proposta de trabalho final cmp189 – algoritmos geométricos

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Proposta de Trabalho Final CMP189 – Algoritmos Geométricos. Carlos Eduardo Benevides Bezerra. Problema. Dado um espaço bidimensional, através do qual estão distribuídos avatares (pontos), dividí-lo em N regiões, de forma que: - PowerPoint PPT Presentation

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Proposta de Trabalho Final: Particionamento dinâmico de espaço bidimensional

Carlos Eduardo Benevides Bezerra Defesa de Mestrado

Proposta de Trabalho FinalCMP189 – Algoritmos Geométricos

Carlos Eduardo Benevides Bezerra

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Proposta de Trabalho Final: Particionamento dinâmico de espaço bidimensional

Carlos Eduardo Benevides Bezerra CMP189 – Algoritmos Geométricos

Problema

Dado um espaço bidimensional, através do qual estão distribuídos avatares (pontos), dividí-lo em N regiões, de forma que: c(Si) seja o mesmo* para todas as regiões Ri, onde a função c(S)

calcula a carga de uma região com base no conjunto S de avatares contidos nela

* Como geralmente não é possível que c(Si) seja exatamente o mesmo, o objetivo é minimizar o seu desvio.

Dada uma divisão onde o c(Si) de uma região Ri desvia além do tolerável, modificar a divisão de maneira que a carga de Ri esteja dentro de um limite aceitável

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Exemplo

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Contexto

Em MMOGs, existem dezenas de milhares de jogadores simultâneos

Solução: multi-servidor O ambiente do jogo é dividido em partições, cada uma

administrada por um servidor Cada jogador precisa de atualizações de estado do

ambiente do jogo (uso da banda de upload do server) A carga sobre os servidores deve ser rebalanceada,

sempre que algum deles estiver sobrecarregado

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Cálculo da carga em um MMOG

A carga da região depende da distribuição dos avatares dos jogadores Cada jogador deve receber atualizações de estado de seu próprio avatar e

daqueles com quem interage

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Possível solução

KD-Tree Divisão inicial

A cada passo é definida uma linha de corte que divida o conjunto de avatares restantes em dois conjuntos de carga semelhante

Rebalanceamento As coordenadas x e y das linhas de corte são modificadas Feito primeiro no nível das folhas, partindo do corte entre a

região sobrecarregada e sua região vizinha Percorre-se a árvore enquanto a divisão não satisfizer o

critério de balanceamento

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Utilizando uma KD-Tree

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Trabalhos Relacionados

(DE VLEESCHAUWER et al., 2005) Dynamic microcell assignment for massively multiplayer online gaming. In: Proceedings of the ACM SIGCOMM workshop on Network and system support for games, NetGames

(AHMED; SHIRMOHAMMADI, 2008) A Microcell Oriented Load Balancing Model for Collaborative Virtual Environments. In: Proceedings of the IEEE Conference on Virtual Environments, Human-Computer Interfaces and Measurement Systems

(BEZERRA; GEYER, 2009) A load balancing scheme for massively multiplayer online games. In: Massively Multiuser Online Gaming Systems and Applications, Special Issue of Springer’s Multimedia Tools and Applications

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Células e regiões

Propõe-se uma divisão do espaço em células estáticas de mesmo tamanho

As células são agrupadas, formando uma região, que é então atribuída a um servidor

Para rebalancear a carga, as células são transferidas entre regiões

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Exemplo de divisão em células

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Exemplo de divisão em células

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Exemplo de divisão em células

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Resultados Esperados

Reduzir o uso de memória para armazenamento da estrutura de dados

Reduzir o tempo necessário para que os servidores executem o rebalanceamento Ao invés de reenviar a lista de todas as células que mudaram de região,

basta enviar o novo valor x ou y das linhas de corte que se moveram Maior granularidade com células = células menores = maior tráfego

quando rebalanceando Utilizando a KD-Tree, a linha que separa as regiões pode ter qualquer

coordenada x ou y.

Obter uma melhor divisão do espaço em alguns casos especias que não seriam bem tratados com a baixa granularidade das células

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Caso especial

CélulasCélulas KD-TREEKD-TREE

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Cronograma

Revisão bibliográfica Semana de 11/05 a 17/05

Análise do problema e busca de soluções De 18/05 a 31/05

Implementação do(s) algoritmo(s) De 01/06 a 14/06

Simulações e análise dos resultados De 15/06 a 28/06

Escrita do artigo e montagem da apresentação Deadline: 12/07

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