Синхронизация времени в распределенном имитационном моделировании

Рис. 7. Слишком много нулевых сообщений (lookahead = 0.5)

Многие усовершенствованные алгоритмы используют изложенную только что идею. Другая проблема заключается в следующем: пусть каждый процесс представляет собой вершину полного графа (каждый процесс может послать сообщение каждому из остальных процессов). При обработке каждого нулевого события каждый процесс выполняет широковещательную рассылку сообщений всем другим процессам. Одним словом, количество генерируемых процессами нулевых событий будет чрезвычайно большим.

Chandy и Misra решили эту проблему следующим образом: вычисления продолжаются до возникновения тупика. Далее тупик обнаруживают и устраняют. Тупик может быть устранён по той причине, что сообщение с минимальным временем безопасно и, следовательно, может быть обработано.
Альтернативой этому решению является вычисление нижней границы с целью увеличить множество безопасных сообщений.

7. 
   Оптимистическое управление временем
   

В отличие от консервативных алгоритмов, не допускающих нарушения ограничения локальной каузальности, оптимистические методы не следят за этим ограничением. Однако этот подход гарантирует выявление нарушения каузальности и его устранение. Оптимистический метод имеет два важных преимущества по сравнению с консервативным. Во-первых, ему свойственен более высокий уровень параллелизма. Действительно, если два события могут влиять друг на друга, но алгоритм таков, что на самом деле этого нет, то оптимистический программный механизм позволяет обрабатывать события параллельно в отличие от консервативного. Консервативный метод в этом случае всё равно требует последовательного выполнения этих двух событий. Во-вторых, консервативный механизм обычно требует дополнительной информации, например, расстояние между объектами. Это необходимо для определения безопасного события процесса. Оптимистические алгоритмы, использующие такую информацию, тоже выполняются быстрее, но влияние этой информации на корректность выполнения гораздо меньше. Оптимистический алгоритм, таким образом, более прозрачен при разработке математического программного обеспечения, чем консервативный, разработка программного обеспечения становится проще. С другой стороны, для оптимистического подхода могут потребоваться дополнительные вычисления, что снижает эффективность его применения.