PMC模型下的一个贪婪诊断算法

提出了一种PMC模型下基于矩阵运算的贪婪诊断算法——MGFD算法。算法结合作者曾经提出的"绝对故障基"思想,首先剔除绝对故障基,得到一个维度减小的矩阵,之后根据该矩阵求得集团。在文献[10]提出的四个贪婪诊断算法的基础上,提出集团的内贪婪因子、外贪婪因子、综合贪婪因子等概念,设计了新的贪婪准则。论证了MGFD算法的正确性,并对算法进行了实验仿真。实验结果表明,MGFD算法相比文献[10]提出的贪婪诊断算法,具有较高的诊断正确率。     

基于PMC故障模型的NASD诊断算法

在PMC故障模型下,现有的自适应顺序诊断算法（ASD算法）不能充分利用所有的测试结果。为了有效地减少测试次数,提高诊断效率,提出一种新的自适应顺序诊断算法（NASD算法）。引入相对故障单元的概念,给出并证明了故障单元和无故障单元的判别定理。据此给出系统诊断的策略：（1）边寻求无故障单元边确诊故障单元;（2）已确认的故障单元不再参与任何测试;（3）找到无故障单元或故障单元数接近一半时,系统诊断结束。实例表明,NASD算法优于其他ASD算法。     

基于PMC模型的高效人工免疫诊断算法

诊断算法是系统级故障诊断的一个重要研究课题.文献[10]提出PMC模型下的人工免疫诊断算法,但是没有充分利用PMC模型的特点,并在计算亲和度的时候给出一个假设.对此首先利用PMC模型的特点优化初始种群的质量,其次定义优化后的亲和度函数,最后提出新的算法流程,并证明算法的正确性和收敛性.模拟实验显示在CPU时间和迭代次数上都优于原算法.     

超立方体网络环诊断策略的研究

多处理器系统的传统故障诊断策略和条件可诊断策略已经被广泛研究,然而并未解决系统中存在的大量故障结点问题。提出一种新的策略--环诊断策略,即通过环分割方法对汉密尔顿环进行诊断,从而找出系统中存在的所有故障结点,并给出了超立方体网络的环诊断策略及一些重要性质。与此同时,提出了超立方体网络的环快速诊断算法,快速定位系统中的所有故障结点。基于以上策略,得到了在PMC模型下,n-维超立方体网络的环诊断度为(n2+n)/2,时间复杂度为O(n),其中n表示多处理器系统中处理器的个数。与超立方体网络的传统故障诊断策略和条件诊断策略相比较, 本文提出的环诊断策略具有诊断度大、时间复杂度小的优点。     

在PMC模型下单向k元n立方体的诊断度

图的连通度和诊断度是与互连网络的可靠性密切相关的两个参数,而[g]好邻连通度和[g]好邻诊断度是比连通度和诊断度更精确的指标。[k]元[n]立方体是多处理机系统的最常用网络之一,而单向[k]元[n]立方体是指具有单向边的[k]元[n]立方体。证明了当[k≥3,n≥3]时,单向[k]元[n]立方体在PMC模型下的[1]好邻连通度是[k(n-1)],诊断度是[n]且[1]好邻诊断度是[kn-1]。     

PMC模型下网络故障的节点可诊断研究

传统故障诊断研究大多忽略了系统局部特征。PMC模型下,针对于这一问题,引入了节点可诊断的概念,并通过节点可诊断方法的研究得到了节点可诊断度的充分条件和◢t◣-可诊断新算法STFDA。最后,对◢n◣维超立方网络和◢n◣维星状网络从节点可诊断的角度进行了分析,验证了所得充分条件的正确性,并将算法应用到这两种网络中进行故障诊断。其中,充分条件和STFDA算法的实现借助了新的结构ST。STFDA算法的时间复杂度为◢O（Nδ）,δ◣为网络中节点的最大度。相比于其他算法,算法的时间复杂度得到显著降低。     

