TP1 - Scheduling en TORSCHE

Transcripción

1 Verano

2 Introducción a Matlab

3 Introducción a Matlab Ayuda en Matlab En el prompt, tipear: help, lookfor,helpwin, helpdesk o demos. En la Web:

4 Introducción a Matlab Workspace who, whos - current variables in workspace save - save workspace variables to *.mat file load - load variables from *.mat file clear all - clear workspace variables Cuestiones de supervivencia Los índices en los vectores empiezan en 1 (uno). Los comandos se separan con un enter, \n, salto de ĺınea (o como lo quieran llamar). Los comandos terminados en ; no muestran el resultado. Para indicar una secuencia de números, usar inicio:paso:final. Por ejemplo, la secuencia de números 0, 0.1, 0.2,...,1 sería: 0:0.1:1. O para indicar un rango de un vector A: A(1:10) = 0.

5 Introducción a Matlab Matrices Cómo construir matrices? A = [ 1 2 3; 4 5 6; ]; Matrices especiales: zeros(n,m) ones(n,m) eye(n,m)

6 Introducción a Matlab Operaciones sobre Matrices Operadores básicos: +, -, *, /, ˆ, sqrt, sin, cos etc. Operadores elemento a elemento (anteponer un.):.*,./,.ˆ. Otras operaciones: size(a) - size vector sum(a) - columns sums vector sum(sum(a)) - all the elements sum Ejemplo: Producto escalar A = [1 2 3]; B = [4 5 6]; C = sum(a.*b); Ejemplo: Producto escalar A = [1 2 3]; B = [4; 5; 6]; C = A*B;

7 Introducción a Matlab Operaciones lógicas ==, <, >, (not equal) =,(not) find(condition) - Returns indexes of A s elements that satisfies the condition. Ejemplo: usando find A = [1 2; 3 4]; I = find(a < 4) I = 1 2 3

8 Introducción a Matlab Control de flujo if statements switch statements for loops while loops break statements Sintaxis del if IF expression statements ELSEIF expression statements ELSE statements END

9 Introducción a Matlab Sintaxis del switch SWITCH switch expr CASE case expr, statement,..., statement CASE {case expr1, case expr2,...} statement,..., statement... OTHERWISE, statement,..., statement END Sintaxis del while WHILE expr, statement,..., END Sintaxis del for FOR variable = expr, statement,..., END Ejemplo: for FOR I = 1:N, FOR J = 1:N, A(I,J) = 1/(I+J-1); END END

10 Introducción a Matlab Archivos.m Scripts, no aceptan parámetros de entrada y no devuelven nada. Operan sobre variables del workspace. Functions, aceptan parámetros de entrada o salida, y devuelven el resultado de la función. Las funciones pueden contener variables locales. Ejemplo: function function [mean,stdev] = stat(x) n = length(x); mean = sum(x) / n; stdev = sqrt(sum((x - mean).ˆ2)/n); El archivo.m debe llamarse igual a la función!

11 Introducción a Matlab Funciones útiles: length(x) size(x) mean(x) min(x) max(x) ceil(x) floor(x) sum(x) random(nombre,a,b) ismember any all isempty

12 Introducción a Matlab Visualización plot(a) - graficar objeto A figure - abrir nueva figura hold on, hold off - mantiene la figura activa, y superpone los plot s subplot(3,1,2) - graficar varias figuras en una misma ventana. axis([xmin xmax ymin ymax]) - modificar propiedades de los ejes. title( figure title ) - agegar título a la figura. pueden contener variables locales.

