GridModRed - Reducerea ordinului modelelor matematice ale sistemelor

Sistemele avansate de analiză şi conducere a proceselor se bazează actualmente pe modele matematice. Adesea, aceste modele sunt prea mari pentru a fi utilizate efectiv şi economic. Fiind date modele de ordin mare în spaţiul stărilor, aplicaţia GridModRed permite determinarea unor modele de ordin redus care păstrează proprietăţile dinamice esenţiale ale modelelor originale. Reducerea ordinului este de interes în multe domenii.

BIBFR - Bibliotecă de programe de optimizare în mediul GRID

Biblioteca de programe de înaltă performanţă este dedicată rezolvării problemelor de optimizare fără restricţii utilizând metode bazate pe calculul gradientului funcţiei de minimizat. În acest BIBFR conţine două componente: SCALCG şi CGALL, care implementează algoritmii de gradient conjugat pentru optimizare fără restricţii. Aceste pachete au fost elaborate în Fortran 77 standard utilizând facilităţile oferite de calculatoarele seriale. SCALCG se bazează pe ideea precondiţionării BFGS în algoritmii de gradient conjugat ^[1], iar CGALL implementează 23 de algoritmi de gradient conjugat ^[2]. Ambele aceste pachete, care includ 24 de metode de optimizare fără restricţii de mari dimensiuni, au fost testate pe o colecţie de probleme de test compusă din 750 de probleme de optimizare fără restricţii, precum şi pe un număr de 7 aplicaţii concrete de mari dimensiuni.

Contact

D.ing. Neculai Andrei, nandreiNOSPAMici.ro

CGALLP - Optimizare neliniara fara restrictii

Pachetul CGALLP este dedicat rezolvării problemelor de optimizare fără restricţii. În această formă problema este foarte generală, foarte multe aplicaţii concrete se pot exprima ca modele de optimizare fără restricţii, sau deseori algoritmii de programare matematică apelează la rezolvarea unui şir de probleme de optimizare fără restricţii.

Contact

D.ing. Neculai Andrei, nandreiNOSPAMici.ro

OpTG - Optimizer in Tehnologie Grid

Optimizer-ul OpTG se adresează unei comunităţi de utilizatori de servicii de calcul de înaltă performanţă care doresc sa îmbine acurateţea şi capacitatea de simulare în procese globale de design şi optimizare pentru aplicaţii industriale. Solicitarea principală constă în posibilitatea de a integra în operaţuni complexe de optimizare a unui set de aplicatii de simulare care în prezent sunt mari consumatoare de resurse şi sunt disponibile în condiţii relativ restrictive.

Contact

Dr.ing.Catalin Nae, cnaeNOSPAMincas.ro

DEMO/G - Distributed Evolutionary Multiobjective Optimization on Grid

Aplicaţia DEMO/G vizează rezolvarea problemelor de optimizare multicriterială folosind algoritmi evolutivi. Problemele de optimizare multicriterială, caracterizate prin necesitatea de a optimiza simultan mai multe criterii conflictuale, intervin în mai multe domenii aplicative cum sunt: proiectare optimală a structurilor (în aerodinamică şi construcţii), proiectare optimală a circuitelor şi a reţelelor de telecomunicaţii, proiectarea sistemelor de control, planificare optimală a proceselor şi activităţilor, analiza datelor etc.

Abordarea problemelor de optimizare cu algoritmi evolutivi prezintă avantajul că se poate aplica şi în cazul funcţiilor obiectiv ce nu satisfac anumite proprietăţi teoretice (de exemplu convexitate) sau pentru care nu se cunoaşte forma analitică. Pentru a aplica un algoritm evolutiv este suficient să se poată evalua valoarea funcţiei obiectiv. In plus varianta evolutivă permite aproximarea întregului set de soluţii (mulţimea Pareto optimală) şi a valorilor funcţiilor obiectiv pentru acestea (frontul Pareto).

Dezavantajul major in aplicarea algoritmilor evolutivi îl reprezintă costul ridicat al prelucrărilor cauzat de necesitatea de a opera cu populaţii de configuraţii şi de viteza de convergenţă scazută. Un alt dezavantaj îl reprezintă faptul că algoritmul are caracter aleator şi comportarea sa depinde de valorile unor parametri de control. Aceste dezavantaje pot fi reduse prin paralelizarea prelucrărilor (primul dezavantaj), respectiv prin rularea mai multor instanţe ale algoritmului pentru diferite valori ale parametrilor de control (al doilea dezavantaj).

