Dominik Henrich

• Zur Planung und Steuerung von komplexen rechnerintegrierten Fertigungssystemen (CIM) ist die Abarbeitung vieler extrem aufwendiger Algorithmen notwendig. Aus dem Bereich der Fertigungssteuerung zählt die Generierung von Maschinenbelegungsplänen (scheduling) dazu. Zur Steigerung der Lösungsgeschwindigkeit bzw. zum Erreichen exakter Ergebnisse bietet sich der massive Einsatz von Rechenparallelität an. Mit Parallelrechnern ist durch die gleichzeitige Verwendung von vielen Prozessoren potentiell eine sehr große Leistungssteigerung zu erreichen. Dafür muß jedoch die vorhandene Parallelität effektiv genutzt werden. Die dazu erforderliche Verteilung der anstehenden Arbeit auf eine große Menge von Prozessoren heißt Lastverteilung und stellt den Kern dieser Arbeit dar. Als allgemeiner Algorithmus zur Lösung kombinatorischer Optimierungs-probleme wird das Branch-and-bound-Verfahren eingesetzt und auf fein-körnigen Parallelrechnerarchitekturen ausgeführt. Zur Lastverteilung werden folgende drei Ansätze verfolgt und untersucht: " Statische Lastverteilung: Es werden mehrere Methoden zur Initialisierung der Prozessoren, welche vor dem eigentlichen Optimierungsalgorithmus ausgeführt werden, analysiert. Es zeigt sich, daß sich die statische Last-verteilung überproportional stark auf die Laufzeit des nachfolgenden Branch-and-bound-Algorithmus auswirkt. Es ist daher wichtig, der bisher unterschätzten statischen Lastverteilung für die parallele Baumsuche mit realen Problemstellungen, besondere Aufmerksamkeit zu schenken. " Dynamische Lastverteilung: Es wird ein vereinfachtes, gut skalierbares Flüssigkeitsmodell als erste synchrone lokale Lastverteilung entwickelt, welche besonders für Parallelrechner mit kurzer Verzögerungszeit beim Aufbau von Kommunikationsverbindungen effizient ist. Die Methode wird mit dem bekannten, aus dem Asynchronen übertragenen, Mittelungs-Ansatz verglichen. Zum analytischen Vergleich wird als ein realistischeres Aufwandsmaß die Kommunikationsmenge statt der üblichen Anzahl von Kommunikationsschritte verwendet. Der in der Prozessoranzahl bisher benötigte quadratische Zeitaufwand wird durch das Flüssigkeitsmodell auf einen linearen Aufwand reduziert, wobei das Flüssigkeitsmodell auch bzgl. der konstanten Zeitfaktoren signifikant effizienter ist. " Implizite Lastverteilung: Zur Vermeidung von Wartezeiten der unbe-teiligten Prozessoren während der Lastverteilung wird der Lastverteilungs-prozeß mit dem Branch-and-bound-Prozeß verschmolzen. Das neuartige Konzept der k-Expansion unterstützt eine automatische Lastverteilung und approximiert eine globale Suchstrategie. Zur Validierung der Ergebnisse werden Simulationen und Experimente mit einem Satz von Benchmark-Problemen durchgeführt. Der zugrunde liegende SIMD-Rechner ist eine MasPar MP-1 mit 16.384 Prozessoren in einem 2- dimensionalen Torus. Als exemplarische, NP-harte Anwendungsdomäne werden statische, non-operationale Planungsprobleme betrachtet.