(复杂系统的性能评价与优化课件资料)overview_lecture
系统调优与性能评估设计分析

Introduction系统调优与性能评估设计分析是计算机领域中非常重要的概念和技术,它们可以帮助我们优化系统的性能,提高计算机的运行效率和响应速度。
在当今数据爆炸的时代,我们处理的数据越来越庞大和复杂,因此系统调优和性能评估设计分析变得越来越重要。
本文将介绍系统调优和性能评估设计分析的概念、方法和实践,以及其在计算机领域中的应用。
什么是系统调优?系统调优是指通过在系统的各个层面和组件上进行优化,以提高系统的性能和效率。
系统调优可以包括对操作系统、硬件、软件和网络进行优化。
通过系统调优,我们可以减少系统的延迟、提高处理和响应速度,从而提高计算机系统的整体性能。
什么是性能评估设计分析?性能评估设计分析是一种通过对系统进行测量、测试和分析,评估系统的性能和效率的方法。
性能评估的目的是发现系统在容量、吞吐量、延迟等方面的限制和瓶颈,并提出改进和优化的方案。
性能评估设计分析可以帮助我们了解系统的工作原理和性能,从而为系统调优提供指导和依据。
系统调优的方法系统调优是一种复杂而技术性强的任务,需要综合应用各种方法和技术。
下面将介绍几种常见的系统调优方法。
测量和监测测量和监测是系统调优的关键步骤之一,它可以帮助我们了解系统的当前状态和性能瓶颈。
通过测量和监测,我们可以获取系统的各种指标和度量,如延迟、吞吐量、资源利用率等。
这些数据可以用于分析系统的性能问题和优化需求。
性能剖析性能剖析是一种通过对系统的运行进行分析和调查,识别性能瓶颈和瓶颈的部分进行系统调优的方法。
通过性能剖析,我们可以找到系统中的瓶颈和效率低下的部分,并提出相应的优化方案。
性能剖析可以帮助我们深入了解系统的工作原理和性能瓶颈,从而提高系统的性能。
优化算法和数据结构优化算法和数据结构是系统调优中一个非常重要的方面。
通过优化算法和数据结构,我们可以改进系统的算法和数据结构,以提高系统的性能和效率。
例如,通过使用更高效的排序算法或数据结构,我们可以减少系统的延迟和提高处理速度。
复杂系统理论讲课讲稿

复杂系统理论(system complexity)
• 复杂系统理论(system complexity)是系统 科学中的一个前沿方向,它是复杂性科学 的主要研究任务。复杂性科学被称为21 世 纪的科学,它的主要目的就是要揭示复杂 系统的一些难以用现有科学方法解释的动 力学行为。与传统的还原论方法不同,复 杂系统理论强调用整体论和还原论相结合 的方法去分析系统。
研究方法
• 数学理论与计算机科学的结合 • 非线性分析结构 • 克服对立统一规律下,观察和分析事物简
单的两元结构思维
诺贝尔奖获得者普利高津的观点
• 他认为西方的经典科学更多地强调了还原论,而中 国的古典哲学强调的是整体性,现在是到了强调两 者结合起来的时候了,也就是说科学研究应当进入 由简单化向复杂性转化时代。为此,他提出了耗散 结构理论。
沌控制就是一种可能机制,但决不是惟一机 制
复杂性理论的启示
• 采用纯确定性或纯随机性观点来研究系统 都存在偏面性,对一个系统行为的研究需要 把这两种方法有机地统一起来
• 共适应性和突现性取代了传统的因果律
• 语境融合为系统自身的一部分,变化成为 自身发展不可或缺的要素
• 静态的横向或共时分析方法转向动态的纵 向或历时分析方法。
• 按照这种理论,一个复杂系统应当由大量互相作用 的基本单元组成。这个系统应当是开放的,可以与 外界环境进行物质、能量和熵的交换,从而使系统 在处于远离平衡态时表现出耗散结构,实现 由混 沌到有序的转化。
美国San涌现出各式各样的斑图 • 无序到有序过程是由混沌边缘来完成,混
优化系统概述ppt

