开销敏感的多处理器最优节能实时调度算法

嵌入式多处理器系统的能耗问题变得日益重要,如何减少能耗同时满足实时约束成为多处理器系统节能实时调度中的一个重要问题.目前绝大多数研究基于关键速度降低处理器的频率以减少动态能耗,采用关闭处理器的方法减少静态能耗.虽然这种方法可以实现节能,但是不能保证最小化能耗.而现有最优的节能实时调度未考虑处理器状态切换的时间和能量开销,因此在切换开销不可忽视的实际平台中不再是最优的.文中针对具有独立动态电压频率调节和动态功耗管理功能的多处理器系统,考虑处理器切换开销,提出一种基于帧任务模型的最优节能实时调度算法.该算法根据关键速度来判断系统负载情况,确定具有最低能耗值的活跃处理器个数,然后根据状态切换开销来确定最优调度序列.该算法允许实时任务在处理器之间任意迁移,计算复杂度小,易于实现.数学分析证明了该算法的最优性.     

一种基于构件重构的路由器能耗细粒度调整方法

可重构路由器采用构件化的体系结构,使以构件为对象的能耗细粒度调整成为可能.论文面向路由器低能耗问题,基于部件能耗随业务负载变化的思想,在对构件化路由器低能耗模型分析的基础上,提出了基于构件重构的路由器能耗细粒度调整方法.该方法使用布尔二次指数平滑法预测网络负载变化,能够有效避免重构结果滞后于负载变化;使用遗传算法并行搜索构件配置空间,能够快速搜索出最优构件配置方案.使用真实网络流量进行实验,结果表明,该方法能够根据负载的动态变化进行构件重构,能够使路由器能耗跟随负载变化,与传统算法相比可以节省60％的算法运行时间,降低构件组25％能耗.     

基于改进离散粒子群的蜂窝网络信道分配

为了提高蜂窝移动通信系统的频谱利用率,提出了一种基于改进离散粒子群算法的频率分配方法.基于文化算法的思想,设计了具有方向性的最优渐进式变异算子.当粒子出现聚集时,对粒子中的最优粒子执行文中引入的最优渐进式变异算子,在增强算法的局部搜索能力的同时,增强了算法的全局搜索能力.粒子采用了最小间距编码,压缩了求解空间加快了算法收敛.仿真实验结果表明,该算法在频率分配问题上的搜索能力更强,在21蜂窝小区中寻找到的最小可用频率数为40.     

一种粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先采用整数矩阵对粒子进行编码,并定义交换操作更新粒子状态,实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

基于粒子群优化算法的异构多处理器任务调度

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时通过引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务的执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

保证QoS的片上网络低能耗映射与路由方法

为解决二维mesh片上网络的服务质量和低能耗问题，提出基于最优化搜索的拓扑映射与路由方法Q-LEMR．该方法以降低芯片通信能耗为目标，在保证系统延迟与带宽的服务质量的前提下，自动将给定应用的IP核映射到片上网络结构上，并为通信踪迹定制设计确定的、非死锁的最短路径路由；同时通过加速策略使映射和路由的计算在可接受的时间范围内完成．实验结果表明，Q—LEMR较现有工作平均降低通信能耗28．8％，并满足服务质量要求．     

一种新的基于动态电压调整的单任务调度方法

合理运用动态电压调整技术可以有效降低实时任务运行所需的能耗.提出了一种新的单任务DVS调度方法,针对程序的平均执行信息,并结合参数化动态预测策略,合理设置电压/频率调整点.实验结果表明,该方法能够充分利用动态松弛时间,有效控制调整开销,实现较高的能耗优化率.     

一种无缓存片上网络交叉开关调度机制

提出一种无缓存片上网络的交叉开关调度机制.无缓存是指将路由节点输入端口缓存以及相应的控制逻辑移除,以降低实现开销.该调度机制在每个输入端口设置一条自回环通道,并在“偏转”路由基础上采用一种基于“偏转”和自回环次数的优先级策略,以通过减小“偏转”次数提高无缓存片上网络的网络性能.实验表明,此调度机制相对于基本的无缓存机制,可保证在硬件开销与能耗不增的前提下,提高网络性能;相对于典型的有缓存机制,在负载较低时其网络性能更优,负载较高时性能略低,但可使硬件开销与能耗分别下降58.9％与40.2％,并使频率提高74.6％.     

模糊云资源调度问题的RIOPSO算法

针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系.使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模糊云资源调度进行求解.该算法使用了正交初始化粒子群的方法,提升粒子初始探索最优调度方案的质量,在粒子搜索过程中使用重新随机化控制粒子的搜索范围,使用实时更新惯性权重的方式控制粒子在搜索中的速度,从而得到最优的调度方案.在Cloudsim仿真平台上使用随机生成的仿真数据,对提出的问题模型和优化算法进行验证,证明了模型的可靠性,实验结果表明使用提出的优化算法,可以达到使云资源调度中总执行时间和总执行成本降低的目的,并且在收敛速度、求解能力方面具有良好的性能.     

GIS空间分析中两种改进的路径规划算法

通过对经典Dijkstra算法和启发式搜索的分枝算法的分析,分别对它们进行了改进.在VC下编制程序进行了实验,表明改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点的计算,使其时间复杂性得到降低,同时也减少了运算空间开销;改进的分枝算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.