Torus网络中容错路由算法的设计与概率分析

基于k-Torus子网的概念提出了一个简单的Torus网络容错路由算法。假设结点出错相互独立,计算出路由算法成功路由的概率。对于几十万个结点以上的Torus网络,提出的路由算法构造通路的概率可达99%,且所提出的路由算法具有线性的特点。     

计算具有不可靠结点分布式网络可靠度的一个因子分解算法

1 引言随着计算机技术的迅速发展,计算机已在各个领域得到广泛的应用。越来越多的部门,象通讯、金融、国防、工业控制等领域,对计算机产生了很强的依赖性。这些系统的计算机一旦发生故障,将带来不可估量的损失。分布式网络以其可靠、坚固、快速响应、易于修改和扩充、资源共享等优点,而被广泛应用,其可靠度的计算成为人们关注的重要课题。目前,国内外学者对一般网络可靠度进行了较多的研究,但对于具有不可靠结点的分布式网络的分布程序可靠度(Distribut-ed Program Reliability,DPR)的研究还不多见。所谓分布程序可靠度是指分布计算网络中一个给定的程序可以被成功实现的概率,一个程序被成功实现是指执行该程序所需要的所有数据文件已从网络的各结点处得到。文[6]给出一个可靠     

一种基于Torus网络的高效随机Oblivious路由算法

一个好的路由算法应同时满足:最小的路由跳数以减小传输延时,保持通讯的局域性;最大的平均情况和最坏情况吞吐率;简单的路由器结构。随机Oblivious路由算法在低功耗并行计算机互联网络以及片上网络中得到广泛应用。针对Torus网络下已提出的Oblivious路由算法所需虚通道数目多的缺点,提出了随机Oblivious路由算法WRD,该算法仅使用两条虚拟通道即可实现算法的无死锁性。通过仿真对所提算法的性能进行了验证,结果表明,该算法与使用两条虚拟通道的O1TURN路由算法相比,WRD路由算法在所有通讯模式下的网络吞吐率均有所提升。与使用四条虚拟通道的RLB算法相比,新提出的WRD路由算法性能接近于RLB算法,甚至在多个通讯模式下的网络吞吐率要好于RLB算法,而且WRD路由算法仅使用两条虚拟通道,降低了网络系统成本和功耗。     

用Torus网络构建可扩展分组交换结构的设计方案

提出了一种采用Torus网络技术的模块化交换子网结构--可配置单板(CB),给出了应用CB模块构建可扩展交换结构的具体设计方案,并讨论了关键设计参数的取值.该方案支持交换端口数与交换容量数百倍的平滑扩展.仿真实验结果验证了该方案的可行性.     

直线引导的Torus结构路由算法

为了提高片上网络在Torus拓扑结构下的路由通信效率,提出了一种基于直线引导思想的路由算法Tline。该路由算法将Torus拓扑结构的片上网络拓展为类似Mesh结构的坐标平面,以数据包的源节点和目的节点构成的直线为路由转发方向,并根据周围邻近节点的拥塞状况选择传输路径方向实现部分自适应路由。实验结果表明,与XY、OE路由算法相比,在热点流量模式下Tline路由算法具有较好的路由性能,且平均能耗降低约8%。     

一种基于小波分解的非线性系统辨识的新方法

提出了一种结合小波理论和NARX模型的新辨识算法．该算法利用小波(多维小波)函数有效的逼近能力避免了通常确定NARX模型结构时的复杂过程，构成了一个相当通用且不依赖于系统先验信息的辨识框架．应用递推最小二乘算法估计模型参数时，该算法可实现系统的在线辨识．两仿真算例说明了这种算法的有效性．     

基于能量约束的无线传感器网络可靠性研究

针对传感器网络系统(WSN)对任务完成所需能量有约束的特点,首先建立了WSN系统的网络模型和任务模型,引入了能量权函数,建立了基于任务的无线传感器网络系统可靠性模型,最后针对无线传感器网络的典型层次簇拓扑结构,给出了建模实例。该方法为WSN系统的任务级划分与拓扑结构的选择和优化提供依据和参考。     

