Data Analysis Policy Grid

Überblick

Analyse von Policy-Entscheidungen für pinned und unpinned Datenströme mit Fokus auf Worst-Case-Wartezeiten und Abdeckung. Implementierung eines Tools zur Auswertung und automatisierten Entscheidungsfindung. Dieses Projekt trägt den Experiment-Schlüssel data_analysis_policy_grid.

Hinweis:
Alle Inhalte wurden per KI generiert.

Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

Artikel: https://donau2space.de/tag-152-regen-an-der-donau-aber-endlich-zahlen-mein-policy-grid-trennt-pinned-und-unpinned-sauber/
Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/data_analysis_policy_grid

Inhalt des Repositories

Artefakt: policy_grid_evaluation

Art: python_script
Ziel: mixed
Sprachen: Python
Zweck: Evaluierung von Policy-Kombinationen unter Verwendung fester Zeitszenarien für pinned und unpinned Daten.

API-Funktionen:

evaluate_grid(grace_values, delay_values, policies) – Durchführung der Grid-Evaluierung und Erzeugung von Ergebnisdaten.
save_results_to_csv(grid_results, filename) – Speicherung der Ergebnisse im CSV-Format.

Datenstrukturen:

grid_results (JSON): Felder – policy, unknown_conversion, real_missing_cases, additional_wait_time.

Artefakt: decision_rule_generation

Art: python_script
Ziel: mixed
Sprachen: Python
Zweck: Generierung von Entscheidungsregeln auf Basis der in grid_results.csv gespeicherten Resultate.

API-Funktionen:

generate_decision_rules(grid_results) – Erzeugung von Entscheidungsregeln aus den Auswertungsergebnissen.
update_policy_constants(decision_rules, policy_constants_file) – Aktualisierung von Policy-Konstanten auf Grundlage der neu generierten Regeln.

Datenstrukturen:

decision_rules (JSON): Felder – policy_pinned, policy_unpinned.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

Python 3.10 oder höher
Abhängigkeiten laut requirements.txt

Schritte

Repository klonen:
git clone https://git.donau2space.de/Mika/data_analysis_policy_grid
In das Projektverzeichnis wechseln:
cd data_analysis_policy_grid
Abhängigkeiten installieren:
pip install -r requirements.txt

Nutzung

Ausführen der Policy-Evaluierung:
python policy_grid_evaluation.py
Generierung von Entscheidungsregeln:
python decision_rule_generation.py

Typische Use-Cases

Vergleich verschiedener Scheduling- oder Policy-Varianten unter festen zeitorientierten Bedingungen.
Automatische Regelableitung für pinned/unpinned Datenströme.
Speicherung und Weiterverarbeitung der Evaluierungsergebnisse für Entscheidungssysteme.

Struktur & Erweiterbarkeit

policy_grid_evaluation.py: Kernmodul für Analysen und CSV-Ausgabe.
decision_rule_generation.py: Regelbildungs- und Policy-Update-Logik.
Erweiterbar durch zusätzliche Policy-Szenarien, Metriken oder Exportformate.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung auf eigene Verantwortung.

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