根据测试结果和实际运行情况,对优化后的 系统进行反馈和持续改进,以提高系统的性 能和稳定性。
04
实施效果
优化后的系统性能提升
01
02
03
计算速度更快
通过优化算法和改进硬件 配置,使系统计算速度得 到显著提升。
内存使用减少
采用更高效的数据结构和 存储方式,降低了内存使 用。
网络传输速度提升
优化了数据传输协议和网 络架构,提升了网络传输 速度。
算提供了支持。
用户体验改善
通过改进用户界面和交互设计 ,我们简化了操作流程,提高 了系统的易用性和用户体验。
未来优化的方向与重点
数据安全与隐私保护
AI与机器学习应用
随着系统使用数据的增加,我们将进 一步加强数据安全和隐私保护措施, 确保用户信息和数据的安全性。
结合最新的AI和机器学习技术,我们 将进一步挖掘系统数据的潜力,实现 更精准的用户行为预测和智能推荐。
。
支持多种设备
支持多种终端设备,用户可以随 时随地使用系统。
操作性能优化
减少了操作步骤,加快了响应速度 ,提高了用户体验的满意度。
05
总结
本次优化的主要成果
优化策略有效性
通过本次优化,我们成功提高 了系统的运行效率,减少了内 存占用和响应时间,优化策略
的有效性得到了验证。
高性能计算支持
我们引入了分布式计算框架, 显著提高了系统的计算性能, 为大规模数据处理和高性能计
提升用户体验
优化界面设计、简化操作流程、增 加个性化功能等,以提供更好的用 户体验。
优化的基本原则与思路
保持简单与高效
优化后的系统应保持简单、清 晰和高效,避免过度复杂和不
必要的浪费。
系统性能评估与优化
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系统性能评估与优化一、概述系统性能评估与优化是指在建立或迭代一个系统的过程中,对其性能进行全面评估和优化的活动。
通过评估系统的性能,可以发现存在的问题并提供相应的解决方案,以提高系统的响应速度、吞吐量、稳定性和可扩展性,从而提升用户体验和系统的整体效率。
二、性能评估1. 测试环境搭建在进行性能评估前,首先需要搭建一个适合的测试环境。
该环境应该与生产环境尽可能相似,包括硬件配置、网络环境和软件版本等。
使用合适的测试工具和基准测试数据对系统进行全面的压力测试。
2. 性能参数指标定义定义适当的性能指标是进行性能评估的基础,常用的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发用户数、CPU利用率、内存利用率和磁盘I/O等。
根据系统的特点和需求,选择合适的指标进行性能评估,并设定合理的目标值。
3. 性能测试与数据收集使用性能测试工具对系统进行压力测试,并收集测试过程中产生的性能数据。
根据测试的结果,分析系统在不同负载下的表现并找出性能瓶颈和潜在问题。
4. 性能分析与优化对收集到的性能数据进行分析,找出系统的瓶颈和性能问题,并制定相应的优化方案。
根据优化方案对系统进行调整和改进,如调整配置参数、优化算法、重构代码等,以提高系统的性能和效率。
三、性能优化1. 代码优化对系统的代码进行优化,包括提高代码逻辑的简洁性和清晰性、减少冗余计算和数据访问、合理使用数据结构和算法等。
通过代码优化,可以显著提升系统的执行效率和响应速度。
2. 数据库优化对系统中频繁使用的数据库进行优化,包括索引的合理设计、SQL语句的优化、批量操作的使用等。
通过优化数据库的访问方式和数据存储结构,可以显著提高系统的数据库操作性能和响应速度。
3. 缓存优化合理使用缓存技术,如页面缓存、对象缓存和查询结果缓存等,减少对后端服务的访问频率和响应时间。
通过缓存优化,可以大大提高系统的响应速度和并发性能。
4. 并发与负载均衡优化根据系统的负载特点和需求,合理调整并发线程数、连接池大小和服务器集群配置,以实现负载均衡和资源的合理分配。
