Verteilte Simulation

Überblick

Im letzten Kapitel wurden Parallelisierungsansätze ereignisgesteuerter Simulation vorgestellt. Verteilte Simulation zeigte sich dabei als einer der vielversprechendsten Ansätze. Sie versucht, unabhängige Ereignisse konkurrent auszuführen und so die Simulation zu beschleunigen. Wesentlicher Bestandteil einer verteilten Simulation ist ein Synchronisations- und Simulationsalgorithmus, der dafür sorgt, daß die Kausalordnung zwischen den auszuführenden Ereignissen entsprechend der vom Benutzer vorgegebenen Modellbeschreibung eingehalten wird. Das Synchronisationsproblem wird entscheidend dadurch erschwert, daß diese Kausalordnung nur implizit definiert ist und sich die Menge aller auszuführenden Ereignisse erst im Verlauf der Simulation ergibt. Lösungen des Synchronisationsproblems lassen sich in drei Klassen einteilen: konservative, optimistische und aus konservativen und optimistischen kombinierte hybride Verfahren. In diesem Kapitel werden konservative und optimistische Verfahren ausführlich diskutiert. Auf hybride Ansätze wird in Kapitel 4 eingegangen.

Die Grundidee konservativer verteilter Simulationsalgorithmen besteht darin, bei der Ausführung von Ereignissen die Kausalordnung a priori einzuhalten: Ein Ereignis darferst dann ausgeführt werden, wenn vorab sichergestellt wurde, daß es kausal unabhängig von allen anderen zukünftig noch auszuführenden Ereignissen ist. Um dies zu erreichen, werden in konservativen Verfahren Garantien ausgetauscht. Die hier angegebene Charakterisierung der Kausalordnung, die systematische Herleitung der Arbeitsweise konservativer Verfahren, der Garantie-Begriff und die darauf aufbauende Klassifikation konservativer Verfahren anhand von Garantie-Austauschschemata sind vom Autor entwickelt worden. Es wird damit erstmalig gezeigt, daß der Garantie-Begriff das vereinheitlichende zentrale Element konservativer Verfahren darstellt. Darüber hinaus wird eine neue, bisher unveröffentlichte Klasse konservativer Verfahren vorgestellt.

Im zweiten Teil des Kapitels werden Grundideen optimistischer Verfahren beleuchtet. Im Gegensatz zu konservativen, führen optimistische Verfahren Ereignisse ohne Vorabgarantie über die Einhaltung der Kausalordnung aus. Dadurch werden Verletzungen der Kausalordnung möglich, die a posteriori erkannt und behoben werden. In der Behebungsphase werden alle Effekte „falscher“ Ereignisausführungen rückgängig gemacht. Ein besonderer Reiz optimistischer Ansätze liegt auch in den vielfältigen algorithmischen Problemen und Lösungen, die als direkte oder indirekte Folge dieser Rücksetzungen eine Rolle spielen. Begleitend mit einer ausführlichen Diskussion dieser Aspekte werden die wesentlichen Ideen bekannter Verfahren vorgestellt und bewertet. Auf Simulationsalgorithmen, die aus Performanzgründen eine gelegentliche Verletzung der Kausalität bewußt zulassen, ohne sie jedoch zu korrigieren, wird in diesem Buch nicht eingegangen, da im Prinzip eine einzige später nicht korrigierte KausalitätsVerletzung ausreicht, um zu vollständig verfälschten Simulationsergebnissen zu gelangen. Der Leser, der dennoch an diesen Fuzzy-simulation genannten Ansätzen interessiert ist, sei auf [DIR90a, REY83a, SBW88a] verwiesen.