Evaluierung von DEVS-Simulationsmaschinen mit DEVStone

Im Bereich Modellierung und Simulation wurden verschiedene Techniken entwickelt, um komplexe Probleme anzugehen. Eine solche Technik ist die Discrete Event System Specification (DEVS). DEVS ist eine formale Methode, die dabei hilft, Systeme auf strukturierte Weise zu definieren und zu simulieren. Es zerlegt Systeme in kleinere Teile, die atomare Modelle genannt werden, und gruppiert sie in zusammengesetzte Modelle. Jedes atomare Modell repräsentiert ein spezifisches Verhalten, während zusammengesetzte Modelle definieren, wie diese Verhaltensweisen interagieren.

Im Laufe der Jahre fand DEVS Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Verkehrsmanagement, Logistik, Computersystemen, Drohnentechnologien und Unterstützungssystemen für die Entscheidungsfindung. Es ermöglicht Nutzern, Modelle einfach zu erstellen, was es bei Forschern und Praktikern beliebt macht.

DEVS schreitet die Zeit basierend auf kommenden Ereignissen voran, anstatt einem strikten Zeitplan zu folgen. Dieser asynchrone Ansatz erlaubt es, Simulationen schneller durchzuführen als traditionelle Methoden. Daher wurde DEVS in mehreren Programmiersprachen wie C++, Java und Python implementiert, was zur Entwicklung verschiedener Simulationswerkzeuge führte.

#Entwicklung des DEVStone Benchmarks

Der DEVStone-Benchmark wurde erstellt, um die Leistung von DEVS-basierten Simulatoren zu bewerten. Er generiert verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Strukturen und Verhaltensweisen zum Testen. Allerdings wird er immer noch als in der frühen Phase betrachtet und benötigt weitere Verfeinerungen.

Vor diesem Benchmark gab es einen Mangel an umfassend definierten Modellen, um Simulationsmaschinen systematisch zu testen. Die bestehenden Modelle hatten oft Mängel in ihren mathematischen Beschreibungen, was Bewertungen erschwerte. Um dem entgegenzuwirken, wurde das DEVStone-Rahmenwerk eingeführt, um Klarheit und Konsistenz zu schaffen.

Der Benchmark ermöglicht es Nutzern, automatisch Modelle unterschiedlicher Grössen und Formen zu erstellen, die dann simuliert werden können, um verschiedene Merkmale des Simulationswerkzeugs zu untersuchen. Trotz seiner Nützlichkeit mussten die mathematischen Berechnungen im Benchmark verbessert werden.

#DEVStone neu besuchen

In dieser Überarbeitung des DEVStone-Benchmarks wurden neue Formeln hinzugefügt, um die Anzahl der Ereignisse während der Simulationen zu berechnen. Diese Verbesserung stellt sicher, dass Nutzer besser bewerten können, wie effektiv eine Simulationsmaschine ist.

Zusätzlich wurde ein neuer Benchmark namens HOmem eingeführt. Dieses Modell ist speziell darauf ausgelegt, eine einfachere Alternative zu einem bestehenden Modell namens HOmod zu bieten. HOmem hat ähnliche Anforderungen an die Verarbeitungsleistung und den Speicherbedarf, ist aber einfacher zu implementieren und zu analysieren.

Die Forschung vergleicht die Leistung von fünf weit verbreiteten DEVS-Simulationsmaschinen auf zwei verschiedenen Computersystemen. Diese umfassende Analyse gibt Einblicke, wie jeder Simulator unter verschiedenen Bedingungen abschneidet.

#Wie DEVS funktioniert

DEVS ist eine formale Struktur, die auf der Mengenlehre basiert. Sie bietet eine Möglichkeit, diskrete Ereignissysteme zu modellieren, indem sie spezifische Komponenten und Funktionen umreisst. Ein DEVS-Modell besteht aus drei Hauptmengen und mehreren Funktionen, die sein Verhalten steuern.