系统与复杂理论演示文稿课件
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自组织是由系统内部元素之间的 相互作用形成的,而他组织则是 由外部力量对系统进行的控制和
调节。
在实际应用中,自组织和它组织 往往是相互补充的。
05
非线性动力学与混沌理 论
CHAPTER
非线性动力学的基本概念
01
02
非线性
动力学
03 非线性动力学
混沌理论的发展历程
19世纪末,学者们开始研究混沌现象。
系统与复杂理论演示 文稿课件
目 录
• 系统理论概述 • 复杂理论概述 • 系统与复杂理论的关系 • 系统稳定性与自组织 • 非线性动力学与混沌理论 • 系统建模与仿真 • 系统与复杂理论的应用 • 前沿研究方向与展望
contents
01
系统理论概述
CHAPTER
定义与分类
定义 分类
系统论的发展与应用
经济系统中的应用
经济系统的组成 经济系统的演化 经济系统的预测
08
前沿研究方向与展望
CHAPTER
复杂网络及其应用
总结词
详细描述
复杂系统中的优化问题
总结词
挑战性、广泛应用
详细描述
复杂系统中的优化问题是一类具有挑战性的问题,包括寻找最优解、最小化系统 能量、最大化系统性能等。优化方法在解决实际问题中具有广泛应用,如电力系 统优化、物流优化、交通优化等。
线性模型
离散模型
非线性模型 连续模型
系统仿真及其应用领域
系统仿真 通过模拟系统运行过程,预测系统的 性能和行为。
军事领域 模拟战争、战术和武器系统的性能。
工业领域 模拟生产、制造和物流系统的性能。
交通领域
模拟交通流量、交通规划和交通管制 系统的性能。
系统优化精美课件PPT
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水电
C 木工 油漆
3
3 3
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(3) 、分析计算,评价比较
施工特点 工期 施工队 设备、材料 现场管理
方案一 依次施工 27周
1 3
投入少 投入多
简单 复杂 较简单
方案二
平行施工 9周
方案三 流水施工 15周
1
较 多
(4) 、检验核实,确定方案 选择出最佳方案:方案三
案例分析
(3) 为什么新编的课程表比较合理?
设计实践
“目标路线”系统设计: 发球区
材料:大头针12颗
要求:小球沿既定轨道
落入得分区。 测评:任选两组进行比 赛,每组三次机会,累 计得分最高的组获胜。 纸板与平面至少成45°
1
得分区
3
5的意义
2
初步掌握系统最优 化的方法
3
能够对一个简单系 统运用最优化的方 法进行分析
4
运用系统最优化方 法的一般性步骤对 简单系统进行优化
请你设计
请你给农夫大伯想办法:
有一个农夫带一条狼、一只羊和一筐白菜过河。 如果没有农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃白菜。 但是船很小,只够农夫带一样东西过河。请你帮 农夫解决难题?
案例分析
战略核武器杀伤力模型
美国和苏联从六十年代起就展开了激烈 的核武器竞争。六十年代初期,苏联主 张武器往大型化方向发展,其理由是武 器的威力越大,杀伤力越强。但美国有 人认为:虽然武器的威力越大,杀伤力 越强,但武器杀伤力不全取决威力,还 与准确度有关,如果武器的威力大而准 确度低,其杀伤力未必就大。
装修施工的组织优化
某校要对三幢新建的教学楼A、B、C进行装修, 假设每一幢教学楼装修均依次分为水电安装、木 工和油漆三个施工过程,分别由相应的专业装修 队依次完成,每个装修队在每幢楼的施工时间均 为3周,如何组织装修,才能使装修工期和资源 利用最为合理?
