16.07.2013
В Аргоннской национальной лаборатории разработано программное обеспечение для проектирования агент-ориентированных моделей с целью последующего запуска на суперкомпьютерах, — Repast for High Performance Computing (RepastHPC). Данный пакет реализован с использованием языка C++ и MPI — программного интерфейса для обмена сообщениями между процессами, выполняющими задачу в параллельном режиме, а также библиотеки Boost, расширяющей C++.

В рамках RepastHPC реализован динамический дискретно-событийный планировщик выполнения программных инструкций с консервативными алгоритмами синхронизации, предусматривающими задержку процессов для соблюдения определенной очередности их выполнения.

RePast1.jpg
Рис. 1. RepastHPC многократно тестировался в Аргоннской национальной лаборатории на суперкомпьютере IBM Blue Gene/P

В RepastHPC агенты распределяются между процессами, и каждый процесс связан с агентом, являющимся локальным по отношению к данному процессу. В свою очередь агент локален к процессу, выполняющему программный код, описывающий поведение данного агента. При этом копии остальных — нелокальных — агентов могут присутствовать в любом процессе, что позволяет агентам всей модели взаимодействовать с этими копиями. К примеру, пусть пользователь в своей модели, предполагающей параллельные вычисления, использует два процесса — P1 и P2, каждый из которых создает определенное количество агентов и имеет собственный планировщик выполнения программных инструкций. Агенты, поведение которых рассчитывается на процессе P1, являются локальными по отношению к данному процессу, и только в рамках данного процесса программный код может изменить их состояние (аналогично и для процесса P2). Предположим, процесс P1 запрашивает копию агента A2 из процесса P2. Агент A2 не является локальным по отношению к процессу P1, и соответственно программный код, выполняемый в рамках процесса P1, не может изменить состояние агента A2. При этом агенты, реализуемые в рамках процесса P1, при необходимости могут запросить состояние агента A2, но копия A2 останется неизменной. Изменение оригинального A2 возможно только в рамках процесса P2, но в этом случае RepastHPC синхронизирует изменения состояния агента между всеми процессами.

Пример агентной модели в RepastHPC

Как правило, для реализации агентной модели в рамках RepastHPC требуются: 1) классы объектов типа «Агент» (листинг 1); 2) класс верхнего уровня — Model; 3) функция main.


… class Agent 
public : 
virtual ~Agent () {}
virtual AgentId & getId () = 0;
virtual const AgentId & getId () const = 0;
}; …

Листинг 1. Пример интерфейса класса «Агент»

В листинге 2 создается конструктор класса с единственной переменной _state типа int, которая определяет состояние агента. Естественно, в моделях агенты обычно имеют более сложную структуру.


… class ModelAgent : public repast :: Agent 
{
private :
repast :: AgentId _id ;
int _state ;
public :
ModelAgent ( repast :: AgentId id , int state );
virtual ~ ModelAgent ();
int state () const
{
return _state ;
}
void state (int val )
{
_state = val ;
}
repast :: AgentId & getId ()
{
return _id ;
}
const repast :: AgentId & getId () const
{
return _id ;
}
void flipState (); 
}

Листинг 2. Конструктор класса, определяющего состояние агента 

Далее создается структура, позволяющая скопировать агент от одного процесса к другому (листинг 3).


… 
struct ModelAgentPackage 
friend class boost :: serialization :: access ;
template < class Archive >
void serialize ( Archive & ar , const unsigned int version )
{
ar & id;
ar & state;
}
repast :: AgentId id;
int state;
repast :: AgentId getId () const
{
return id;
}

Листинг 3. Пример структуры, осуществляющей копирования агента между процессами

Класс верхнего уровня Model нужен для начальной инициализации модели и для старта симуляции. Как правило, в рамках данного класса осуществляется распределение агентов по процессам, а также создается среда для функционирования агентов (решетка или непрерывное пространство). Кроме того, происходит инициализация данных для модели и планирование расписания для синхронизации. В листинге 4 приведен пример определения класса Model.


class Model
{
private :
int rank ;
public :
repast :: SharedContext < ModelAgent > agents ;
repast :: SharedNetwork < ModelAgent , ModelEdge >* net ;
repast :: SharedGrids < ModelAgent >:: SharedWrappedGrid * grid ;
repast :: DataSet * dataSet ;
Model ();
virtual ~ Model ();
void initSchedule ();
void step (); 
}

Листинг 4. Инициализация модели (пример класса Model)