Contact

Dr. Dana Petcu, petcuNOSPAMinfo.uvt.ro
Dr. Daniela Zaharie, dzaharieNOSPAMinfo.uvt.ro

DIOGENES - DIstributed Optimal GENEtic algorithm for grid applications Scheduling

Multe aplicaţii Grid necesită procesarea coordonată a unor fluxuri de lucru complexe, procesare ce include şi planificarea (scheduling) resurselor eterogene aparaţinând unor domenii administrative diferite. Un scenariu tipic implică planificarea coordonată a resurselor computaţionale în conjuncţie cu date, spaţiu de stocare, reţea şi alte resurse Grid disponibile, cum ar fi licenţele software, dispozitive experimentale etc. Un planificator Grid trebuie să poată coordona şi planifica execuţia fluxului de lucru (workflow). Mai precis, trebuie să rezerve resursele necesare şi să creeze în avans un plan de execuţie complet pentru întregul flux de lucru. Mai mult, gestiunea costurilor (cost management) şi contabilizarea (accounting) utilizării resurselor trebuie să fie luate în considerare în procesul de planificare.

Un planificator de Grid ar trebui să poată genera un plan complet de execuţie a acestui job, incluzând şi toate resursele necesare pentru acţiunile implicite ce se desfăşoară inainte şi după lansarea efectivă a job-ului pentru gestionarea datelor. Totuşi, acest exemplu ar trebui considerat ca fiind un scenariu destul de simplu. Într-o aplicaţie reală, ar putea fi cu uşurinţă extins ca să conţină paşi adiţionali în fluxul de lucru. Planificatorul Grid trebuie să ia în considerare alocarea tuturor tipurilor de resurse şi, dacă este necesar, să creeze rezervări în avans.

Destinaţia aplicaţiei de planificare este cea a sistemelor Grid complet descentralizate. Planificatorul DIOGENES este conceput ca un meta-planificator, care lucrează în mod direct cu alte planificatoare din clusterele Grid-ului.

Aplicaţia de planificare este de fapt o optimizare a metodelor de planificare a seturilor de taskuri, realizând optmizări legate de mai multe criterii: echilibrarea incărcării în sisteme, minimizarea timpului de execuţie al setului de taskuri şi asigurarea finalităţii taskurilor înainte de timpul cerut.

Contact

Dr. Florin Pop, florinpopNOSPAMcs.pub.ro
Dr. Valentin Cristea, valentinNOSPAMcs.pub.ro

CRYPTOGRID - Algoritmi criptografici şi criptanalitici pentru Grid

Criptografia şi criptanaliza sunt cele două feţe ale unei monezi (criptologia) care sunt într-o competiţie continuă pentru a descoperi noi metode de criptare din ce în ce mai sigure (criptografia) respectiv noi metode de spargere eficientă a cifrurilor existente (criptanaliza).

Rezultatele furnizate de recentele progrese din domeniul criptanalizei conduc la necesitatea imperioasă a folosirii de algoritmi de criptare complecşi şi a unor chei de dimensiuni mari, ceea ce duce in mod evident la creşterea complexităţii calculaţionale.

Prin urmare tot mai mulţi cercetători îşi îndreaptă atenţia spre elaborarea unor scheme criptografice de înaltă performanţă care să beneficieze la maxim de actualele resurse hardware, între care un loc aparte îl ocupă tehnologiile de tip grid (ex: “GridCrypt: High Performance Symmetric Key Cryptography using Enterprise Grids“, A. Setiawan, D. Adiutama, J. Liman, A. Luther and R. Buyya, 2005). Aplicația CRYPTOGRID propune o soluție in acest sens.

Contact

Dr. Rodica Potolea, rodica.potoleaNOSPAMcs.utcluj.ro
Dr. Alin Suciu, alin.suciuNOSPAMcs.utcluj.ro
Dr. Emil Cebuc, emil.cebucNOSPAMcs.utcluj.ro

Referințe

1. ↑ [Andrei 2007a,b]
2. ↑ [Andrei, 2006a,b]