Distributed Swarm Formation Using Mobile Agents

This chapter presents decentralized control algorithms for composing formations of swarm robots. The robots are connected by communication networks. They initially do not have control program to compose formations. Control programs that implement our algorithm are introduced later from outside as mobile software agents. Our controlling algorithm is based on the pheromone communication of social insects such as ants. We have implemented the ant and the pheromone as mobile software agents. Ant agents control the robots. Each ant agent has partial information about the formation it is supposed to compose. The partial information consists of relative locations with neighbor robots that are cooperatively composing the formation. Once the ant agent detects an idle robot, it occupies that robot and generates the pheromone agent to attract other ant agents to the location for neighbor robots. Then the pheromone agent repeatedly migrates to other robots to diffuse attracting information. Once the pheromone agent reaches the robot with an ant agent, the ant agent migrates to the robot closest to the location pointed by the pheromone agent and then drives the robot to the location. We have implemented simulators based on our algorithm and conducted experiments to demonstrate the feasibility of our approach

Descoberta de recursos para sistemas de escala arbitrarias

Doutoramento em InformáticaTecnologias de Computação Distribuída em larga escala tais como Cloud, Grid, Cluster e Supercomputadores HPC estão a evoluir juntamente com a emergência revolucionária de modelos de múltiplos núcleos (por exemplo: GPU, CPUs num único die, Supercomputadores em single die, Supercomputadores em chip, etc) e avanços significativos em redes e soluções de interligação. No futuro, nós de computação com milhares de núcleos podem ser ligados entre si para formar uma única unidade de computação transparente que esconde das aplicações a complexidade e a natureza distribuída desses sistemas com múltiplos núcleos. A fim de beneficiar de forma eficiente de todos os potenciais recursos nesses ambientes de computação em grande escala com múltiplos núcleos ativos, a descoberta de recursos é um elemento crucial para explorar ao máximo as capacidade de todos os recursos heterogéneos distribuídos, através do reconhecimento preciso e localização desses recursos no sistema. A descoberta eficiente e escalável de recursos ´e um desafio para tais sistemas futuros, onde os recursos e as infira-estruturas de computação e comunicação subjacentes são altamente dinâmicas, hierarquizadas e heterogéneas. Nesta tese, investigamos o problema da descoberta de recursos no que diz respeito aos requisitos gerais da escalabilidade arbitrária de ambientes de computação futuros com múltiplos núcleos ativos. A principal contribuição desta tese ´e a proposta de uma entidade de descoberta de recursos adaptativa híbrida (Hybrid Adaptive Resource Discovery - HARD), uma abordagem de descoberta de recursos eficiente e altamente escalável, construída sobre uma sobreposição hierárquica virtual baseada na auto-organizaçãoo e auto-adaptação de recursos de processamento no sistema, onde os recursos computacionais são organizados em hierarquias distribuídas de acordo com uma proposta de modelo de descriçãoo de recursos multi-camadas hierárquicas. Operacionalmente, em cada camada, que consiste numa arquitetura ponto-a-ponto de módulos que, interagindo uns com os outros, fornecem uma visão global da disponibilidade de recursos num ambiente distribuído grande, dinâmico e heterogéneo. O modelo de descoberta de recursos proposto fornece a adaptabilidade e flexibilidade para executar consultas complexas através do apoio a um conjunto de características significativas (tais como multi-dimensional, variedade e consulta agregada) apoiadas por uma correspondência exata e parcial, tanto para o conteúdo de objetos estéticos e dinâmicos. Simulações mostram que o HARD pode ser aplicado a escalas arbitrárias de dinamismo, tanto em termos de complexidade como de escala, posicionando esta proposta como uma arquitetura adequada para sistemas futuros de múltiplos núcleos. Também contribuímos com a proposta de um regime de gestão eficiente dos recursos para sistemas futuros que podem utilizar recursos distribuíos de forma eficiente e de uma forma totalmente descentralizada. Além disso, aproveitando componentes de descoberta (RR-RPs) permite que a nossa plataforma de gestão de recursos encontre e aloque dinamicamente recursos disponíeis que garantam os parâmetros de QoS pedidos.Large scale distributed computing technologies such as Cloud, Grid, Cluster and HPC supercomputers are progressing along with the revolutionary emergence of many-core designs (e.g. GPU, CPUs on single die, supercomputers on chip, etc.) and significant advances in networking and interconnect solutions. In future, computing nodes with thousands of cores may be connected together to form a single transparent computing unit which hides from applications the complexity and distributed nature of these many core systems. In order to efficiently benefit from all the potential resources in such large scale many-core-enabled computing environments, resource discovery is the vital building block to maximally exploit the capabilities of all distributed heterogeneous resources through precisely recognizing and locating those resources in the system. The efficient and scalable resource discovery is challenging for such future systems where the resources and the underlying computation and communication infrastructures are highly-dynamic, highly-hierarchical and highly-heterogeneous. In this thesis, we investigate the problem of resource discovery with respect to the general requirements of arbitrary scale future many-core-enabled computing environments. The main contribution of this thesis is to propose Hybrid Adaptive Resource Discovery (HARD), a novel efficient and highly scalable resource-discovery approach which is built upon a virtual hierarchical overlay based on self-organization and self-adaptation of processing resources in the system, where the computing resources are organized into distributed hierarchies according to a proposed hierarchical multi-layered resource description model. Operationally, at each layer, it consists of a peer-to-peer architecture of modules that, by interacting with each other, provide a global view of the resource availability in a large, dynamic and heterogeneous distributed environment. The proposed resource discovery model provides the adaptability and flexibility to perform complex querying by supporting a set of significant querying features (such as multi-dimensional, range and aggregate querying) while supporting exact and partial matching, both for static and dynamic object contents. The simulation shows that HARD can be applied to arbitrary scales of dynamicity, both in terms of complexity and of scale, positioning this proposal as a proper architecture for future many-core systems. We also contributed to propose a novel resource management scheme for future systems which efficiently can utilize distributed resources in a fully decentralized fashion. Moreover, leveraging discovery components (RR-RPs) enables our resource management platform to dynamically find and allocate available resources that guarantee the QoS parameters on demand