《系统的优化》课件
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本课程将帮助您了解系统优化的重要性和方法,让您的团队更高效地运作。 我们将展示优化案例,分享工具和指标,引导您持续改进。
为什么需要系统的优化
竞争激烈
企业需要不断提高效率、降低成本以保持优势。
团队的分工
每个部门都有独立的工作内容和目标,需要协调 工作。
复杂的环境
市场环境和客户需求瞬息万变,需要及时响应。
案例分享
分享成功案例,让更多企业了 解优化的实际效果并分享最佳 实践。
总结
细节决定成功
优化需要全面考虑当前环境和系统,吸取经验教训,勇于去尝试。
技术不是全部
优化不仅仅是纯技术问题,还涉及到策略、管理、团队协作等方,而是一个持续的循环过程。不断改善和进化,才能不断提高企业的核心 竞争力。
了解与分析案例实例,了解优化 的步骤、工具和方法。
优化成果
成功经验
通过优化措施,来达到提高效率、 节约成本和提高创新性的成果。
成功案例分享,分享优化的经验 教训和灵感这由你和你团队的成 长。
优化效果评估
衡量指标
效率、生产力、资源节约、风 险控制、质量改进、客户满意 度、企业形象等
工具支持
如六西格玛、PDCA、突破性 创新理论、杰出团队等工具。
为什么优化是关键步骤
1 优化带来改进
优化可以识别问题,发掘潜力,将系统带到一个更高的水平。
2 优化增加生产力
通过优化,可以减少冗余,提高效率,增加生产力。
3 优化节省资源
通过优化可以降低成本、资源浪费和风险;同时为企业节省时间和资源。
分析和评估当前系统
1
确定目标
2
根据现有数据和需求,确定优化的目标
未曾发掘的潜力
系统性能评估与优化技巧
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系统性能评估与优化技巧在现代计算机系统中,性能是一个重要的考量因素。
无论是企业级应用还是个人电脑,用户都希望系统能够运行得更加高效和稳定。
因此,系统性能评估与优化就变得尤为重要。
本文将介绍系统性能评估的基本步骤,并提供一些常用的优化技巧,以帮助读者更好地提升系统性能。
一、系统性能评估步骤1. 定义性能指标:在开始性能评估之前,首先需要明确评估的性能指标。
不同的系统可能有不同的性能评估指标,例如响应时间、吞吐量、并发性等。
确立明确的性能指标有助于确定评估和优化的方向。
2. 收集基准数据:在评估系统性能之前,需要先收集基准数据。
基准数据可以用来对比优化前后的性能差异,并帮助确定改进的效果。
常用的收集基准数据的方法包括性能测试、日志分析和实际使用情况监控等。
3. 分析性能瓶颈:通过分析基准数据,可以确定系统性能的瓶颈所在。
性能瓶颈可能是由于硬件资源限制、软件问题或者系统配置不合理等引起的。
通过定位性能瓶颈,可以更有针对性地进行优化。
4. 优化性能瓶颈:一旦确定了性能瓶颈所在,就可以采取相应的优化措施。
优化的方法多种多样,可以通过改进算法、优化代码、增加硬件资源或者调整系统配置等来提升性能。
同时,需要进行合理的测试和验证,确保优化策略的有效性。
二、系统性能优化技巧1. 程序设计优化:优化程序设计是提升系统性能的重要手段。
在设计过程中,可以采用高效的算法和数据结构,减少冗余的计算,避免频繁的I/O操作,以及合理使用缓存等技巧。
此外,对于大规模数据处理任务,可以考虑并行计算和分布式计算等方式来提高效率。
2. 资源管理优化:充分利用硬件资源是提升系统性能的一个关键方面。
在多核处理器环境下,可以通过线程池和任务队列等方式充分利用多核计算能力。
此外,有效管理内存、磁盘和网络资源,避免资源的浪费和瓶颈是提升性能的核心问题。
3. 系统调优:系统配置的合理优化也是提升性能的一个重要环节。
通过调整操作系统参数、网络设置和文件系统的配置等,可以改善程序的运行效率。
《系统的优化》课件
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2
识别问题
分析系统在运行过程中出现的问题和瓶颈。
3
分析原因
深入研究问题的原因,找出导致性能问题的根本原因。
4
提出解决方案
制定解决问题的具体方案和策略。
5
实施优化
根据提出的方案,进行系统优化的实施。
系统优化的具体方法
CPU 优化
通过确定瓶颈、调整负载平衡和提高并发 处理能力,优化CPU性能。
磁盘优化
系统的优化
系统的优化旨在提升性能并提供更好的用户体验。本课程将介绍系统优化的 概述、步骤、具体方法、注意事项以及维持优良性能的实践。
系统优化的概述
系统优化是指通过改进和调整系统的各个方面,提高系统的性能和稳定性。 研究系统的弱点和优点,以制定合理的优化策略。
系统优化的步骤
1
建立基准
通过对系统进行测试和监控,获得系统的性能指标。
通过确定瓶颈、选择最优的逻辑结构和物 理结构、优化文件系统,提高磁盘性能。
内存优化
优化内存分配和释放、垃圾回收和避免内 存泄漏,提升系统性能。
网络优化
优化传输协议、提高带宽利用率和提升网 络安全性,优化网络性能。
系统优化的注意事项
1 不要盲目优化
2 要考虑影响因素
要有明确的优、软件、网 络和用户需求等因素。
3 要进行全面的测试
4 要适时调整优化方案
在优化方案实施之前,应进行全面的测 试,确保不会引入新的问题。
随着系统和业务的变化,优化方案也需 要不断调整和改进。