多状态网络可靠度下界的矩阵分解算法

为减少计算多状态网络可靠度精确值的复杂性,提出基于分解计算多状态网络不可靠度精确值的思想,在此基础上提出一个求解多状态网络不可靠度动态上界(对应于可靠度动态下界)的算法.算法先通过分解运算去除某些边引起的d-最小割集之间的相关性,将网络不可靠度转化为多个互斥事件的概率之和,再应用MESP界求取这些事件的概率,计算网络不可靠度上界,对应得到可靠度下界,并计算了得到的可靠度下界与精确值间的绝对误差界.通过定义d-最小割集矩阵,利用矩阵分解实现算法,结构清晰、便于编程计算.相关引理的证明及算例分析表明随着分解的深入,算法能够得到满足精度要求的可靠度下界.     

一种基于混合遗传的贝叶斯网络分解算法

针对最优贝叶斯网络分解是一个NP-完全问题,提出了一种基于混合遗传贝叶斯网络分解算法PHGA.PHGA算法将进化过程划分为三个不同的阶段,在前期和中期阶段采用较大的种群规模和交叉率,以及较小的群体选择压力,来增强PHGA算法的全局探索能力,避免早熟现象;在后期采用较小的种群规模和交叉率,以及较大的群体选择压力,并引入爬山局部优化算子,以增强群体在进化后期中的局部寻优能力,提高算法的收敛速度.三个标准的贝叶斯网络上的实验表明该算法在最优解方面要优于遗传算法和模拟退火算法.     

基于链路可靠性的Ad Hoc网络路由协议研究

本文在随机移走(Random Walk-Based)模型的基础上,对Ad Hoc网络链路通信的可靠性进行分析,给出链路可靠性的简单数学模型,提出一种基于链路可靠度的路由协议,并通过仿真实验验证了该协议的有效性.     

基于经验模态分解的混合软件可靠性预测模型

基于经验模态分解结合支持向量回归算法与灰色系统理论提出一种混合软件可靠性预测模型,通过对原始软件失效数据使用经验模态分解方法进行预处理,将失效数据分解得到不同频段的本征模态分量和剩余分量,用支持向量回归算法对本征模态分量进行预测,用灰色系统模型GM（1,1）对剩余分量进行预测,然后将预测结果进行重构,得到最终软件可靠性预测值。为了验证所提混合预测模型的有效性,利用两组真实软件失效数据,与SVR可靠性预测模型和GM（1,1）可靠性预测模型进行实验对比分析,实验结果表明,所提混合预测模型较这两种可靠性预测模型具有更精确的预测精度。     

基于体系结构的软件可靠性指标分配方法研究

为提高软件可靠性分配的合理性和工程实用性,对现有的各种软件可靠性分配技术与方法进行深入分析和总结,提出了基于体系结构的软件可靠性指标分配方法.该方法利用离散马尔科夫链状态模型(DTMC)表示软件系统可靠性与各构件可靠性之间的关系,从而建立了考虑体系结构的软件可靠性分配模型;利用灵敏度分析各构件对系统可靠性指标的影响程度.实验结果表明了该方法较传统分配方法更有效.     

基于网络化简和向量集分解的网络两终端可靠度算法*

可靠度是衡量网络性能最重要的指标之一,不交和算法和因子分解算法是计算网络可靠度最重要的两种方法。不交和算法需要提前枚举网络所有极小路或极小割,因子分解算法虽然不需要枚举极小路或极小割,但每次只能分解一条边的状态。为了克服这两种算法的不足,基于网络化简和向量集分解,提出一个计算网络可靠度的高效、实用算法。该算法具有如下特点：a）算法首先求得网络的不可靠度,进而可得网络的可靠度;b）算法不需要提前枚举网络所有极小路和极小割;c）通过引入网络化简操作和向量集分解方法,算法每次可以分解多条边的状态,从而能更快速、     

