Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Public GIT Repository
Bug corrections: i) boundless variables wasn't detected properly,
[simgrid.git] / src / surf / lagrange.c
index bdffdc4..30fb1fb 100644 (file)
@@ -20,7 +20,6 @@
 
 XBT_LOG_NEW_DEFAULT_SUBCATEGORY(surf_lagrange, surf, "Logging specific to SURF (lagrange)");
 
-
 /*
  * Local prototypes to implement the lagrangian optimization with optimal step, also called dicotomi.
  */
@@ -32,7 +31,8 @@ double dicotomi(double init, double diff(double, void*), void *var_cnst, double
 double partial_diff_mu      (double mu, void * param_var);
 //computes the value of the differential of constraint param_cnst applied to lambda  
 double partial_diff_lambda  (double lambda, void * param_cnst);
-
+//auxiliar function to compute the partial_diff
+double diff_aux(lmm_variable_t var, double x);
 
 
 void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
@@ -41,11 +41,10 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
    * Lagrange Variables.
    */
   int max_iterations= 10000;
-  double epsilon_min_error = 1e-4;
-  double dicotomi_min_error = 1e-8;
+  double epsilon_min_error  = 1e-6;
+  double dicotomi_min_error = 1e-6;
   double overall_error = 1;
 
-
   /*
    * Variables to manipulate the data structure proposed to model the maxmin
    * fairness. See docummentation for more details.
@@ -59,7 +58,6 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
   xbt_swag_t var_list   = NULL;
   lmm_variable_t var    = NULL;
 
-
   /*
    * Auxiliar variables.
    */
@@ -83,15 +81,16 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
   var_list = &(sys->variable_set);
   i=0;
   xbt_swag_foreach(var, var_list) {    
-    if((var->bound > 0.0) || (var->weight <= 0.0)){
-      DEBUG1("#### NOTE var(%d) is a boundless variable", i);
+    if((var->bound < 0.0) || (var->weight <= 0.0)){
+      DEBUG1("#### NOTE var(%d) is a boundless (or inactive) variable", i);
       var->mu = -1.0;
     } else{ 
       var->mu =   1.0;
       var->new_mu = 2.0;
     }
-    DEBUG2("#### var(%d)->mu :  %e", i, var->mu);
-    DEBUG2("#### var(%d)->weight: %e", i, var->weight);
+    DEBUG3("#### var(%d) %p ->mu :  %e", i, var, var->mu);
+    DEBUG3("#### var(%d) %p ->weight: %e", i, var, var->weight);
+    DEBUG3("#### var(%d) %p ->bound: %e", i, var, var->bound);
     i++;
   }
 
@@ -121,7 +120,9 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
       if((var->bound >= 0) && (var->weight > 0) ){
        var->new_mu = dicotomi(var->mu, partial_diff_mu, var, dicotomi_min_error);
        if(var->new_mu < 0) var->new_mu = 0;
-      }
+       DEBUG2("====> var->mu (%p) = %e", var, var->new_mu);      
+       var->mu = var->new_mu;
+      } 
     }
 
     /*
@@ -131,18 +132,6 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
     xbt_swag_foreach(cnst, cnst_list) {
       cnst->new_lambda = dicotomi(cnst->lambda, partial_diff_lambda, cnst, dicotomi_min_error);
       DEBUG2("====> cnst->lambda (%p) = %e", cnst, cnst->new_lambda);      
-    }
-
-    /*                       
-     * Update values of mu and lambda
-     */
-    //forall mu_i in mu_1, mu_2, ..., mu_n
-    xbt_swag_foreach(var, var_list) {
-      var->mu = var->new_mu ;
-    }
-  
-    //forall lambda_i in lambda_1, lambda_2, ..., lambda_n
-    xbt_swag_foreach(cnst, cnst_list) {
       cnst->lambda = cnst->new_lambda;
     }
 
@@ -155,23 +144,26 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
       if(var->weight <=0) 
        var->value = 0.0;
       else {
+       //compute sigma_i + mu_i
        tmp = 0;
        for(i=0; i<var->cnsts_number; i++){
          tmp += (var->cnsts[i].constraint)->lambda;
-         if(var->bound > 0) 
-           tmp+=var->mu;
        }
+       if(var->bound > 0) 
+         tmp+=var->mu;
+       DEBUG3("\t Working on var (%p). cost = %e; Df = %e", var, tmp, var->df);
 
