网络可靠度BDD分析算法的性能改进

BDD是布尔函数的图形表示形式,被广泛应用到网络可靠度的分析计算中。为了提升网络可靠度BDD分析算法的性能,本文根据边扩展图实例,识别两类无效边扩展路径:冗余节点型无效扩展路径和ST非连通型无效扩展路径,然后基于基本的网络可靠度BDD分析算法,实现了两类无效扩展路径的消除技术。实验结果表明,两种无效扩展路径消除技术能够提前识别无效扩展路径,避免无效扩展,有效减少中间子网的数量,缩减分析时间;通过把两种技术结合起来,可以有效地消除边扩展图中的这两类无效扩展路径,从而极大提升可靠度分析的性能。

网络可靠度BDD分析中2种边排序策略的性能比较

网络可靠度二元决策图(BDD)分析过程包含边排序、BDD生成和可靠度评估3个步骤,其中BDD生成和可靠度评估的计算复杂度和BDD尺度线性相关,而BDD尺度取决于边排序.因此,边排序问题是研究网络可靠度BDD分析的核心.在实现广度优先和深度优先2种边排序策略的基础上,针对规则网络(N*N型和M*N型),比较了这2种策略的分析性能.实验数据表明:1)规则网络中广度优先边排序策略优于深度优先边排序策略;2)当M>N时,广度优先边排序策略在M*N型网络中的性能表现优于与之等价的N*M型网络.这些结论为设计更优的启发性边排序策略提供了重要依据.

冗余可修系统的可靠性分析

针对冗余可修系统这一类广泛配置于各种关键应用中的高可靠系统,定义简单的冗余可修系统可靠性描述模型———冗余可修门.该模型能够有效地集成于动态故障树分析工具中,用以刻画冗余可修系统的可靠性行为,基于离散事件仿真方法给出通用的冗余可修门可靠性模拟方法.基于随机过程理论,证明了共享维修系统状态演变对应的随机过程是马尔科夫再生过程,推导了有效的可靠性分析公式.基于系统的同构性和负指数分布的无记忆性,证明了独立维修系统的失效转移性质,结合马尔科夫再生过程理论推导了有效的可靠性分析公式.通过实例说明了给出的冗余可修系统可靠性分析方法的具体应用.

一种新的启发式边排序策略及其性能分析

网络可靠度BDD分析方法的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度严重依赖边排序质量。由于求解最优边排序是一个NP问题,在实际应用中,通常采用启发式边排序策略如BFS(Breadth-First-Search)和DFS(Depth-First-Search)。针对边排序问题,从分析基于边界集(Boundary Set)的BDD构建方法 BDD-BS出发,将边界集思想应用于边排序过程,提出了一种新的启发式边排序策略。性能分析和大量实验表明,新设计的边排序策略性能优于经典的DFS和BFS策略,该结果为网络可靠度BDD分析方法在大规模网络中的应用拓展了新的空间。

基于嵌入式Linux的起升设备监控系统的设计与实现

介绍了基于ARM9处理器的起升设备监控系统的设计与实现,通过采用32位处理器和嵌入式Linux,增强了系统性能,降低了应用程序的开发难度,使软件在功能、结构、移植性、复用性等方面都得到了根本性的提高,克服了传统以8位单片机为主的起升设备监控系统的不足。

基于路径函数和BDD的网络可靠度分析

现有的二终端网络可靠度评估方法,多数基于不交积和,由于没有充分利用普遍存在的同构子网特性,导致存在大量冗余计算,无法适用于大型网络.为此,本文提出了一种基于路径函数和BDD的网络可靠度分析方法,利用图Hash技术识别同构子网,从而简化路径函数的构建,再利用BDD高效地操纵路径函数计算网络可靠度.实验结果表明,该方法性能稳定且高效,适用于更大规模的网络可靠性分析.

优先级边排序策略及其性能分析

网络可靠度BDD分析的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度依赖边排序策略,边排序问题是BDD网络可靠度分析的重要问题。从网络结构特性出发,设计了优先级边排序策略并深入研究了在该策略下不同排序起点对BDD尺度的影响。实验结果表明:源点和网络中心不是高性能排序起点,最佳排序起点分布在网络边缘,网络中心点为最差排序起点。该结论可为揭示边排序影响BDD尺度的本质以及研究高效启发性边排序策略提供重要参考依据。

一种带节点失效的BDD网络可靠性分析新方法

针对边扩展图EED方法和边界集BS方法存在的存储空间浪费和可靠度结果精度不高等缺陷,提出了一种基于依赖集的分析方法,解决了节点和边随机失效的网络可靠性问题.新方法不再受排序起点约束,可以灵活选择高质量排序以获得紧凑的BDD模型;同时,基于依赖集的分区能正确表征网络特征以获得精确解.综合实例和大量实验表明,所提出的方法是正确和高效的.

