Vorhersage zukünftiger Anwendungen gewonnen wird, verwendet, um die Optimierungsziele des Systems proaktiv in Einklang zu bringen und zu gewichten. Dies geschieht durch eine Reihe von Regeln, die eine Systemzustandsbeschreibung, bestehend aus dem aktuellen Zustand, Vorhersagen und Randbedingungen bzw. Beschränkungen, auf einen Vektor aus Gewichten abbilden. Zum Erlernen der Regelmenge wird ein Extended Classifer System (XCS) eingesetzt. Das XCS ist in eine hierarchische Architektur eingebettet, die nach den Prinzipien des Organic Computing entworfen wurde. Eine wichtige Designentscheidung ist dabei die Auslagerung der Erstellung neuer Regeln an einen Offline-Algorithmus, der einen Simulator nutzt und parallel zum normalen Systemablauf ausgeführt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass keine ungetesteten Regeln, deren Auswirkungen noch nicht bekannt sind, dem laufenden System hinzugefügt werden. Die sich daraus ergebenden Gewichte werden schließlich verwendet, um eine Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen zu erstellen. Diese Dissertation erweitert das Forschungsgebiet der Scheduling-Algorithmen durch zwei Mechanismen für dynamisches Scheduling. Die erste Erweiterung konzentriert sich auf nicht sicherheitskritische Systeme, die Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Wichtigkeit von Tasks auszudrücken. Da statische Prioritäten in stark ausgelasteten Systemen zu Starvation führen können, habe ich einen dynamischen Ageing-Mechanismus entwickelt, der dazu in der Lage ist, die Prioritäten der Tasks entsprechend der aktuellen Auslastung und ihrer Wartezeiten anzupassen. Dadurch reduziert der Mechanismus die Gesamtlaufzeit über alle Tasks und die Wartezeit für Tasks mit niedrigerer Priorität. Noch ist eine große Anzahl von Anwendungen nicht dazu bereit, den hohen Grad an Parallelität zu nutzen, den moderne Computersysteme bieten. Ein Konzept, das versucht dieses Problem zu lösen, indem es mehrere verschiedene Prozesse auf demselben Rechenknoten zur Ausführung bringt, ist das Co-Scheduling. In dieser Dissertation stelle ich einen neuartigen Co-Scheduling-Mechanismus vor, welcher die Task-Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen optimiert, die auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Um die notwendigen Informationen zwischen den Laufzeitsysteminstanzen zu teilen, speichert der Mechanismus die Daten in Shared Memory. Sobald ein Laufzeitsystem neue Tasks in das System einfügt, prüft der Mechanismus, ob die Berechnung eines neuen Schedules sinnvoll ist. Wird die Entscheidung getroffen, einen neuen Schedule zu berechnen, setzt der Mechanismus Simulated Annealing ein, um alle Tasks, die bisher noch nicht mit ihrer Ausführung begonnen haben, neu auf Ausführungseinheiten abzubilden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit neuartige Mechanismen und Algorithmen sowie Erweiterungen zu verschiedenen Forschungsgebieten anbietet, um ein proaktives selbst-organisierendes System zu implementieren, das sich an neue und unbekannte Situationen anpassen kann. Dabei wird die Komplexität für Benutzer und Anwendungsentwickler reduziert, indem die Entscheidungsfindung in das System selbst ausgelagert wird. Gleichzeitig sorgt dieser Ansatz für eine effiziente Nutzung der Ressourcen des Systems. Insgesamt leistet diese Arbeit die folgenden Beiträge zur Erweiterung des Stands der Forschung: • Einführung einer neuartigen heuristischen Metrik zur Messung der Zuverlässigkeit von Verarbeitungseinheiten. Die Metrik basiert auf einer leichtgewichtigen Methode zur Fehlererkennung, genannt symptombasierte Fehlererkennung. Mit der symptombasierten Fehlererkennung ist es möglich, mehrere injizierte Fehlerklassen und Interferenzen, die