总结
系统优化是持续不断的过程,通过合理的优化策略和方法,可以提升系统的性能和稳定性,满足 用户的需求,为企业创造更大的价值。
复杂系统的处理与优化
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复杂系统的处理与优化一、背景复杂系统的处理与优化是现代科学技术领域的重要研究领域之一。
随着科技的快速发展和各行业应用领域的不断扩大,复杂系统的应用越来越广泛。
因此,如何高效地处理和优化复杂系统成为了科学家和工程师们面临的重要挑战,也是当前复杂系统研究领域的一个热点问题。
二、复杂系统的概念与特征复杂系统指的是在各种因素的相互作用下具有不可预测性和非线性特性的系统,这些因素包括但不限于空间、时间、物质、能量等。
复杂系统的特征在于其复杂的拓扑结构和复杂的相互作用关系。
由于复杂系统的因素众多且相互作用错综复杂,因此复杂系统往往呈现出非线性特性,这使得用传统的线性方法很难处理和优化。
三、复杂系统的处理方法针对复杂系统的特点,研究人员提出了多种处理方法,下面介绍其中的几种:1.模型建立模型建立是处理复杂系统的基础。
模型可以描述系统中各种因素的相互作用及其互相影响的情况,为复杂系统的优化提供必要的理论基础。
模型可以基于基本物理定律、经验规律,也可以基于统计学方法和数学建模方法。
研究人员可以通过实验和数据分析来建立模型,以便对复杂系统进行更加准确和有效的处理和优化。
2.数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现规律性的方法。
复杂系统的原始数据量往往非常大,通过数据挖掘可以从中发现有价值的信息,为复杂系统的处理提供支持。
数据挖掘方法包括聚类分析、关联分析、分类分析等。
这些方法能够对复杂系统数据进行有意义的分类、关联和分析,从而为解决复杂问题提供基础。
3.网络分析网络分析是处理和优化复杂系统的有效方法之一。
网络分析可以将复杂系统转化成网络结构,从而研究其节点和边的相互作用关系。
网络分析方法包括社会网络分析、复杂网络分析等。
这些方法能够揭示复杂系统的结构和演化规律,并且为复杂系统的优化提供基础。
四、复杂系统的优化方法为了进一步提高复杂系统的效率和性能,研究人员提出了各种优化方法。
1.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于概率的优化方法,通常用于处理复杂问题。
大型复杂系统的综合分析与优化
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大型复杂系统的综合分析与优化复杂系统是由多个组成部分组合而成,这些部分之间相互作用,指导整个系统的运行。
大型复杂系统既包括自然存在的系统,如地球生态系统、气候系统,也包括人工创建的系统,如工业生产系统、城市交通系统等。
这些系统的运行涉及多个学科领域,包括物理学、数学、工程学、计算机科学等。
要想有效地管理和优化这些大型复杂系统,需要进行深入的分析和优化。
对于大型复杂系统的分析,需要从多个角度入手。
首先,需要了解系统的组成部分及其相互作用关系。
对于自然系统,可以通过地球科学技术手段,如卫星监测、地质勘探等手段获取数据,对系统的组成和运行机制进行了解;对于人工系统,可以通过系统建模和仿真等工具进行分析。
其次,需要了解系统中存在的风险和问题。
对于自然系统,如气候变化、生物多样性丧失等,需要进行风险评估和预测;对于人工系统,如系统故障、安全漏洞等,需要进行缺陷分析和安全评估。
最后,需要进行系统性能评估和优化。
对于自然系统,如气候系统,需要进行环境影响评估和资源利用效率评估;对于人工系统,如生产系统,需要进行效率评估和成本控制。
在分析的基础上,需要进行系统优化。
系统优化是为了提高系统的效率、稳定性、可靠性、安全性或者节约成本等目的而进行的管理和技术手段的应用。
对于大型复杂系统,优化需要从多个层面进行。
首先,需要对系统的组成部分进行优化。
例如,对于工业生产系统,可以优化工艺流程、控制参数等,以提高生产效率;对于城市交通系统,可以优化交通规划、道路建设和公共交通网络等以减少交通拥堵。
其次,需要对系统的运行过程进行优化。
例如,可以对生产系统进行调度优化,确保生产任务能够按时完成;对于交通系统,可以通过智能交通信号控制和路网优化技术来缓解交通拥堵。
最后,需要进行系统级别的优化。
例如,可以通过环节分析和关联分析等技术,找到整个系统中存在的瓶颈和薄弱环节,为系统的发展和改进提供方向。
综合分析和优化是大型复杂系统管理的核心内容。
(复杂系统的性能评价与优化课件资料)OverviewOfOrdinalOptimization
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Acknowledgments
• Work of many people over a period of 13 years. • Supported by ONR, AFOSR, ARO, NSF, & EPRI. • First paper – 1992 (Ho, Screenivas, Vakili) • Convergence –Dai, Xie, Ho & Lau. • Multi-criteria and Constraints – Ho, Guan, Song, Zhao, Jia,
