Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Public GIT Repository
Merge pull request #202 from Takishipp/clear_fct
[simgrid.git] / src / surf / lagrange.cpp
index 20f16b5..dc52269 100644 (file)
@@ -1,5 +1,4 @@
-/* Copyright (c) 2007-2014. The SimGrid Team.
- * All rights reserved.                                                     */
+/* Copyright (c) 2007-2017. The SimGrid Team. All rights reserved.          */
 
 /* This program is free software; you can redistribute it and/or modify it
  * under the terms of the license (GNU LGPL) which comes with this package. */
@@ -33,7 +32,7 @@ double (*func_fpi_def) (lmm_variable_t, double);
 void lagrange_solve(lmm_system_t sys);
 //computes the value of the dichotomy using a initial values, init, with a specific variable or constraint
 static double dichotomy(double init, double diff(double, void *), void *var_cnst, double min_error);
-//computes the value of the differential of constraint param_cnst applied to lambda  
+//computes the value of the differential of constraint param_cnst applied to lambda
 static double partial_diff_lambda(double lambda, void *param_cnst);
 
 static int __check_feasible(xbt_swag_t cnst_list, xbt_swag_t var_list, int warn)
@@ -44,16 +43,14 @@ static int __check_feasible(xbt_swag_t cnst_list, xbt_swag_t var_list, int warn)
   lmm_constraint_t cnst = nullptr;
   lmm_variable_t var = nullptr;
 
-  double tmp;
-
   xbt_swag_foreach(_cnst, cnst_list) {
-  cnst = static_cast<lmm_constraint_t>(_cnst);
-    tmp = 0;
+    cnst       = static_cast<lmm_constraint_t>(_cnst);
+    double tmp = 0;
     elem_list = &(cnst->enabled_element_set);
     xbt_swag_foreach(_elem, elem_list) {
       elem = static_cast<lmm_element_t>(_elem);
       var = elem->variable;
-      xbt_assert(var->weight > 0);
+      xbt_assert(var->sharing_weight > 0);
       tmp += var->value;
     }
 
@@ -68,7 +65,7 @@ static int __check_feasible(xbt_swag_t cnst_list, xbt_swag_t var_list, int warn)
 
   xbt_swag_foreach(_var, var_list) {
     var = static_cast<lmm_variable_t>(_var);
-    if (not var->weight)
+    if (not var->sharing_weight)
       break;
     if (var->bound < 0)
       continue;
@@ -92,7 +89,7 @@ static double new_value(lmm_variable_t var)
   }
   if (var->bound > 0)
     tmp += var->mu;
-  XBT_DEBUG("\t Working on var (%p). cost = %e; Weight = %e", var, tmp, var->weight);
+  XBT_DEBUG("\t Working on var (%p). cost = %e; Weight = %e", var, tmp, var->sharing_weight);
   //uses the partial differential inverse function
   return var->func_fpi(var, tmp);
 }
@@ -124,7 +121,7 @@ static double dual_objective(xbt_swag_t var_list, xbt_swag_t cnst_list)
     var = static_cast<lmm_variable_t>(_var);
     double sigma_i = 0.0;
 
-    if (not var->weight)
+    if (not var->sharing_weight)
       break;
 
     for (int j = 0; j < var->cnsts_number; j++)
@@ -194,15 +191,15 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
     XBT_DEBUG("#### cnst(%p)->lambda :  %e", cnst, cnst->lambda);
   }
 
