Job sheduling

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3.1 Planeacion Trabajos Job Scheduling
Publicado por 252m01so sistemas operativos , viernes 6 de noviembre de 2009 at 16:27, in
1. Introducción

El origen de este grupo de investigación surge por la necesidad de resolver problemas dinámicos. Para ello se empleó técnicas basadas en el conocimiento (sistemas expertos) y métodos de razonamiento temporal. Con la resolución de estos problemas sepuso de manifiesto la aplicabilidad de estos modelos y técnicas en problemas de ámbito real. Debido a la amplitud y complejidad de estos problemas, el grupo siguió distintas líneas de investigación. Todas ellas están enmarcadas bajo el área de la Inteligencia Artificial.

El razonamiento temporal constituye un campo activo de investigación, con aplicaciones en varias áreas de InteligenciaArtificial, tales como sistemas basados en el conocimiento, planificación, scheduling, comprensión del lenguaje natural, etc. En estas áreas, el tiempo juega un papel esencial. Los problemas tienen un comportamiento dinámico y es necesario representar y razonar la información sobre su dimensión temporal. A raíz de los trabajos realizados en sistemas basados en el conocimiento y razonamiento temporal,surgieron las principales líneas de investigación, enunciadas a continuación:

• Sistemas basados en el conocimiento con capacidad de razonamiento temporal. Integración en una arquitectura blackboard. Restricciones de tiempo real.
• Sistemas de planificación.
• Modelos temporales: Representación, Algoritmos Temporales.
• Sistemas de scheduling (un problema en el marco del razonamientotemporal).

2. Sistemas basados en el conocimiento. Razonamiento temporal

Dentro de la Inteligencia Artificial y concretamente dentro de los sistemas basados en el conocimiento (de donde surgió la arquitectura REAKT, uno de los campos de mayor difusión ha sido la teoría de agentes inteligentes. Para poder incorporar conocimiento en un sistema que trabaja en un entorno con restricciones de tiemporeal, se escogió la representación mediante el modelo de blackboard utilizando el paradigma de agente/sistemas multi-agente. Así, múltiples agentes pueden ejecutarse en paralelo, compartiendo datos comunes. Como consecuencia directa de esta línea de investigación se sigue trabajando en la teoría de agentes: arquitectura, comunicación y lenguajes. Adicionalmente, se sitúa el desarrollo de herramientaspara la representación y tratamiento de hechos temporales (TempoClips).

3. Planificación

Uno de los trabajos actuales desarrollados en el grupo, y en este ámbito, consiste en un planificador de orden parcial regresivo POCL (Partial Order Causal Link) denominado SPLIN (Sistema de PLanificación INteligente)

Para poder añadir restricciones de alto nivel entre acciones, se estudia laincorporación de macro-acciones. En un primer nivel de planificación, se obtiene un plan abstracto, compuesto por una secuencia parcialmente ordenada de macro-acciones, que se refinará en sucesivos niveles de planificación. Igualmente, se está trabajando en la planificación de Redes Jerárquicas de Tareas (HTN) y en la aplicación de heurísticas independientes del dominio.

4. Modelos temporales.Un problema temporal lo especificamos como un conjunto de variables X={xi}, un Dominio de Interpretación D, y un conjunto de restricciones temporales (por defecto, binarias) entre las variables {(xicijxj)}. Las variables pueden representar puntos o intervalos temporales, mientras que las restricciones pueden ser cualitativas o cuantitativas (distancia temporal). Estos problemas dan lugar a una redde restricciones temporales (Temporal Constraint Network o TCN) que pueden representarse como un grafo dirigido. El módulo especial encargado de gestionar as restricciones se denomina Temporal Constraint Network Manager (TCNM). Este módulo debe garantizar la consistencia del TCN, obtener la red mínima y soluciones concretas.
Pueden plantearse diferentes alternativas de gestión. Entre estas,...
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