Die drei Mengen umfassen:

1. Eingabemenge: Diese beschreibt die Ereignisse, die das Modell empfangen wird.
2. Ausgabemenge: Diese zeigt die Ereignisse an, die das Modell erzeugen wird.
3. Zustandsmenge: Diese repräsentiert die verschiedenen Zustände, in denen das Modell sich befinden kann.

Funktionen in DEVS definieren, wie Modelle von einem Zustand in einen anderen wechseln, basierend auf den erhaltenen Eingaben, wie sie Ausgaben generieren und wie sie die Zeit verwalten.

Es gibt zwei Arten von Modellen in DEVS: atomare und gekoppelte. Atomare Modelle arbeiten unabhängig, um Ereignisse zu behandeln und Übergänge zu machen. Gekoppelte Modelle gruppieren mehrere atomare Modelle, was komplexere Interaktionen ermöglicht.

#DEVS Simulationsmaschinen

In den letzten zehn Jahren wurden verschiedene DEVS-Simulationsmaschinen entwickelt, die jeweils einzigartige Funktionen und Fähigkeiten bieten. Einige bekannte Simulationswerkzeuge sind:

• DEVSJAVA: Mit Java erstellt, unterstützt dieser Simulator verschiedene Ausführungsmodi und bietet verschiedene Werkzeuge zur Modellvisualisierung.

• CD++: Ein auf C++ basierender Simulator, der grafische Möglichkeiten zur Definition von DEVS-Modellen bietet und mehrere Ausführungsstile unterstützt.

• PyPDEVS: Ein auf Python basierender Simulator, der sowohl klassisches als auch paralleles DEVS implementiert und sich auf Leistung konzentriert.

• aDEVS: Eine Bibliothek für C++, die sich auf diskrete Ereignissimulation spezialisiert hat und sowohl sequenzielle als auch parallele Verarbeitungskapazitäten bietet.

• JAMES II: Eine Java-basierte Umgebung, die verschiedene Formalismen, einschliesslich DEVS, mit einer grafischen Benutzeroberfläche zur Modellverwaltung unterstützt.

Diese Maschinen ermöglichen es Nutzern, DEVS-Modelle einfach zu erstellen und zu testen. Sie unterscheiden sich jedoch auch hinsichtlich Leistung, Speicherbedarf und Benutzerfreundlichkeit.

#Der Bedarf an Benchmarking

Mit der wachsenden Anzahl von DEVS-Simulationsmaschinen wächst auch der Bedarf, deren Leistung zu bewerten. DEVStone dient als Werkzeug zu diesem Zweck, indem es eine Reihe von Modellen bereitstellt, um Tests durchzuführen.

Durch die Bewertung der Leistung dieser Werkzeuge im Vergleich zum Benchmark können Nutzer bestimmen, welcher Simulator am besten für ihre spezifischen Bedürfnisse geeignet ist. Diese Bewertung ist entscheidend für Forscher und Praktiker, die auf akkurate und effiziente Simulationsmethoden angewiesen sind.

#Die Struktur von DEVStone-Modellen

DEVStone-Modelle werden mithilfe einer Reihe von Parametern definiert. Diese Parameter helfen, eine Vielzahl von Modellen zu erzeugen, die in Form und Massstab variieren. Der Benchmark bietet mehrere Modelltypen, die jeweils unterschiedliche Eigenschaften haben.

1. LI-Modelle (Niedrige Interkonnektivitäten): Diese Modelle konzentrieren sich auf die grundlegende Struktur von Verbindungen, was einfache Simulationen ermöglicht.

2. HI-Modelle (Hohe Eingabekopplungen): Diese Modelle erhöhen die Komplexität, indem sie mehrere atomare Modelle verbinden und ein Netzwerk von Interaktionen schaffen.

3. HO-Modelle (Hohe Ausgabemodelle): Ähnlich wie HI-Modelle, aber mit einem komplexeren Verbindungsmuster, das die Verarbeitungsanforderungen erhöht.