-       if(tmp == 0.0)
-         WARN0("CAUTION: division by 0.0");
+       //uses the partial differential inverse function
+       tmp = var->func_fpi(var, tmp);
 
-       //computes de overall_error
-       if(overall_error < fabs(var->value - 1.0/tmp)){
-         overall_error = fabs(var->value - 1.0/tmp);
+       //computes de overall_error using normalized value
+       if(overall_error <  (fabs(var->value - tmp)/tmp) ){
+         overall_error = (fabs(var->value - tmp)/tmp);
        }
-       var->value = 1.0 / tmp;
+       
+       var->value = tmp;
       }
-      DEBUG4("======> value of var %s (%p)  = %e, overall_error = %e", (char *)var->id, var, var->value, overall_error);       
+      DEBUG3("======> value of var (%p)  = %e, overall_error = %e", var, var->value, overall_error);       
     }
   }
 
@@ -186,31 +178,36 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
       tmp += var->value;
     }
   
-    tmp = tmp - cnst->bound;
-
-    if(tmp > epsilon_min_error){
-      WARN4("The link %s(%p) doesn't match the KKT property, expected less than %e and got %e", (char *)cnst->id, cnst, epsilon_min_error, tmp);
+    if(tmp - cnst->bound > epsilon_min_error) {
+      WARN3("The link (%p) is over-used. Expected less than %e and got %e", cnst, cnst->bound, tmp);
+    }
+    if(!((fabs(tmp - cnst->bound)<epsilon_min_error && cnst->lambda>=epsilon_min_error) ||
+        (fabs(tmp - cnst->bound)>=epsilon_min_error && cnst->lambda<epsilon_min_error))) {
+      WARN1("The KKT condition is not verified for cnst %p...", cnst);
+      overall_error=1.0;
     }
-  
   }
-
   
   //verify the KKT property of each flow
   xbt_swag_foreach(var, var_list){
-    if(var->bound <= 0 || var->weight <= 0) continue;
-    tmp = 0;
-    tmp = (var->value - var->bound);
+    if(var->bound < 0 || var->weight <= 0) continue;
 
-    
-    if(tmp != 0 ||  var->mu != 0){
-      WARN4("The flow %s(%p) doesn't match the KKT property, value expected (=0) got (lambda=%e) (sum_rho=%e)", (char *)var->id, var, var->mu, tmp);
+    INFO2("Checking KKT: sat = %e mu = %e",var->value - var->bound,var->mu);
+    if(!((fabs(var->value - var->bound)<epsilon_min_error && var->mu>=epsilon_min_error) ||
+        (fabs(var->value - var->bound)>=epsilon_min_error && var->mu<epsilon_min_error))) {
+      WARN1("The KKT condition is not verified for var %p...",var);
+      overall_error=1.0;
     }
 
+/*     tmp = 0; */
+/*     tmp = (var->value - var->bound); */
+/*     if(tmp != 0.0 ||  var->mu != 0.0){ */
+/*       WARN3("The flow (%p) doesn't match the KKT property, value expected (=0) got (lambda=%e) (sum_rho=%e)", var, var->mu, tmp); */
+/*     } */
   }
 
-
   if(overall_error <= epsilon_min_error){
-    DEBUG1("The method converge in %d iterations.", iteration);
+    DEBUG1("The method converges in %d iterations.", iteration);
   }else{
     WARN1("Method reach %d iterations, which is the maxmimun number of iterations allowed.", iteration);
   }
@@ -235,6 +232,11 @@ double dicotomi(double init, double diff(double, void*), void *var_cnst, double
   double min_diff, max_diff, middle_diff;
   
   min = max = init;
+
+  if(init == 0){
+    min = max = 1;
+  }
+
   min_diff = max_diff = middle_diff = 0.0;
   overall_error = 1;
 
@@ -243,10 +245,16 @@ double dicotomi(double init, double diff(double, void*), void *var_cnst, double
     return 0.0;
   }
 
+  DEBUG0("====> not detected positive diff in 0");
+
   while(overall_error > min_error){
+
     min_diff = diff(min, var_cnst);
     max_diff = diff(max, var_cnst);
 
