数控系统的混合任务模型及其最优调度算法研

针对数控系统中多种类型任务并存,且任务之间在时序、资源等方面存在相关性的特点,建立了混合任务系统模型,并引入计算机人工智能领域的启发式最佳优先搜索算法来实现该模型任务集的最优调度.该算法通过搜索问题的状态空间树,在符合所有约束条件的状态节点中寻找使得启发式评估函数取到极小（或极大）值的节点,最终得到系统的最优调度集.实例研究和算法性能分析表明,该算法解决了传统实时系统调度算法不适用于混合任务系统的问题,对于并发任务数量不大的数控系统,能有效地实现任务的最优调度.     

大规模环境下基于激光雷达的机器人SLAM算法

为解决大规模环境下机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,提出一种基于Rao Blackwellised粒子滤波器的SLAM算法. 通过选取稳定且易于区别的特征点,发展了一种基于全局约束的数据关联方法,有效地减少了误匹配的概率;采用改进的粒子分布预测函数,提高了粒子滤波器的性能.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,精度也比较高,能够有效地解决大规模环境下的机器人SLAM问题.     

结构化P2P网络上语义发布/订阅事件路由算法

为解决结构化P2P网络上语义发布/订阅系统上基于内容的高性能语义事件路由问题,提出一种基于集结点的语义事件路由算法（rendezvous-based semantic event routing, RSER）,该算法根据订阅和事件的域标识、属性个数以及属性名映射订阅和事件到集结点,在支持语义路由的同时,避免了分布式哈希表 (distributed hash table, DHT)映射精确性与语义数据模型复杂性之间的矛盾;通过属性个数限制事件发布目的地,减少事件发布流量;采用P2P的内在路由机制和聚合优化措施分发事件,充分利用P2P网络容错性的同时,降低事件路由流量.实验结果表明,在大规模的发布/订阅下,RSER算法在性能上优于基于逆向路径转发的路由算法,并在路由效率、网络资源消耗、订阅维护效率和扩展性等方面取得了良好的平衡效果     

基于位置和程度指标的结构损伤识别研究

为提高结构损伤识别的精度,提出基于动、静态数据融合的位置指标和完全基于频率的位置指标,并采用学习速率自适应调整的新型BP神经网络学习算法,其特点是在网络迭代过程中根据网络学习误差来调整学习速率的取值,该方法有效地克服了传统BP网络学习过程中容易陷入局部极小和收敛速度慢、学习效率不高的缺点,进一步讨论了参数输入方式对网络识别效果的影响,分别采用两步诊断法和一步诊断法进行损伤识别.结果显示,两步诊断法对损伤位置和程度的识别正确率较高,而一步诊断法识别效果却不令人十分满意;减少位置指标和程度指标的输入个数对损伤识别结果有显著的影响.     

连续相位调制的定时-频偏联合估计方法

针对连续相位调制信号的同步问题,研究了一种定时-频偏联合估计算法.算法分3步实现：(1）对接收基带信号差分并平方,得到四阶非线性变换值;（2）求其二阶统计量;（3）基于该统计量联合估计定时偏差和载波频偏.通过改变载波频偏值及参与二阶统计量计算的符号数,对定时同步及频偏估计性能进行研究.在加性高斯白噪声信道及Rice慢衰落信道下分别进行仿真.加性高斯白噪声信道仿真表明,算法在载波频偏达到15%符号率条件下仍有出色同步性能,当参与估计的符号数等于64时,定时偏差和频偏均方误差分别达到10－6及10－5以下;低信噪比不影响算法定时恢复性能.Rice慢衰落信道仿真表明,算法具有一定的抗衰落能力,适当改变Rice信道模型参数能提升其性能.算法采用非数据辅助方式及前馈结构,同步捕获快速,实现简单,适合于突发通信.     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

保单调插值的奇异混合三角/双曲B样条

为了使得插值曲线保单调,设计了两类新的平面参数曲线及其保单调插值算法.计算奇异混合函数,把三角/双曲多项式B样条曲线与奇异多边形通过奇异混合函数混合,无需解方程组或繁琐的迭代,得到自动插值给定平面点列且C2(或G1)连续的带形状参数的复合曲线,尤其能得到摆线、螺旋线、双曲线、悬链线等各类超越曲线.通过把插值曲线的导矢分量转化为类Bernstein多项式,并且利用Bernstein多项式非负的充要条件,得到插值曲线单调的充要条件,获得形状参数合适的取值范围. 该方法简单方便,所得参数范围保证了插值曲线保单调.     