Soft-Hardware-Fehler simulieren, sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU zuverlässig zu erkennen. Darüber hinaus werden diese Ergebnisse durch Welch\u27s t-Test statistisch bestätigt. • Vorschlag eines Vorhersagemodells für die Ausführungszeit von OpenCL Kerneln, das auf statischer Code-Analyse basiert. Das Modell ist in der Lage, die schnellste Verarbeitungseinheit aus einer Menge von Verarbeitungseinheiten mit einer Genauigkeit von im schlechtesten Fall $69\,\%$ auszuwählen. Zum Vergleich: eine Referenzvariante, welche immer den Prozessor vorhersagt, der die meisten Kernel am schnellsten ausführt, erzielt eine Genauigkeit von $25\,\%$. Im besten Fall erreicht das Modell eine Genauigkeit von bis zu $83\,\%$. • Bereitstellung von zwei Prädiktoren für kommende Tasks/Anwendungen. Der erste Mechanismus betrachtet unabhängige Tasks, die ständig neue Task-Instanzen erstellen, der zweite abhängige Anwendungen, die Ausführungsmuster bilden. Dabei erzielt der erste Mechanismus bei der Vorhersage der Zeitspanne zwischen zwei aufeinanderfolgenden Task-Instanzen einen maximalen\\ $sMAPE$-Wert von $4,33\,\%$ für sporadische und $0,002 \,\%$ für periodische Tasks. Darüber hinaus werden Tasks mit einem aperiodischen Ausführungsschema zuverlässig erkannt. Der zweite Mechanismus erreicht eine Genauigkeit von $77,6 \,\%$ für die Vorhersage der nächsten anstehenden Anwendung und deren Startzeit. • Einführung einer Umsetzung eines hierarchischen Organic Computing Frameworks mit dem Anwendungsgebiet Task-Scheduling. Dieses Framework enthält u.a. ein modifiziertes XCS, für dessen Design und Implementierung ein neuartiger Reward-Mechanismus entwickelt wird. Der Mechanismus bedient sich dabei eines speziell für diesen Zweck entwickelten Simulators zur Berechnung von Task-Ausführungskosten. Das XCS bildet Beschreibungen des Systemzustands auf Gewichte zur Balancierung der Optimierungsziele des Systems ab. Diese Gewichte werden in einer Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen verwendet. Damit wird in einem Evaluationsszenario, welches aus einem fünfmal wiederholten Muster aus Anwendungen besteht, eine Reduzierung der Gesamtlaufzeit um $10,4\,\%$ bzw. $26,7\,s$, des Energieverbrauchs um $4,7\,\%$ bzw. $2061,1\,J$ und der maximalen Temperatur der GPU um $3,6\,\%$ bzw. $2,7 K$ erzielt. Lediglich die maximale Temperatur über alle CPU-Kerne erhöht sich um $6\,\%$ bzw. $2,3\,K$. • Entwicklung von zwei Erweiterungen zur Verbesserung des dynamischen Task-Schedulings für einzelne und mehrere Prozesse, z.B. mehrere Laufzeitsysteminstanzen. Der erste Mechanismus, ein Ageing-Algorithmus, betrachtet nicht sicherheitskritische Systeme, welche Task-Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Bedeutung von Anwendungen darzustellen. Da es in solchen Anwendungsszenarien in Kombination mit hoher Systemauslastung zu Starvation kommen kann, passt der Mechanismus die Task-Prioritäten dynamisch an die aktuelle Auslastung und die Task-Wartezeiten an. Insgesamt erreicht dieser Mechanismus in zwei Bewertungsszenarien eine durchschnittliche Laufzeitverbesserung von $3,75\,\%$ und $3,16\,\%$ bei gleichzeitiger Reduzierung der Durchlaufzeit von Tasks mit niedrigerer Priorität um bis zu $25,67\,\%$. Der zweite Mechanismus ermöglicht die Optimierung von Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen, die parallel auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Dieser Co-Scheduling-Ansatz verwendet Shared Memory zum Austausch von Informationen zwischen den Prozessen und Simulated Annealing zur Berechnung neuer Task-Schedules. In zwei Evaluierungsszenarien erzielt der Mechanismus durchschnittliche Laufzeitverbesserungen von $19,74\,\%$ und $20,91\,\%$ bzw. etwa $2,7\,s$ und $3\,s$