边排序质量影响因素研究

网络可靠度BDD分析方法的计算性能与BDD尺度紧密相关,而BDD尺度严重依赖边排序质量。因此,边排序问题是网络可靠度BDD分析方法的重要问题。由于求解最优边排序是一个NP问题,在实际网络可靠度分析中,通常采用启发式边排序策略如BFS和DFS,它们适用不同类型的网络。然而,对于给定网络,采用何种边排序策略更优,有哪些因素影响边排序质量,迄今没有给出评判依据。利用边界集思想,提出"边界长度(BSL)"概念,并用边界长度BSL表征边排序质量,揭示边界长度BSL和BDD尺度(节点数目)之间的关系。实验结果表明,边界长度BSL与BDD尺度具有正相关性,即较小BSL对应的BDD尺度较小,较大BSL对应的BDD尺度较大,多数情况下,BSL取最值时,BDD尺度能取到(或接近)最值。这为特定网络选择(或设计)高性能边排序提供了重要的参考依据。

案例驱动的点线面相结合的教学方法实践

以案例作为驱动,以计算思维为导向,分析教学内容改革过程,通过梳理知识要点、厘清知识脉络(线)和创设应用场景(面),探讨Java程序设计的全新教学方法,让学生懂得学习,热爱学习,善于学习,并具体阐述教学组织方式,最后提出方案的综合评价。

一种新的高效嵌入式应用程序调试技术

嵌入式软件的可靠性越来越成为决定整个嵌入式系统可靠性的重点,随着软件规模的增大,采用人工方式对程序错误进行排除的工作变得非常低效和复杂。介绍了一种利用调试软件Valgrind进行嵌入式应用程序错误查找的技术,利用它可以高效、自动地查找出程序中的多种错误。首先介绍了嵌入式程序常见错误,接着研究了Valgrind的工作原理,最后介绍了利用Valgrind进行程序错误检测的步骤和应用实例。

基于Valgrind的嵌入式应用程序调试技术

本文介绍了一种利用调试软件Valgrind进行嵌入式应用程序错误查找的技术,利用它可以高效、自动地查找出程序中的多种错误。首先介绍了嵌入式程序常见错误,接着研究了Valgrind的工作原理,最后介绍了利用Valgrind进行程序错误检测的步骤和应用实例。

嵌入式电力谐波检测系统的设计与实现

为了检测电弧炉等大功率负载带来的谐波问题,通过对目前电力谐波检测装置技术现状的分析与研究,提出了一种采用高速高精度的ADC以及ARM+DSP双处理器的架构实现便携式电力谐波检测装置的设计方法,并使用Qtopia Core库进行图形界面开发,支持触摸屏操作,响应速度快。该方法不仅提供图形用户显示、存储、远程通信、数据诊断,而且检测精度高、功能可扩展,谐波检测次数可达60次。

网络可靠性分析中自顶向下的二叉决策图构造研究

采用边界分区标识网络的思想,实现基于边界分区的自顶向下K端可靠度二叉决策图(BDD)构建算法。针对BDD构建过程中存在的节点冗余问题,提出无效边冗余消除和K点非连通冗余消除2种处理技术。在规则网络和实际工程中的实验结果表明,利用无效边冗余消除和K点非连通消除技术后的BDD改进算法,在不影响算法时间性能的情况下,可大幅缩减BDD尺度,提升K端网络可靠度分析算法性能,适用于大规模的网络可靠度分析。

带长度约束的k端网络可靠性分析

在网络视频和实时通信应用中需要研究带长度约束的k端网络可靠性分析问题,即任意两端点之间在给定时间延迟D约束内的k端网络可靠性。对带长度约束的k端网络可靠性问题进行了研究,主要是在传统不带路径约束的双端和k端网络可靠性研究基础上,提出了基于截断的路径约束方法;并根据该方法构造二元决策图BDD模型进行带约束的k端网络可靠性分析。该算法针对k端点对点信息流在一定时间延迟下完成传输问题,具有较强的实际意义。实例分析结果验证了本方法的可行性和有效性。

基于截断边扩展图的网络可靠度近似分析

小型网络可以快速计算出可靠度精确值,但对于大型网络,可靠性精确值的计算非常困难,因此提出一种基于截断边扩展图的网络可靠性近似分析算法。实验结果证明,该算法能够在生成较小边扩展图和等价BDD(Binary Decision Diagrams)的基础上得到误差较小的近似值。

Open API在收藏夹中的应用

现在的网络收藏夹只能收藏一些普通的网址,如果也可以收藏用户的账户信息,并能在选择账户的同时能够显示该网站的最新消息,这在一定程度上提高了用户对网络资源的利用率。然而OpenAPI的到来可以使这一设想成为可能。

用于计算机体系结构教学的哈佛体系结构模拟器

已有的计算机体系结构教学模拟器主要是面向冯诺依曼体系结构。针对缺乏面向哈佛体系结构模拟器这一问题，本文提出并设计了基于开源软件包Multimedia Logic（MML）[1]哈佛体系结构模拟器。该模拟器不仅具有软件的易动态运行、易修改、易二次开发的优点，同时还实现了硬件结构的逻辑门级映射[2]，从而在课程教学和实验设计方面对哈佛体系结构教学提供了很好的支持。

带路径约束的双端网络可靠性分析

针对带路径约束的双端网络可靠性分析问题,即一个数据包从S点发送到T点,必须经过中间若干个节点,并且经过这些节点的先后顺序具有一定约束,提出了基于BDD的可靠性分析算法。该算法基于边扩展图实现路径约束,即在边扩展过程中只保留符合条件的约束路径,然后构建BDD以及进行双端网络可靠性分析。实例分析结果验证了算法的可行性和有效性。

网络可靠性BDD分析中选择最优启发式边排序策略

网络可靠性二元决策图(BDD)分析方法的计算复杂度与BDD的尺度大小密切相关,而BDD的尺度大小取决于边排序策略。由于边排序问题是一个NP-完全问题,没有形式化的准则可为工程网络选择一个较好的启发式策略。文章中,使用基于边界集概念的启发式策略选择方法,为网络可靠性BDD分析做出了新的贡献。实验研究表明,所使用的选择方法可以使大部分的研究案例生成高性能的边排序,进而可以高效地实现基于BDD的大型网络可靠性分析。