noise, w
130.741197 186.2304159 90.61091149 257.1674992 246.1330685 239.8111755 189.8911518
241.664179 374.4412696 204.4470437 340.2405253
356.149597 336.7832541 444.4689307 665.5127144 783.5096498 897.8429655 847.9866227 858.0134902 1023.014969 1082.184387 1056.412161 1229.769971 1075.175188 1182.823523 1183.446494 1300.723387 1393.320409 1273.545024 1403.761256 1408.789507 1563.524755 1538.953834
1/13/2021
Y.C. Ho
2
What Is OO?
• PROBLEM: Performance evaluation and
系统性能评估与优化:如何评估系统性能,找出系统瓶颈并进行优化

系统性能评估与优化:如何评估系统性能,找出系统瓶颈并进行优化引言当我们使用计算机系统进行各种任务时,系统性能是至关重要的。
无论是进行科学计算、玩游戏还是进行日常办公,我们都希望系统能够以高效、快速、可靠的方式完成任务。
然而,系统的性能受到多种因素的影响,包括硬件配置、软件设计、网络连接等等。
因此,对系统性能进行全面评估和优化是非常必要的。
本文将介绍如何评估系统性能,找出系统瓶颈并进行系统性能优化。
我们将从初步评估开始,逐步深入,探讨各种评估和优化方法。
通过了解系统性能评估与优化的基本原理和方法,我们将能够更好地理解和处理系统性能问题。
初步评估要评估系统的性能,首先需要对系统进行初步评估。
这个评估过程可以简单地观察系统在正常使用情况下的表现,包括响应速度、运行稳定性等方面。
虽然这种评估方法并不精确,但可以帮助我们初步了解系统的性能。
观察响应速度观察系统的响应速度是初步评估系统性能的一种简单有效的方法。
我们可以观察系统在各种不同任务下的响应速度,比较其快慢。
一般来说,如果系统的响应速度较快,那么系统的性能可能较好;反之,如果系统响应速度较慢,可能存在性能问题。
运行稳定性评估除了观察响应速度,我们还可以评估系统的运行稳定性。
运行稳定性是指系统能够持续稳定运行的能力。
我们可以观察系统在长时间运行时是否存在崩溃、卡顿等问题。
如果系统经常出现这些问题,那么可能存在性能问题。
性能评估方法初步评估只能提供一些主观的参考,为了更准确地评估系统性能,我们需要使用一些科学的方法和工具。
下面将介绍几种常用的系统性能评估方法。
负载测试负载测试是评估系统性能的一种常用方法。
在负载测试中,我们会模拟系统在不同负载情况下的工作状态,观察系统对负载的响应能力。
常用的负载测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner等。
通过负载测试,我们可以得到系统在不同负载情况下的性能指标,如响应时间、吞吐量等,从而评估系统的性能。
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e2 e3 e4
e5
e6
time
17
Comparison with a CVDS Trajectory
Discrete state
dx/dt = f(x,u,t)
time Hybrid System: each state can hide CVDS behavior 18
Modeling Ingredients
• Discrete States: combinatorial explosion • Stochastic Effects: unavoidable uncertainty • Continuous time and performance measure • Dynamical: • Hierarchical: • Computational vs conceptual
Untimed Timed
Finite State
Machines & Petri Nets
Finitely Recursive Processes
Min-Max Algebra
Generalized Semi-Markov
Processes
GOAL: Finite representation. Qualitative properties, Quantitative Performance
New
Generate
state
lifetime of
new event
Place the event in the future event list
Search for next event to occur
Transition to next state
22
Ingredients and Models
• Weeks if not days to run a 3D extrusion simulation with the finite element methodology.