Towards Sustainable Freight Energy Management - Development of a Strategic Decision Support Tool

Freight transportation, in its current shape and form, is on a highly unsustainable trajectory. Global demand for freight is ever increasing, while this demand is predominantly serviced by inefficient, fossil fuel dependent transportation options. The management of energy use in freight transportation has been identified as a significant opportunity to improve the sustainability of the freight sector. Given the vast amount of energy mitigation measures and policies to choose from to attempt this, decision-makers need support and guidance in terms of selecting which policies to adopt – they are faced with a complex and demanding problem. These complexities result, in part, from the vast range, scope and extent of measures to be considered by decision-makers. The tool developed needs to encompass a suitable methodology for comparing proverbial apples to oranges in a fair and unbiased manner, despite the development of one consistent assessment metric that can accommodate this level of diversity being problematic. Further to this, decision-makers need insight into the extent of implementation that is required for each measure. Because the level of implementation of each measure is variable and the extent to which each adopted measure will be implemented in the network needs to be specified, the number of potential measure implementation combinations that decision-makers need to consider is infinite, adding further complexity to the problem. Freight energy management measures cannot, and should not, be evaluated in isolation. The knock-on effects of measure adoption on the performance of other measures need to be considered. Measures are not all independent and decision-makers need to take these dependencies and their ramifications into account. In addition, there is dimensionality to be accounted for in terms of each measure, because one measure can be applied in a variable manner across different components of the freight network. A unique and independent decision needs to be made on the application of a measure for each of these network components (for example for each mode). Decisions on freight transportation impact all three traditional pillars of sustainability: social, environmental and economic. Measure impacts, thus, need to be assessed over multiple criteria. Decisions will affect a variety of stakeholders and outcomes must be acceptable to a range of interested parties. Sustainability criteria are often in conflict with one another, implying that there are trade-offs to be negotiated by the decision-makers. Decision-makers, thus, need to propose system alterations, or a portfolio of system alterations, that achieve improvements in some sustainability respects, whilst maintaining a balance between all other sustainability aspects. Moreover, the magnitude of impacts (be it positive or negative) of a measure on the sustainability criteria is variable, adding additional dimensionality to the problem. The aim of the research presented in this dissertation was to develop a decision support tool which addresses the complexities involved in the formulation of freight transport energy management strategies on behalf of the decision-makers, facilitating the development of holistic, sustainable and comprehensive freight management policy by government level decision-makers. The Freight Transport Energy Management Tool (FTEMT) was developed in response to this research objective, using a standardised operations research approach as a roadmap for its development. Following a standardised operations research approach to model development provides a structure where stakeholder participation can be encouraged at all the key stages in the decision-making process; it offers a logical basis for proposing solutions and for assessing any proposed suggestions by others; it ensures that the appraisal of alternative solutions is conducted in a logical, consistent and comprehensive manner against the full set of objectives; and it provides a means for assessing whether the implemented instruments have performed as predicted, enabling the improvement of the model being developed. The FTEMT can be classified as a simulation optimisation model, which is a combination between multi-objective optimisation and simulation. The simulation component provides a suitably accurate representation of the freight system and affords the ability to approximate the effect that measure implementation will have on the sustainability objectives, whilst the optimisation component provides the ability to effectively explore the decision space and reduces the number of alternative options (and, therefore, the complexity) that decision-makers need to consider. It is this simulation optimisation backbone of the FTEMT that enables the tool to address all the complexities surrounding the problem, enabling the decision support produced by the FTEMT to provide the information necessary for decision-makers to steer the freight transport sector towards true sustainability. Although this problem originates from the domain of sustainable transportation planning, the combination of operations research and transport modelling knowledge applied proved essential in developing a decision support tool that is able to generate adequate decision support on the problem. To demonstrate the use and usefulness of the decision support system developed, a fictitious case study version of the FTEMT was modelled and is discussed throughout this dissertation. Results from the case study implementation were used to verify and validate the tool, to demonstrate the decision support generated and to illustrate how this decision support can be interpreted and incorporated into a decision-making process. Outputs from the case study FTEMT proved the tool to be operationally valid, as it successfully achieved its stated objectives (the FTEMT unearths a Pareto set of solutions close to the true efficient frontier through the exploration of different energy management measure combinations). Explained in short, the value of using the FTEMT to generate decision support is that it explores the decision space and reduces the number of decision alternatives that decision-makers need to consider to a manageable number of solutions, all of which represent harmonic measure combinations geared toward optimal performance in terms of the entire spectrum of the problem objectives. These solutions are developed taking all the complexity issues surrounding the problem into account. Decision-makers can, thus, have confidence that the acceptance of any one of the solutions proposed by the FTEMT will be a responsible and sound decision. As an additional benefit, preferences and strategic priorities of the decision-makers can be factored in when selecting a preferred decision alternative for implementation. Decision-makers must debate the trade-offs between solutions and need to determine what they are willing to sacrifice to realise what gain, but they are afforded the opportunity to select solutions that show the greatest alignment with their official mandates. The structure of the FTEMT developed and described in this dissertation presents a practical methodology for producing decision support on the development of sound freight energy management policy. This work serves as a basis to stimulate further scholarship and expands upon the collective knowledge on the topic, by proposing an approach that is able to address the full scale of complexities involved in the production of such decision support