无K3子图的互连网络在PMC模型下的条件可诊断度

可诊断度是衡量一个互连网络可靠性的重要指标,常用来评估当系统中某些结点出现故障时将故障结点准确找出来的能力。PMC模型是一种经典的可诊断模型,被广泛地应用于系统诊断中,到目前为止,已经有很多的研究者基于PMC模型做出了大量研究成果。本文在PMC模型的基础上,对于不存在K3子图的网络的条件可诊断性进行了研究,并证明了当δ(G)≥9且任两个结点的共同邻居数不大于2时,无K3子图的图G是2δ(G)-1条件可诊断的;当δ(G)≥6且任两个结点的共同邻居数不大于2时,二部图G是2δ(G)-1条件可诊断的。     

改进的基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法

该文改进了基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法的理论，通过定义集团测试边和绝对故障集，简化了集团诊断图，由此能较易地找到所有的基于互测PMC模型的相容故障模式(即使不满足t—可诊断性)，从而大大减少了系统级故障诊断的复杂度，尤其是对强t—可诊断系统。     

交叉立方体在两种策略下的可诊断性

互连网络可诊断性度的高低是衡量这种网络性能优劣的重要标志二交叉立方体是近年提出的一类互连网络，它有一些比超立方体更好的性质．本文用PMC模型证明了n维交叉立方体Dn在精确策略和悲观策略下分别是n-可诊断的和（2n－2）／（2n－2）一可诊断的，从而证明民在这两种策略下的可诊断性度与n维超立体的相同．另外，本文在证明Dn是n-可诊断的同时，还得到了Dn中任何两顶点之间的n条互不相交的路径，它们可作为容错远路的依据．     

PMC诊断模型下的网络条件可诊断度研究

可诊断度是确保互连网络的可靠性的重要指标,是当网络的节点发生故障时,快速准确地找出网络中故障节点的能力。PMC模型是一种传统的系统诊断模型,迄今已有许多相关的研究成果并已被广泛地应用。本论文基于PMC诊断模型,在每个节点都有一个无故障邻居节点的条件下,证明当δ_E (G)≥15 且δ(G)≥5时,无K_3子图的图G δ_E 1条件可诊断;当δ_E (G)≥7且δ(G)≥3时,二部图G δ_E 1条件可诊断。     

Cross-cube在PMC诊断模型下的可诊断性

可诊断性度是衡量一个互连网络可靠性的重要指标。Cross-cube是超立方体的一种重要变型,与超立方体相比有许多好的性质。PMC模型是并行计算系统中的一种经典的诊断模型,在该模型下有两个著名的诊断策略：精确策略和悲观策略。证明了n维Cross-cube在精确策略下的可诊断性度是[n+1(n≥4)],在悲观策略下的可诊断性度是[2n-2(n≥4)]。证明了Cross-cube在精确策略下的可诊断性度大于超立方体的可诊断性度,在悲观策略下的可诊断性度与超立方体的可诊断性度相同。     

一种基于超立方体多处理机系统的快速诊断算法

为了提高可诊断系统的诊断度,可以采用悲观诊断策略进行诊断.超立方体是一种应用广泛的互连网络拓扑结构,具有可并行处理的某些性质,且n维超立方体是(2n-2)/(2n-2)-可诊断的.文中在MM*模型下,研究了超立方体的诊断问题,提出了一个O(Nolg2N)的悲观诊断算法,N是处理器总数.而经典的YML算法所需时间为O(N2.5).因此,文中的算法在时间复杂度方面是高效的.     

基于PMC模型的MWOFD算法

为了诊断出系统中的故障单元,首次将贝壳漫步优化算法用于解决系统级故障诊断问题,提出一种高效快速的诊断算法--MWOFD诊断（Mussels Wandering Optimization Fault Diagnosis）算法。结合系统级故障诊断的特点,设计了个体化编码及初始化的方法,并根据诊断模型所满足的方程约束重新设计了适应度函数,同时对二进制映射算法进行优化。最后将新算法与AD-FAFD算法,FAFD算法和EAFD算法进行实验对比,结果表明：MWOFD算法有效地提高了诊断正确率和诊断效率。     

基于神经网络求解三值模型下的故障诊断问题

在多处理机系统的系统级故障诊断中,一个重要的研究课题是确定最可能故障处理机集,该问题可以归结为NP一完全的整数线性规划问题。连续Hopfietd神经网络能够近似求解最优化问题,因此是解决这类问题的可选路径。文中主要研究如何构建连续Hopfield神经网络,以在三值PMC模型下近似地确定最可能故障集,相比于常用的二值诊断模型,能得到更准确的诊断结果。在超立方体结构上进行了一系列的数值实验,仿真结果表明：该方法具有实用性。     

