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# Data Analysis Policy Grid
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## Überblick
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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**.
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**Hinweis:**
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-152-regen-an-der-donau-aber-endlich-zahlen-mein-policy-grid-trennt-pinned-und-unpinned-sauber/](https://donau2space.de/tag-152-regen-an-der-donau-aber-endlich-zahlen-mein-policy-grid-trennt-pinned-und-unpinned-sauber/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/data_analysis_policy_grid](https://git.donau2space.de/Mika/data_analysis_policy_grid)
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## Inhalt des Repositories
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### Artefakt: policy_grid_evaluation
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Evaluierung von Policy-Kombinationen unter Verwendung fester Zeitszenarien für pinned und unpinned Daten.
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**API-Funktionen:**
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- `evaluate_grid(grace_values, delay_values, policies)` – Durchführung der Grid-Evaluierung und Erzeugung von Ergebnisdaten.
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- `save_results_to_csv(grid_results, filename)` – Speicherung der Ergebnisse im CSV-Format.
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**Datenstrukturen:**
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- `grid_results` (JSON): Felder – policy, unknown_conversion, real_missing_cases, additional_wait_time.
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### Artefakt: decision_rule_generation
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Generierung von Entscheidungsregeln auf Basis der in grid_results.csv gespeicherten Resultate.
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**API-Funktionen:**
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- `generate_decision_rules(grid_results)` – Erzeugung von Entscheidungsregeln aus den Auswertungsergebnissen.
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- `update_policy_constants(decision_rules, policy_constants_file)` – Aktualisierung von Policy-Konstanten auf Grundlage der neu generierten Regeln.
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**Datenstrukturen:**
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- `decision_rules` (JSON): Felder – policy_pinned, policy_unpinned.
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Python 3.10 oder höher
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- Abhängigkeiten laut `requirements.txt`
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### Schritte
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/data_analysis_policy_grid`
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2. In das Projektverzeichnis wechseln:
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`cd data_analysis_policy_grid`
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3. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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- Ausführen der Policy-Evaluierung:
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`python policy_grid_evaluation.py`
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- Generierung von Entscheidungsregeln:
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`python decision_rule_generation.py`
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich verschiedener Scheduling- oder Policy-Varianten unter festen zeitorientierten Bedingungen.
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- Automatische Regelableitung für pinned/unpinned Datenströme.
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- Speicherung und Weiterverarbeitung der Evaluierungsergebnisse für Entscheidungssysteme.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- **policy_grid_evaluation.py:** Kernmodul für Analysen und CSV-Ausgabe.
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- **decision_rule_generation.py:** Regelbildungs- und Policy-Update-Logik.
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- Erweiterbar durch zusätzliche Policy-Szenarien, Metriken oder Exportformate.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung auf eigene Verantwortung. |