6
What can we do?
• Most of the above systems are discrete event dynamic systems (DEDS).
(yes) yes
no
Petri Nets
graphical yes
Language &
Processes
no yes
yes not really
yes
no
yes
no
yes
no
GSMP
yes yes yes yes yes yes
23
Model of DEDS
Logical Algebraic Performance
• Simulation-based optimization
1
How long to simulate a manufacturing system?
• 30 minutes to accurate evaluate a scheduling strategy using Monte Carlo simulations
Clock Mechanism (a two dimensional array of numbers)
cn() = the nth lifetime of the event
t(n) = the time of the nth occurrence of the event
Event type
September, 2010 Tsinghua University, Beijing, CHINA
Discrete Event Dynamic Systems — An Overview —
TOPICS:
• What are DEDS? • Models of DEDS • Tools for DEDS • Future Directions for DEDS
19
Mathematical Specification
m
• State Space Approach:
–X –A – G(x)
the state space, a finite set, xX. state: # in queue.
Event set, finite A.e.g. arrival(a), departure(d).
co.
• • The pervasive nature of DEDS in modern civilization
15
Nature of DEDS
• A set of tasks or jobs: parts to be manufactured,
messages to be transmitted, et HOLDING TIMES are deterministic/random EVENTS triggers state transition TRAJECTORY defined by (state, holding time) sequence
24
Performance Design & Evaluation
• Building Models • Validation and analysis • Evaluating the model • Optimization and tuning
– Score: # of occurrences of event types in a string
– Trace: sequence of state, event pair
20
Mathematical Specification (contd.)
Introduction of “TIME” for quantitative performance analysis purposes
• Thousands of hundreds of possible scheduling strategies.
2
How long to simulate a computer network?
• 1.5 hours to run a single simulation of the performance of a congestion control strategy in a 12000-node network.
• A set of resources: machines, AGVs, nodal CPUs,
communication links and subnetworks, etc
• Routing of job among resources: production
plans, virtual circuits, etc
• WWW Pages: /~ho/CRCD or DEDS with links to Boston University and U. of Mass. Amherst
10
What are Continuous Variable Dynamic Systems
What is complex system?
• An engineering viewpoint: A system is complex if the only way to accurately describe the system is to build an electronic copy, i.e., to run a simulation.
FSM (Markov Chains)
STATE
yes
EVENT input
FEASIBLE EVENT
yes
TIME
no
TRANSITION yes
RANDOMNESS
no/yes
Queuing Network
yes yes
yes
yes yes
yes
Min-Max Algebra
yes yes
yes
• Scheduling of jobs as they compete for resources: queues and event timing sequences
16
A Typical DEDS Trajectory
Discrete state x3
x4
x2 x5
x1 e1
Holding time
• Models of DEDS • Simulate DEDS • Evaluate the performance of DEDS • Optimize the performance of DEDS
7
Discrete Event Dynamic Systems — Lecture #1 —
by Y.C. Ho, Q.C. Zhao, Q.S. Jia
Enabled event set in x, G(x)A, if x≥1, G(x)={a,d}; if x=0, G(x)={a}.
–f
State transition function XxG(x)->X. Could write down
f∈{+1;0;-1}, because these are transitions possible.
9
Resources
• Books: – Y.C. Ho, Q.C. Zhao, Q.S. Jia, Ordinal Optimization: Soft Optimization for Hard Problems, New York, NY: Springer, 2007. – C. Cassandras & S Lafortune, Discrete Event Systems, Kluwer 1999, 2008 – Y.C. Ho, DEDS Analyzing Performance and Complexity in the Modern World, IEEE Press book, 1992