超大功率固态激光器的介质温度场分析

利用有限元分析的方法,对在二极管抽运的超大功率（10~100 kW或更高）Nd3＋:GGG板状激光器的热稳态（CW）和热容量 (Heat Capacity)两种工作模式中的激光晶体的温度场分布,及其随工作时间变化情况进行了模拟分析,为热透镜效应提供了详尽的基础数据.研究表明,在热稳态模式下,加大冷却气体的流速可以改善晶体温度分布,减小热透镜效应,但改善程度有限;在热容量模式下,激光的发射和冷却过程在时间上分离,减小晶体应力和光学畸变,改善了输出激光质量.尺寸为10 cm×10 cm×2 cm单片晶体在26.6、38.6、53.2和66.5 kW的抽运下,晶体最高温度分别为70.6、93.6、121.0和146.8 ℃,准连续工作时间分别为7.8、8.5、9.0和12.4 s,该结果与实验测量相符合.由此得到：在热容量模式中,单片厚度为2 cm的Nd3＋:GGG输出功率面密度的极限为170~200 W/cm2.     

有效弹性模量法在大跨斜拉桥稳定计算中应用

为了确立大跨度斜拉桥结构的稳定设计法,提出了按有效弹性模量法计算弹塑性分支失稳方法.通过对跨度1 400 m的斜拉桥模型计算分析,验证了有效弹性模量法在大跨度斜拉桥稳定验算中的适用性及其计算精度.在此基础上进一步讨论了活载布置位置对结构弹塑性稳定强度和失稳特性的影响.结果表明,应用有效弹性模量法能够精确地推算出结构的弹塑性失稳强度;大跨度斜拉桥的轴力由恒载起支配作用,活载分布位置的改变对稳定强度影响十分有限,考虑与不考虑活载分布影响的计算结果相差不到10%,按满布活载的工况可以推算大跨度斜拉桥结构的最小稳定强度.     

柴油机工作过程计算中排放物模拟与实验研究

为了提高原有的柴油机工作过程计算模型模拟能力,在分析柴油机有害排放物生成机理的基础上,提出了排放物中NOx、HC和CO的预测子模型.在工作过程计算中,燃烧过程采用现象学准维燃烧模型;用广义Zeldowich不平衡原理建立NOx的数学模型;采用化学平衡和反应动力学原理建立HC和CO的数学模型.用该模型对LD485型直喷柴油机的排放物进行了模拟计算,得到了3种排放物在缸内的生成过程,分析了不同转速下对这些排放物生成规律的影响.用13工况法进行了实机排放测量.结果表明,排放物的生成量随转速升高而升高,模拟计算结果与采集得到的数据吻合较好.     

应用混合粒子群优化的检查点全局优化算法

针对容错实时系统存在的局部最优检查点间隔为单次故障情况下的最优检查点间隔及局部最优检查点间隔并不是任务集全局最优检查点间隔的缺陷,首先给出检查点间隔全局优化问题的多目标优化模型,然后基于混合粒子群优化算法,提出检查点间隔全局优化算法.该算法通过混合粒子群优化算法的交叉和变异操作,避免算法陷入局部极值的困境,且增强了算法搜索全局近优检查点间隔的能力.实验表明,与其他检查点间隔优化算法相比,本算法可进一步提升系统容错能力.检查点间隔全局优化能在故障多次发生情况下,对任务集的检查点间隔进行全局搜索,以减小检查点设置次数和故障检测次数、高优先级任务抢占时间及故障恢复时间,提高系统可调度性.     