13 Introducción a TORSCHE TORSCHE para Matlab Instalación: 1 Bajar paquete: scheduling-toolbox/download.php 2 Descomprimirlo en <Matlab root>\toolbox 3 Agregarlo al path de Matlab: Temporal: >> addpath(path, c:\matlab\toolbox\scheduling ) Permanente: File -> Set Path... -> Add with subfolders

14 Introducción a TORSCHE Tareas (tasks): Name (Name): nombre de la tarea. Processing time p j (ProcTime): tiempo de CPU que consume la tarea t j sin interrupción. Release time r j (ReleaseTime): tiempo en el que la tarea está lista para ser ejecutada. También llamado Arrival Time (tiempo de llegada de la tarea). Deadline d j (Deadline): tiempo ĺımite en el que la tarea debe estar terminado. Si no termina, se considera que falló. Due date d j (DueDate): tiempo sugerido en el que la tarea debe estar terminado. Si no termina, se considera una penalidad al algoritmo de planificación. Weight (Weight): Prioridad de la tarea. Processor (Processor): procesador específico para la ejecución de la tarea.

15 Introducción a TORSCHE Ejemplo: task >> t1 = task(5) Task "" Processing time: 5 Release time: 0 >> t2 = task( task2,5,3,12) Task "task2" Processing time: 5 Release time: 3 Deadline: 12 >> plot(t1) >> hold on >> plot(t2, color, red )

16 Introducción a TORSCHE T = taskset(tasks[,prec]) siendo prec la matriz de adyacencia de las tareas. Ejemplo: taskset >> t1=task(5,0,7); t2=task(4,4,10); t3=task(2,10,15); >> T1 = [t1 t2 t3] Set of 3 tasks >> T1 = taskset(t1,[0 1 1; 0 0 1; 0 0 0]) Set of 3 tasks There are precedence constraints >> plot(t1)

17 Introducción a TORSCHE Para armar las matrices de incidencia se puede utilizar el editor de grafos incluido en TORSCHE: graphedit(graph)

18 Introducción a TORSCHE Para planificar el ejecución de tareas se proveen dos comandos: Tout = ADD_SCHT(Tin, start, lenght[, processor]): agrega los datos de planificación a la tarea especificada. ADD_SCHEDULE(T, desc[, start, length[, proc]]): agrega los datos de planificación al conjunto de tareas (más cómodo para varias tareas, pero menos flexible).

19 Introducción a TORSCHE Ejemplo completo, con schedule >> t1=task(5,0,7); t2=task(4,4,10); t3=task(2,10,15); >> T1 = taskset([t1 t2 t3],[0 1 1; 0 0 1; 0 0 0]); >> plot(t1) >> add_schedule(t1,[0 4 10],[5 4 2]); >> plot(t1)

20 Introducción a TORSCHE Cómo agregamos un schedule partido? Ejemplo usando cell arrays (de Matlab) >> t1=task(5,0,7); t2=task(4,4,10); t3=task(2,10,15); >> T1 = taskset([t1 t2 t3],[0 1 1; 0 0 1; 0 0 0]); >> sched{1}=[0 8]; >> sched{2}=[4]; >> sched{3}=[10]; >> proc{1}=[4 1]; >> proc{2}=[4]; >> proc{3}=[2]; >> add_schedule(t1, ejemplo,sched,proc); >> plot(t1) Cuidado al armar el schedule! Qué está mal en este schedule? No se cumple el orden de los procesos, según la matriz de precedencia.

21 Introducción a TORSCHE Algoritmos para resolver el problema de scheduling: TORSCHE trae un conjunto de algoritmos, que resuelven distintos problemas. Los problemas se caracterizan como (α β γ) α describe el entorno del procesador: nada: un único procesador. P: procesadores idénticos. Q: procesadores uniformes (mismo tipo, pero distintas velocidades). R: procesadores sin relación. O: open shop system. F: flow shop system. J: job shop system. β define características del problema: pmtn: preemptive. prec: hay matriz de precedencia. rj: cada tarea tiene su propio tiempo de ready. y más... miren la ayuda γ define el criterio de optimalidad: Cmax: completion time sumcj: Sum of completion times sumwcj: Weighted sum of completion times lmax: maximum lateness

22 Enunciado Enunciado Parte 1: Entrenamiento en Matlab y TORSCHE Parte 2: 1 Evaluación de algoritmos incluidos en TORSCHE. 2 Implementación de Round-Robin y Multilevel Feedback Queue. tpscheduling.pdf