交错立方体在故障情形下的诊断度和诊断算法

基于并行系统的超级计算机一直是学术界和工业界的研究热点。作为并行系统的基础,互连网络的性质直接决定了系统的性能。交错立方体作为超立方体的变形,是一种重要的互连网络,其与超立方体相比具有低直径等优越性。利用PMC诊断模型和图论方法,研究了交错立方体在故障情形下诊断度的精确值。然后提出该情形下的诊断算法,并分析了算法的时间复杂度。进一步通过仿真实验,验证在多种故障参数下,该诊断算法的高效性优于文献算法。本文的研究能够更加精确地度量交错立方体的可靠性。     

基于时间模型的蚁群算法

传统的蚁群算法,从仿生学的角度出发,已经成功应用于解决各种组合优化问题.但是由于其在应用时需要调试多个参数,这给那些没有经验的用户带来很多不便.本文从仿生的基础出发,回归到传统蚁群算法提出的基础,提出基于时间模型的蚁群算法.假定每只蚂蚁的速度相等,每时每刻都在爬行,单位时间内蚂蚁行进的距离为dmin.蚂蚁通过路径上遗留的信息素进行交流,趋向于浓度高的路径.经过若干时间后,蚁群的轨迹将停留在一条最优路径上.实验表明,较传统算法而言,该算法所需调整的参数更少,性能接近或更优,具有更好的可操作性,在仿真应用上更具直观性.     

局部子立方体连通的超立方体网络容错路由算法和概率分析研究

In this paper, first we analyze and give opinions of fault tolerant routing and probabilistic analysis. Then,on the basis of locally subcube-connected hypercube networks, we put forward some ideas to develop efficient fault tolerant routing algorithms and powerful probabilistic analysis techniques to study fault tolerant models and the corre-sponding routing algorithms, which is of great importance to the research of parallel computer interconnection net-works.     

在MM＊比较模型下M？bius立方体的一个快速诊断算法

基于比较的诊断是多计算机故障诊断的一种实用方法.M（o）bius立方体是超立方体结构的一种变形,具有并行处理所需的某些性质.文章在MM＊比较模型下研究了M（o）bius立方体的诊断问题.利用M（o）bius立方体中圈的分布特性,提出了一个新的诊断算法.通过数据的适当组织,该算法的运行时间为O（Nlog22N）,其中N表示处理器总数.而经典的Sengupta-Dahbura诊断算法所需时间为O（N5）.因此,新算法在诊断时间方面明显优于Sengupta-Dahbura算法.     

在MM*比较模型下Mbius立方体的一个快速诊断算法

基于比较的诊断是多计算机故障诊断的一种实用方法．Mbius立方体是超立方体结构的一种变形,具有并行处理所需的某些性质．文章在MM比较模型下研究了Mbius立方体的诊断问题．利用Mbius立方体中圈的分布特性,提出了一个新的诊断算法．通过数据的适当组织,该算法的运行时间为O(Nlog_2~2 N),其中N表示处理器总数．而经典的Sengupta-Dahbura诊断算法所需时间为O(N~5)．因此,新算法在诊断时间方面明显优于Sengupta- Dahbura算法．     

ETHs：n-of-N模型下基于指数划分的一种数据流大纲维护算法

数据流大纲的维护对于DSMS非常重要：流数据的实时性、持续性和有序性（即，老化特性）使得查询引擎需要根据实时的概要信息自适应地调整执行计划，保持其执行效率。本文提出一种新的数据流大纲结构—ETHs，它通过指数划分方法将数据流在时间域上划分为指数区间，每个区间用具有较小空间复杂度和时间复杂度的Tiny直方图来记录区间的概要信息，使得ETHs既能够反映数据流上某些数据的衰减，又能够实现n-of-N模型下的共享计算，在dxr误差范围内持续地维护最近N个元素的概要信息，具有较小的时间代价和空间代价。实验证明，ETHs是数据流上的一种较理想的大纲结构。