Explicit Building Block Multiobjective Evolutionary Computation: Methods and Applications

This dissertation presents principles, techniques, and performance of evolutionary computation optimization methods. Concentration is on concepts, design formulation, and prescription for multiobjective problem solving and explicit building block (BB) multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Current state-of-the-art explicit BB MOEAs are addressed in the innovative design, execution, and testing of a new multiobjective explicit BB MOEA. Evolutionary computation concepts examined are algorithm convergence, population diversity and sizing, genotype and phenotype partitioning, archiving, BB concepts, parallel evolutionary algorithm (EA) models, robustness, visualization of evolutionary process, and performance in terms of effectiveness and efficiency. The main result of this research is the development of a more robust algorithm where MOEA concepts are implicitly employed. Testing shows that the new MOEA can be more effective and efficient than previous state-of-the-art explicit BB MOEAs for selected test suite multiobjective optimization problems (MOPs) and U.S. Air Force applications. Other contributions include the extension of explicit BB definitions to clarify the meanings for good single and multiobjective BBs. A new visualization technique is developed for viewing genotype, phenotype, and the evolutionary process in finding Pareto front vectors while tracking the size of the BBs. The visualization technique is the result of a BB tracing mechanism integrated into the new MOEA that enables one to determine the required BB sizes and assign an approximation epistasis level for solving a particular problem. The culmination of this research is explicit BB state-of-the-art MOEA technology based on the MOEA design, BB classifier type assessment, solution evolution visualization, and insight into MOEA test metric validation and usage as applied to test suite, deception, bioinformatics, unmanned vehicle flight pattern, and digital symbol set design MOPs

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

No abstract available

Algorithms for Self-Optimising Chemical Platforms

The appreciable interest in machine learning has stimulated the development of self-optimising chemical platforms. The power of harnessing computer aided design, coupled with the desire for improved process sustainability and economics, has led to self-optimising systems being applied to the optimisation of reaction screening and chemical synthesis. The algorithms used in these systems have largely been limited to a select few, with little focus paid to the development of optimisation algorithms specifically for chemical systems. The expanding digitisation of the process development pipeline necessitates the further development of algorithms to tackle the diverse array of chemistries and systems .Improvements and expansion to the available algorithmic portfolio will enable the wider adoption of automated optimisation systems, with novel algorithms required to match the previously unmet domain specific demands and improve upon classical designed experiment procedures which may offer a reduction in optimisation efficiency. The work in this thesis looks to develop novel approaches, targeting areas currently lacking or under developed in automated chemical system optimisations. This includes development and application of hybrid approaches looking at improving the robustness of optimisation and increasing the users understanding of the optimum region, as well as expanding multi-objective algorithms to the mixed variable domain, enabling the wider application of efficient optimisation and data acquisition methodologies