В листинге 5 создается конструктор класса Model. Сначала определяется ранг процессов, в рамках которых выполняются симуляции, а затем в качестве примера создаются 4 агента с уникальным номером и определением обслуживающего процесса. Также определяется среда для взаимодействия агентов — решетка размерностью 40×60 и назначается источник данных.


const MODEL_AGENT_TYPE = 0;
Model :: Model()
{
rank = RepastProcess :: instance() ->rank();
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
AgentId id(i, rank , MODEL_AGENT_TYPE);
agents.addAgent (new ModelAgent (id, rank));
}
net = new SharedNetwork < ModelAgent , ModelEdge > ("network", true);
agents.addProjection(net);
grid = new SharedGrids < ModelAgent >:: SharedWrappedGrid ("grid", GridDimensions (Point (40, 60)), std :: vector (2, 2), 2);
agents.addProjection(grid);
NCDataSetBuilder builder ("./output/data.ncf", RepastProcess :: instance () -> getScheduleRunner(). schedule());
StateSum * sum = new StateSum (this);
builder . addDataSource ( repast :: createNCDataSource ("state_sum", sum, std :: plus ()));
dataSet = builder . createDataSet ();
Provider provider (this);
AgentsCreator creator (this);
grid -> synchBuffer < ModelPackage >(agents, provider, creator);
}

Листинг 5. Пример конструктора класса Model

В листинге 6 приведен пример инициализации планировщика. Как видно, остановка происходит на 2000-м шаге, но при этом на каждом шаге вызывается метод step, а также осуществляется изменение состояния агентов и запись данных.


void Model :: initSchedule ()
{
ScheduleRunner & runner = RepastProcess :: instance () -> getScheduleRunner ();
runner.scheduleStop (2000);
runner.scheduleEvent (1, 1, Schedule :: FunctorPtr (new MethodFunctor (this , & Model :: step)));
runner.scheduleEvent (1.1 , 1, Schedule :: FunctorPtr (new MethodFunctor < DataSet > (dataSet , & DataSet :: record)));
Schedule :: FunctorPtr dsWrite = Schedule :: FunctorPtr (new MethodFunctor < DataSet > (dataSet , & DataSet :: write));
runner.scheduleEvent (25.2, 25, dsWrite);
runner.scheduleEndEvent (dsWrite);
}

Листинг 6. Инициализация планировщика модели

И наконец, функция main обычно осуществляет инициализацию MPI в рамках RepastHPC, создает класс Model и запускает планировщик модели (листинг 7).


int main (int argc, char ** argv )
{
mpi :: environment env(argc, argv );
std :: string config = argv [1];
std :: string propsfile = argv [2];
try
{
RepastProcess :: init (config);
Properties props (propsfile);
repast :: initializeRandom (props);
Model model ();
model.initSchedule ();
ScheduleRunner & runner = RepastProcess :: instance () -> getScheduleRunner ();
runner.run (); 
}
catch (std :: exception & ex)
{
std :: cerr << "Error while running the rumor model : " << ex. what () << std :: endl ;
throw ex;
}
RepastProcess :: instance () ->done ();
return 0;
}

Листинг 7. Пример функции main

Более подробно с данным ПО можно познакомиться в руководстве пользователя [Collier Nick (2012): Repast HPC Manual, February 23, 2012], а по этому адресу можно скачать версию пакета 1.0.1 (по состоянию на 5 марта 2012 г.).
rss
Назад

Статьи
Суперкомпьютерные технологии METIS Агент-ориентированные модели Транспортные модели Parallel computing Параллельные вычисления БРИКС Биомедицина Монография пешеходная модель Axum SWAGES Высокопроизводительные вычисления Междисциплинарное исследование Новости Революция Экономические процессы CUDA Microsoft Social Simulation Conference ГИС Методология запуска О проекте Социальная сеть Эксафлопная производительность Case HPS POLARIS TSUBAME Демография Механизм раделяемой памяти Пандемия Ссылки Эпидемия Cуперкомпьютерные технологии XAXIS Иерархическая платформа Моделирование мира Пандора Стратегии распараллеливания Ядерная атака на США D-MASON Repast Исследования Моделирование эпидемий Суперкомпьютерная Академия автоматическое распараллеливание FuturICT Russian Supercomputing Days Агент-ориентированный подход Исторические процессы Модель экономики Евросоюза Пространственно-распределенные агентные модели Суперкомпьютерные дни агентная модель GPU SEGMEnT Клеточные автоматы Мониторинг планеты Пространственные модели большие данные HPABM SSC Контакты Публикации