-  /* 
-   * Initialize the var list variable with only the active variables. 
+  /*
+   * Initialize the var list variable with only the active variables.
    * Associate an index in the swag variables. Initialize mu.
    */
   var_list = &(sys->variable_set);
   i = 0;
   xbt_swag_foreach(_var, var_list) {
   var = static_cast<lmm_variable_t>(_var);
-  if (not var->weight)
+  if (not var->sharing_weight)
     var->value = 0.0;
   else {
     int nb = 0;
@@ -215,12 +212,12 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
       var->new_mu = 2.0;
       var->value  = new_value(var);
     }
-    XBT_DEBUG("#### var(%p) ->weight :  %e", var, var->weight);
+    XBT_DEBUG("#### var(%p) ->weight :  %e", var, var->sharing_weight);
     XBT_DEBUG("#### var(%p) ->mu :  %e", var, var->mu);
-    XBT_DEBUG("#### var(%p) ->weight: %e", var, var->weight);
+    XBT_DEBUG("#### var(%p) ->weight: %e", var, var->sharing_weight);
     XBT_DEBUG("#### var(%p) ->bound: %e", var, var->bound);
     for (i = 0; i < var->cnsts_number; i++) {
-      if (var->cnsts[i].value == 0.0)
+      if (var->cnsts[i].consumption_weight == 0.0)
         nb++;
     }
     if (nb == var->cnsts_number)
@@ -240,7 +237,7 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
     /* Improve the value of mu_i */
     xbt_swag_foreach(_var, var_list) {
       var = static_cast<lmm_variable_t>(_var);
-      if (not var->weight)
+      if (not var->sharing_weight)
         break;
       if (var->bound >= 0) {
         XBT_DEBUG("Working on var (%p)", var);
@@ -278,7 +275,7 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
     overall_modification = 0;
     xbt_swag_foreach(_var, var_list) {
       var = static_cast<lmm_variable_t>(_var);
-      if (var->weight <= 0)
+      if (var->sharing_weight <= 0)
         var->value = 0.0;
       else {
         tmp = new_value(var);
@@ -320,7 +317,7 @@ void lagrange_solve(lmm_system_t sys)
  *
  * @param init initial value for \mu or \lambda
  * @param diff a function that computes the differential of with respect a \mu or \lambda
- * @param var_cnst a pointer to a variable or constraint 
+ * @param var_cnst a pointer to a variable or constraint
  * @param min_erro a minimum error tolerated
  *
  * @return a double corresponding to the result of the dichotomy process
@@ -431,30 +428,25 @@ static double dichotomy(double init, double diff(double, void *), void *var_cnst
 
 static double partial_diff_lambda(double lambda, void *param_cnst)
 {
-  int j;
-  void *_elem;
-  xbt_swag_t elem_list = nullptr;
-  lmm_element_t elem = nullptr;
-  lmm_variable_t var = nullptr;
   lmm_constraint_t cnst = static_cast<lmm_constraint_t>(param_cnst);
   double diff = 0.0;
-  double sigma_i = 0.0;
 
   XBT_IN();
-  elem_list = &(cnst->enabled_element_set);
 
   XBT_CDEBUG(surf_lagrange_dichotomy, "Computing diff of cnst (%p)", cnst);
 
+  xbt_swag_t elem_list = &(cnst->enabled_element_set);
+  void* _elem;
   xbt_swag_foreach(_elem, elem_list) {
-  elem = static_cast<lmm_element_t>(_elem);
-    var = elem->variable;
-    xbt_assert(var->weight > 0);
+    lmm_element_t elem = static_cast<lmm_element_t>(_elem);
+    lmm_variable_t var = elem->variable;
+    xbt_assert(var->sharing_weight > 0);
     XBT_CDEBUG(surf_lagrange_dichotomy, "Computing sigma_i for var (%p)", var);
     // Initialize the summation variable
-    sigma_i = 0.0;
+    double sigma_i = 0.0;
 
-    // Compute sigma_i 
-    for (j = 0; j < var->cnsts_number; j++) {
+    // Compute sigma_i
+    for (int j = 0; j < var->cnsts_number; j++) {
       sigma_i += (var->cnsts[j].constraint)->lambda;
     }
 
@@ -476,9 +468,9 @@ static double partial_diff_lambda(double lambda, void *param_cnst)
 }
 