基于优先级混合策略的回卷恢复容错实时系统的可调度性

实时系统具有严格的实时性及高度的可靠性要求。考虑到系统可能出错的情况,对回卷恢复容错模型下实时系统的可调度性进行了研究,提出了容错优先级混合策略,并推导出该策略下任务最坏响应时间的计算公式。结合系统的可调度性分析,提出了混合策略的优先级配置搜索算法(FTPCS_MS算法),该算法将最优容错优先级混合配置的搜索空间由O(nn)降低为O(n2)。仿真实验表明,容错优先级混合策略能够在继承策略的基础上进一步提升系统的容错能力。     

Hybrid and dependent task scheduling algorithm for on-board system software

0　INTRODUCTIONAnon boardcomputersystemisadistributedcom putersystemconsistingofsomeembededreal timecontrol lingsystemsandsomereal timeinformationprocessingsystems .Itassuresthecorrectnessofcomputingresultsandthecompletionbeforethedeadlinegiven ,orthesys temmaytotallyfailinspitofitscorrectcomputation .Forexample ,ifreal timedataprocessingisimpossiblefortheattitudecontrollingsystem ,thereisnowayforthesatellitetoworknormally ,anditmayevengetoutofcontrol[1] .Soasthecoreofcontrol,theon boardc…     

分布式实时系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限，而实际中任务的周期常常是互不相同的,将任务分配算法与单处理器的调度算法相结合，提出基于基版本／副版本技术和非抢占式EDF算法的容错调度算法，给出了基版本／副版本任务时限的设置方法，并对任务集的可调度性进行了分析，给出了任务集在给定处理器集上可调度性的判定方法.     

一种基于通信开销的网格任务调度算法

针对网格中通信密集型任务调度存在的通信开销的不稳定性问题,在网格同构计算环境下,基于Min-min算法,采用动态调度策略,提出了一种相适应的基于通信开销的任务调度算法.实验结果证明,该算法在解决通信密集型应用的任务调度问题时效果明显.     

四向穿梭车系统的提升机调度优化

提升机作为四向穿梭车系统的瓶颈资源,其调度方案的优劣与系统作业效率密切相关。针对提升机的调度问题,提出了一种调度策略。首先,将提升机调度问题转化为含运输时间的柔性作业车间调度问题,并考虑同层任务的执行顺序约束,构建提升机调度数学模型。其次,提出了一种改进型混合遗传算法对模型进行求解,该算法以混合遗传算法为基础,针对混合遗传算法易产生不合法个体导致算法搜索能力下降的问题,提出了一种个体修正方法,以增强算法的搜索能力。最后,采用某农产品冷库的实际数据对模型及改进型混合遗传算法的可行性与有效性进行了验证。结果表明,相比于仓库中实际应用的策略,改进型混合遗传算法可使任务完成时间至少减少24.66%。     

非抢占式实时任务1次容错调度

面向非抢占式任务实时调度问题,根据不同的故障间隔,推导出任务集合需要满足的条件.根据任务的可重复执行次数,分别设计了非抢占式固定优先级容错(NP-FP-FT)以及动态优先级容错(NP-DP-FT)调度算法,并与非抢占式最早期限优先容错(NP-EDF-FT)、非抢占式单调速率容错(NP-RM-FT)调度算法进行了对比分析.结果显示,采用非抢占式固定优先级算法调度的任务集合具有最低的任务失效率.     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

基于数据流异常监测的软件容错纠错方法

针对可能出现的软件系统故障,提出了一种新的基于数据流异常监测、软件看门狗技术和回卷恢复技术的软件容错纠错方法。该方法定期对目标程序进行备份,通过提取目标程序中的一组相关变量建立数据流分析模型,利用数据流的异常检测排查出其中的离群点即出错点。提出了上述软件容错纠错策略的实现框架、操作流程,研究了基于最小二乘支持向量机的二元回归模型和离群点检测算法。以二元函数为例,对该文的二元回归模型和离群点检测算法进行了仿真研究,仿真结果验证了回归模型的正确性和离群点检测算法的有效性。     

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.