4. HOmod (Hohe Ausgabe modifiziert): Diese Version ist noch komplexer und zielt darauf ab, die Grenzen der Fähigkeiten eines Simulators zu testen.

5. HOmem: Eine neue Ergänzung, die die Struktur vereinfacht, während sie ähnliche Leistungserwartungen wie HOmod aufrechterhält.

Die Generierung dieser Modelle hilft, die Leistung von Simulationsmaschinen unter verschiedenen Bedingungen zu testen.

#Experimentelles Setup

Die Forschung umfasste ein experimentelles Setup zur Messung der Leistung von Simulationsmaschinen. Verschiedene Maschinen wurden verwendet, um Vergleiche anzustellen, was eine ausgewogene Analyse darüber ermöglichte, wie jede Maschine unter verschiedenen Umständen abschneidet.

Spezifische Konfigurationen wurden für jeden Benchmark vorgenommen, um die Ausführungszeit und den Speicherverbrauch zu bewerten. Modelle wurden mehrfach ausgeführt, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig und konsistent waren.

Ziel war es, fünf verschiedene Simulationsmaschinen über verschiedene DEVS-Modelle hinweg zu vergleichen, mit dem Fokus darauf, wie effizient sie verschiedene Aufgaben bewältigen konnten.

#Ergebnisse des Leistungsvergleichs

Nach der Durchführung der Benchmarks auf den ausgewählten Simulationsmaschinen wurden wertvolle Daten zur Ausführungszeit und zum Speicherverbrauch gesammelt. Die Ergebnisse spiegeln wider, wie gut jede Maschine mit der Komplexität der Modelle umging.

#Ausführungszeit

Die Ausführungszeit ist ein kritisches Mass, da sie angibt, wie schnell ein Simulator ein Modell verarbeiten kann. Die Leistung jedes Modells variierte je nach verwendetem Motor. Einige Maschinen waren bei einfacheren Modellen hervorragend, hatten aber Schwierigkeiten mit komplexeren, während andere durchgängig gute Leistungen erbrachten.

#Speicherbedarf

Der Speicherverbrauch ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Er zeigt, wie effektiv die Maschine die verfügbaren Ressourcen nutzt. Die Ergebnisse zeigten, dass einige Simulatoren geringere Speicheranforderungen im Vergleich zu anderen hatten, was sie besser geeignet macht, grössere Modelle zu verarbeiten.

Die Daten zeigten Trends, welche Simulatoren hinsichtlich Ausführungszeit und Speicher effizienter waren. Diese Informationen sind entscheidend für Nutzer, die das geeignetste Werkzeug für ihre Modellierungsprojekte auswählen möchten.

#Fazit

Die Bewertung der DEVS-Simulationsmaschinen durch den DEVStone-Benchmark hob erhebliche Leistungsunterschiede zwischen den Maschinen hervor. Die Einführung des neuen HOmem-Modells bot eine zugänglichere Alternative zu dem komplexeren HOmod, was die Analyse der Fähigkeiten verschiedener Simulationswerkzeuge erleichtert.

Insgesamt können die Ergebnisse dieser Forschung Nutzer dabei leiten, die richtige Simulationsmaschine basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen auszuwählen. Ob man nun Ausführungsgeschwindigkeit oder Speichereffizienz priorisieren möchte, es gibt klare Optionen unter den aktuellen DEVS-Simulationsumgebungen.

Zukünftige Arbeiten könnten diese Analyse erweitern, indem sie parallele und verteilte Simulationen untersuchen und noch mehr Einblicke in die Fähigkeiten von DEVS als Modellierungsrahmen bieten. Die kontinuierliche Entwicklung und Verfeinerung von Benchmarks wie DEVStone wird unser Verständnis darüber weiter verbessern, wie man Simulationswerkzeuge effektiv einsetzt, um komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen.