基于最大空闲矩形的可重构资源管理方法

可重构硬件如FPGA的规模和集成度的提高使其承载的硬件任务越来越多,FPGA的动态部分重构能力使任务可在系统运行过程中动态地添加或者删除而不影响其他任务的运行,对可重构硬件的资源管理非常重要。该文提出一种基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法,使用这些最大空闲矩形能够有效地管理可重构资源,便于更好地利用具有动态部分重构能力的可重构硬件。     

动态部分可重构系统空闲资源全集管理研究

可重构系统兼具了传统处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,FPGA的动态部分重构能够实现计算和重构操作的同时进行,使系统能够动态地改变任务的运行。在动态部分可重构系统中,高效的空闲资源管理策略对系统整体性起着非常重要的作用。提出了一种基于单向栈的算法来寻找最大空闲矩形(MFR)。利用可重构计算单元的不同叮值进出单向栈来找到所有最大空闲矩形。通过实验表明,算法通过使用单向找与算法优化,有效地提高了查找空闲资源全集的性能。     

一种应用图论方法管理可重构资源的策略

可重构硬件资源的管理是可重构操作系统的一个首要任务。提出了一种基于图论技术的管理空闲资源的UPFS算法。其核心思想是将FPGA的空闲区域映射成无向图,在无向图中运用部接矩阵和方向矢量交角等概念,求解最大回路和通路,最终找到满足条件的最大空闲矩形集。仿真实验表明,UPFS算法与已有算法相比,能有效减少系统资源浪费,降低系统硬件布局时间,是可行的管理策略。     

可重构资源管理及硬件任务布局的算法研究

可重构系统具有微处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,可重构硬件的动态部分重构能力能够实现计算和重构操作的重叠,使系统能够动态地改变运行任务,可重构资源管理和硬件任务布局方法是提高可重构系统性能的关键.提出了基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法(TT-KAMER),能够有效地管理系统的空闲可重构资源;在此基础上使用FF和启发式BF算法进行硬件任务的布局.实验表明,算法能够有效地实现在线资源分配与任务布局,获得较高的资源利用率.     

求解零空闲流水线调度问题的改进蚁群算法*

在研究蚁群算法的基础上,解决零空闲流水线调度问题的最大完工时间。改进了蚁群算法中信息素密度的初始化方法和更新规则,结合快速邻域搜索算法,解决算法易陷入局部收敛的缺点,提出了该算法解决零空闲调度问题的最佳求解策略。仿真实验表明,该算法具有高效性和优越性。     

一种高回报的最小空闲时间优先实时调度改进算法

信号任务调度算法是提高信息物理系统执行效能的关键,而最小空闲时间优先算法(LSF)、最早截止时间优先算法(EDF)和最大价值优先算法(HVF)在系统满载的情况下无法很好地完成任务调度并且系统能耗很高。为此,提出一种改进型调度算法。将任务能耗、任务完成价值和任务紧迫程度相结合,通过引入任务调度优先级和任务实际调度优先级的形式,实现任务的动态调度。实验结果表明,对于同一个任务集,在完成相同调度任务数量的情况下,改进算法的系统能耗小于采用LSF算法和EDF算法的系统能耗。系统满载时,在完成任务总价值相同的情况下,采用改进算法的系统所需要的能耗比HVF算法更少。     

基于网络链路空闲率的QoS选播路由算法

提出一种基于网络链路空闲率的QoS选播路由算法。该算法从负载平衡的思想出发，赋予每条链路一个与全局资源相关的权值即链路相对空闲率，寻找链路相对空闲率较高的选播路径。实验结果表明，该算法能有效平衡网络负载和服务器负载，提高源节点的请求接受率。     

基于PTIDES执行策略的调度算法

分析现有PTIDES执行策略调度算法,综合考虑事件的截止期和执行时间,改进传统最小空闲时间优先算法,将空闲时间作为事件调度优先权,提出零空闲时间优先PTIDES调度算法——ZSFPTIDES。实例分析表明,ZSFPTIDES调度算法能避免事件在处理过程中因得不到及时处理而夭折的现象,减小事件的抢占切换率,优化分布实时嵌入式系统的调度性能。     

EDF统一调度硬实时周期任务和偶发任务的可调度性判定算法

现有的硬实时周期任务和非周期任务的混合调度方法都没有保证非周期任务的实时性,所以不适合调度具有强实时要求的偶发任务.通过分析和计算EDF算法调度偶发任务所占用的空闲时间和挪用时间,以及调度后对空闲时间和最大可挪用时间的影响,提出一种采用EDF算法统一调度硬实时周期任务和偶发任务时的可调度性充分判定算法.最后用仿真实验得出了该算法在不同系统负载下的判定准确率和偶发任务的平均响应时间.     

基于负载均衡的MapReduce后备任务上限自适应算法

已有算法采用固定后备任务上限,不能动态适应负载水平变化。针对该问题,提出了基于负载均衡的MapReduce后备任务上限自适应算法。通过计算空闲节点强度和网络带宽分析系统负载水平,不断调整后备任务上限,精确控制后备任务数量,避免因过多空闲节点空载导致资源浪费或过度执行后备任务导致网络拥塞。实验表明,该算法能有效感知系统负载水平,对后备任务数量作出合理调整,并且比原算法在负载均衡和作业响应时间上有明显的提升。     

求解0/1背包问题的改进人工鱼群算法研究

分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进行编码,利用物品的单位价值（价值-质量比）启发式信息进行解码,直接在编码空间上模拟人工鱼行为。使用优质解随机游走寻优、优质解保留劣质解被替换和劣质解随机游走寻优三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。     

改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。     

一种新的应用于文本特征子集优化的GATS算法

针对文本分类中特征子集优化问题,将禁忌搜索算法引入到遗传算法中对遗传算法的核心算子——交叉算子进行改进形成禁忌交叉算子,改进后的算法称为GATS（遗传禁忌搜索算法）,并将其应用在文本分类中来实现空间降维。实验证明,应用此方法进行文本特征项的选取不仅能够保持GA和TS算法本身的优点,还能在一定程度上提高文本分类的准确率。     

基于改进ACO算法的印制电路板装配研究

引入带顺序相关切换时间的单机带权延期模型,研究印制电路板(PCB)装配中单生产线多板型的调度问题,使用改进的蚁群优化(ACO)算法对其进行求解。在改进算法中,使用带禁忌表的信息素更新策略防止算法过早收敛,以多线程方式实现局部搜索,通过路径池使局部搜索与蚁群进行交互和通信。测试结果表明,改进算法可以有效提高PCB装配效率,降低生产任务延期率。     

一种高效的三维轮廓曲线匹配算法

针对三维碎片自动拼接中的碎片匹配问题,提出一种高效的轮廓曲线匹配算法。用B-样条曲线表示三维空间曲线,并计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,在匹配过程中,对轮廓特征点按其邻域曲面片进行分类,根据特征点类型标志及特征段之间的欧式距离对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,再利用法矢对相似性较高的轮廓段进行可匹配性验证。实验结果证明该算法是稳定、高效的。     

基于渐进式神经网络架构搜索的人体运动识别

为了解决基于传感器数据的运动识别问题，利用深度卷积神经网络（CNN）在公开的OPPORTUNITY传感器数据集上进行运动识别，提出了一种改进的渐进式神经网络架构搜索（PNAS）算法。首先，神经网络模型设计过程中不再依赖于合适拓扑结构的手动选择，而是通过PNAS算法来设计最优拓扑结构以最大化F1分数；其次，使用基于序列模型的优化（SMBO）策略，在该策略中将按照复杂度从低到高的顺序搜索结构空间，同时学习一个代理函数以引导对结构空间的搜索；最后，将搜索过程中表现最好的20个模型在OPPORTUNIT数据集上进行完全训练，并从中选出表现最好的模型作为搜索到的最优架构。通过这种方式搜索到的最优架构在OPPORTUNITY数据集上的F1分数达到了93.08%，与进化算法搜索到的最优架构及DeepConvLSTM相比分别提升了1.34%和1.73%，证明该方法能够改进以前手工设计的模型结构，且是可行有效的。     

一种求解邮路问题的量子进化算法

乡村邮递员问题属于NP完全问题,对它的近似求解方法主要是智能算法及线性规划,但其中的基本量子进化算法易陷于局部最优解。为此,提出一种新的量子进化算法,结合城市垃圾运输问题,对算法进行测试。结果表明,该算法在全局寻优能力及种群多样性方面均比传统算法有所改进,是求解乡村邮递员问题的一种有效算法。     

基于Voronoi图的自适应快速码字搜索算法

PVDS算法因搜索固定数量的纹波导致搜索范围过大,编码效率较低。针对该问题,提出一种基于Voronoi图的自适应纹波搜索算法APVDS。通过实验确定一组合理的阈值,每搜索一个纹波就根据阈值判断是否达到搜索停止条件,由此减少所需搜索的纹波数。仿真实验结果表明,自适应搜索到2个纹波后,APVDS与PVDS算法的编码质量基本相同,但平均搜索范围明显缩小,平均编码时间也相应减少。     

基于改进QGA的T-S模糊控制器设计

利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在 空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。     

一种基于视频实时处理的车道检测算法

提出了一种基于VFW进行视频图像实时采集处理, 并采用扫描线与区域生长相结合的图像分析算法, 实现了道路车道标线的视频实时检测。采用自适应感兴趣区域（AOI）选择以及根据车道状况确定帧处理策略的方法, 使运算速度满足实时要求。