 /** \brief Attribute the value bound to var->bound.
- * 
+ *
  *  \param func_fpi  inverse of the partial differential of f (f prime inverse, (f')^{-1})
- * 
+ *
  *  Set default functions to the ones passed as parameters. This is a polymorphism in C pure, enjoy the roots of
  *  programming.
  *
@@ -505,19 +497,19 @@ void lmm_set_default_protocol_function(double (*func_f) (lmm_variable_t var, dou
 double func_vegas_f(lmm_variable_t var, double x)
 {
   xbt_assert(x > 0.0, "Don't call me with stupid values! (%1.20f)", x);
-  return VEGAS_SCALING * var->weight * log(x);
+  return VEGAS_SCALING * var->sharing_weight * log(x);
 }
 
 double func_vegas_fp(lmm_variable_t var, double x)
 {
   xbt_assert(x > 0.0, "Don't call me with stupid values! (%1.20f)", x);
-  return VEGAS_SCALING * var->weight / x;
+  return VEGAS_SCALING * var->sharing_weight / x;
 }
 
 double func_vegas_fpi(lmm_variable_t var, double x)
 {
   xbt_assert(x > 0.0, "Don't call me with stupid values! (%1.20f)", x);
-  return var->weight / (x / VEGAS_SCALING);
+  return var->sharing_weight / (x / VEGAS_SCALING);
 }
 
 /*
@@ -528,24 +520,25 @@ double func_vegas_fpi(lmm_variable_t var, double x)
 #define RENO_SCALING 1.0
 double func_reno_f(lmm_variable_t var, double x)
 {
-  xbt_assert(var->weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
+  xbt_assert(var->sharing_weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
 
-  return RENO_SCALING * sqrt(3.0 / 2.0) / var->weight * atan(sqrt(3.0 / 2.0) * var->weight * x);
+  return RENO_SCALING * sqrt(3.0 / 2.0) / var->sharing_weight * atan(sqrt(3.0 / 2.0) * var->sharing_weight * x);
 }
 
 double func_reno_fp(lmm_variable_t var, double x)
 {
-  return RENO_SCALING * 3.0 / (3.0 * var->weight * var->weight * x * x + 2.0);
+  return RENO_SCALING * 3.0 / (3.0 * var->sharing_weight * var->sharing_weight * x * x + 2.0);
 }
 
 double func_reno_fpi(lmm_variable_t var, double x)
 {
   double res_fpi;
 
-  xbt_assert(var->weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
+  xbt_assert(var->sharing_weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
   xbt_assert(x > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
 
-  res_fpi = 1.0 / (var->weight * var->weight * (x / RENO_SCALING)) - 2.0 / (3.0 * var->weight * var->weight);
+  res_fpi = 1.0 / (var->sharing_weight * var->sharing_weight * (x / RENO_SCALING)) -
+            2.0 / (3.0 * var->sharing_weight * var->sharing_weight);
   if (res_fpi <= 0.0)
     return 0.0;
 /*   xbt_assert(res_fpi>0.0,"Don't call me with stupid values!"); */
@@ -560,19 +553,20 @@ double func_reno_fpi(lmm_variable_t var, double x)
 #define RENO2_SCALING 1.0
 double func_reno2_f(lmm_variable_t var, double x)
 {
-  xbt_assert(var->weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
-  return RENO2_SCALING * (1.0 / var->weight) * log((x * var->weight) / (2.0 * x * var->weight + 3.0));
+  xbt_assert(var->sharing_weight > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
+  return RENO2_SCALING * (1.0 / var->sharing_weight) *
+         log((x * var->sharing_weight) / (2.0 * x * var->sharing_weight + 3.0));
 }
 
 double func_reno2_fp(lmm_variable_t var, double x)
 {
-  return RENO2_SCALING * 3.0 / (var->weight * x * (2.0 * var->weight * x + 3.0));
+  return RENO2_SCALING * 3.0 / (var->sharing_weight * x * (2.0 * var->sharing_weight * x + 3.0));
 }
 
 double func_reno2_fpi(lmm_variable_t var, double x)
 {
   xbt_assert(x > 0.0, "Don't call me with stupid values!");
-  double tmp = x * var->weight * var->weight;
+  double tmp     = x * var->sharing_weight * var->sharing_weight;
   double res_fpi = tmp * (9.0 * x + 24.0);
 
   if (res_fpi <= 0.0)