基于蒙特卡罗法的FC-AE-ASM网络可靠性研究

对于FC-AE-ASM网络的可靠性问题,从FC-AE-ASM网络的基本模型出发,介绍了两种FC-AE-ASM网络冗余结构;提出了基于蒙特卡罗仿真法的网络可靠性分析方法,给出了FC-AE-ASM网络全端可靠度计算方法,给出了仿真结果的误差分析公式;结合由多个FC交换机组成的复杂FC-AE-ASM网络模型实例,分析链路冗余结构、链路可靠概率和节点可靠概率对FC-AE-ASM网络可靠性的影响。     

基于分解组合法的三维景观网络共享

各地的数字城市建设积累了大量城镇区域的三维景观数据,但因为采用的标准规范、技术路线不同,之间不能互相共享和应用而成为"信息孤岛"。针对社会、公众三维景观网络在线共享的需求,分析三维景观数据内容、数据组织等标准规范和共享要求,比较二维、三维地理信息数据共享模式和集成机制,研究三维景观在线发布技术,提出基于分解组合法的跨地区三维景观在线共享的基本思路和技术路线,通过将三维信息在服务端分解为地形、影像、模型等组成单元,利用标准的地理信息服务发布,在客户端利用HTML5实现三维信息的组合和表达。通过省、市、县三级的共享实验表明,该方法对现有三维景观成果进行少量的改造就能够有效地实现共享。     

基于设备可靠性分析的最优投资策略

定义了设备可靠性的概念,给出了设备可靠性的评价模型,对化工设备在固定时间内运行的可靠性进行了分析,提出了设备投资的最优化策略的数学模型和求解策略。结合实例给出了如何在满足系统可靠性要求的前提下实现设备最优投资的策略,并计算出了所需备用设备的最小数量。结果表明此策略可以广泛应用于工程实践中。     

Stefan problem solved by Adomian decomposition method

The solution of the one-phase Stefan problem is presented. This problem consists of finding the distribution of temperature in the domain and the position of the moving interface (freezing front). The proposed solution is based on the Adomian decomposition method and optimalization. The validity of the approach is verified by comparing the results obtained with the analytical solution.     

基于递归神经网络的英译汉机器翻译模型设计与实现

在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质量是对汉语处理的一个重要贡献;设计了一个英汉机器翻译系统的模型,该系统使用基于知识的上下文向量来映射英语和汉语单词,采用编解码递归神经网络实现;对基于激活函数模型的性能进行了测试,测试结果表明,编码器层的线性激活函数和解码器层的双曲正切激活函数性能最好;从GRU和LSTM层的执行情况来看,GRU的性能优于LSTM;注意层采用softmax和sigmoid激活函数进行设置,该模型的方法在交叉熵损失度量方面优于现有的系统.     

用于软件可靠性分析的分解方法

随机Petri网(SPN)是一种有力的系统建模和分析工具.但SPN在应用中经常碰到状态空间爆炸问题.分解压缩技术是解决随机网状态空间指数性增长的有效方法之一.介绍了一种获得SPN可靠性模型瞬时状态的分解方法.该方法在保证评价和预测可靠性精确度的基础上,不仅能有效地降低可靠性描述与分析的复杂度,还扩大了分解压缩技术的适用范围.     

基于随机Petri网的软件可靠性分析方法

软件可靠性模型对于软件可靠性估测起着核心作用.目前提出的模型大多数都不能很好的适应复杂多变的应用环境的要求.针对构件化软件提出了一种基于随机Petri网的软件可靠性分析方法,它符合尽可能在软件开发的上游阶段对软件进行可靠性评估的思想.使用该方法建立起的模型可以很好的描述软件系统的动态变化过程,尽可能多的考虑了影响软件可靠性的因素,有利于降低软件可靠性描述与分析的复杂度,并可以得到软件系统处于各个状态的瞬时及稳态概率.