+    DEBUG2("DICOTOMI ===> min = %e , max = %e", min, max);
+    DEBUG2("DICOTOMI ===> diffmin = %e , diffmax = %e", min_diff, max_diff);
+
     if( min_diff > 0 && max_diff > 0 ){
       if(min == max){
        min = min / 2.0;
@@ -262,7 +270,10 @@ double dicotomi(double init, double diff(double, void*), void *var_cnst, double
     }else if( min_diff < 0 && max_diff > 0 ){
       middle = (max + min)/2.0;
       middle_diff = diff(middle, var_cnst);
-      overall_error = fabs(min - max);
+
+      if(max != 0.0 && min != 0.0){
+       overall_error = fabs(min - max)/max;
+      }
 
       if( middle_diff < 0 ){
        min = middle;
@@ -293,14 +304,22 @@ double dicotomi(double init, double diff(double, void*), void *var_cnst, double
  */
 double partial_diff_mu(double mu, void *param_var){
   double mu_partial=0.0;
+  double sigma_mu=0.0;
   lmm_variable_t var = (lmm_variable_t)param_var;
   int i;
 
-  //for each link with capacity cnsts[i] that uses flow of variable var do
+  //compute sigma_i
   for(i=0; i<var->cnsts_number; i++)
-    mu_partial += (var->cnsts[i].constraint)->lambda + mu;
+    sigma_mu += (var->cnsts[i].constraint)->lambda;
+  
+  //compute sigma_i + mu_i
+  sigma_mu += mu;
   
-  mu_partial = (-1.0/mu_partial) + var->bound;
+  //use auxiliar function passing (sigma_i + mu_i)
+  mu_partial = diff_aux(var, sigma_mu) ;
+  //add the RTT limit
+  mu_partial += var->bound;
 
   return mu_partial;
 }
@@ -310,54 +329,68 @@ double partial_diff_mu(double mu, void *param_var){
  */
 double partial_diff_lambda(double lambda, void *param_cnst){
 
-  double tmp=0.0;
   int i;
   xbt_swag_t elem_list = NULL;
   lmm_element_t elem = NULL;
   lmm_variable_t var = NULL;
   lmm_constraint_t cnst= (lmm_constraint_t) param_cnst;
   double lambda_partial=0.0;
-
+  double sigma_i=0.0;
 
   elem_list = &(cnst->element_set);
 
-
-  DEBUG2("Computting diff of cnst (%p) %s", cnst, (char *)cnst->id);
+  DEBUG1("Computting diff of cnst (%p)", cnst);
   
   xbt_swag_foreach(elem, elem_list) {
     var = elem->variable;
     if(var->weight<=0) continue;
     
-    tmp = 0;
-
-    DEBUG2("===> Variable (%p) %s", var, (char *)var->id);
+    //initilize de sumation variable
+    sigma_i = 0.0;
 
+    //compute sigma_i of variable var
     for(i=0; i<var->cnsts_number; i++){
-      tmp += (var->cnsts[i].constraint)->lambda;
-      DEBUG1("======> lambda %e + ", (var->cnsts[i].constraint)->lambda);
+      sigma_i += (var->cnsts[i].constraint)->lambda;
     }
        
-    if(var->bound > 0)
-      tmp += var->mu;
-    
-
-    DEBUG2("======> lambda - %e + %e ", cnst->lambda, lambda);
+    //add mu_i if this flow has a RTT constraint associated
+    if(var->bound > 0) sigma_i += var->mu;
 
-    tmp = tmp - cnst->lambda + lambda;
+    //replace value of cnst->lambda by the value of parameter lambda
+    sigma_i = (sigma_i - cnst->lambda) + lambda;
     
-    //avoid a disaster value of lambda
-    //if(tmp==0) tmp = 10e-8;
-    
-    lambda_partial += (-1.0/tmp);
-
-    DEBUG1("======> %e ", (-1.0/tmp));
+    //use the auxiliar function passing (\sigma_i + \mu_i)
+    lambda_partial += diff_aux(var, sigma_i);
   }
 
   lambda_partial += cnst->bound;
 
-  DEBUG1("===> %e ", lambda_partial);
-
   return lambda_partial;
 }
+
+
+double diff_aux(lmm_variable_t var, double x){
+  double tmp_fp, tmp_fpi, tmp_fpip, result;
+
+  xbt_assert0(var->func_fp, "Initialize the protocol functions first create variables before.");
+
+  tmp_fp = var->func_fp(var, x);
+  tmp_fpi = var->func_fpi(var, x);
+  tmp_fpip = var->func_fpip(var, x);
+
+  result = tmp_fpip*(var->func_fp(var, tmp_fpi));
   
+  result = result - tmp_fpi;
+
+  result = result - (tmp_fpip * x);
+
+  return result;
+}  
  
+
+
+
+
+
+
+