面向多领域的可视化应用开发平台MOVADP

ＭＯＶＡＤＰ是一个面向多领域的可视化应用开发平台．文中主要介绍了该平台的软件结构和实现技术．ＭＯＶＡＤＰ以数据流机制为核心，采用可视编程技术，为用户开发可视化应用提供了一个方便交互的模块级图形编程环境．与同类平台相比，ＭＯＶＡＤＰ的特点在于：引入了ＩＦ－ＴＨＥＮ－ＥＬＳＥ，ＷＨＩＬＥ－ＬＯＯＰ等控制结构，支持用户构建复杂的可视化应用流图；支持“ｌａｚｙｅｖａｌｕ－ａｔｉｏｎ”命令驱动方式下的流图局部运行；支持应用模块的扩充，系统具有良好的开放性；

大数据云平台数据流量优化管理仿真

对大数据云平台数据流量进行有效管理,可以更好地提升云网络环境的服务质量。对云平台数据流量进行管理时,流量的最优分流是最重要的环节,需要获取流量任务的动态优先级,根据不同的优先级进行流量管理,但是传统方法依据目标流量数据在流量数据节点传输的情况,对数据节点的流量进行计算完成流量管理,但是难以获取平台数据流量子任务动态优先级,不能根据优先级对流量进行动态调整,数据流量管理效果较差。提出一种大数据云平台数据流量优化管理模型。模型首先对平台数据流量分流任务的样本数据进行分析,计算总平台数据流量分流任务量,对当前状态下网络平台数据流量分流子任务量进行分类,获得平台数据流量分流动态优先级任务。对平台数据流量分流任务不同优先级指标进行规则化处理,组建各分流子任务优先级标准矩阵,给出全部平台数据流量分流任务的不同指标标准差,利用分流任务动态优先级权重因子计算分流平台数据流量数据任务的效率,融合粒子群理论对组建的平台数据流量分流模型进行迭代寻优,利用寻优的结果组建大数据云平台数据流量优化管理模型。仿真结果表明,所提模型可以大幅度提升云网络环境的服务质量。

基于异构多核平台的同步数据流图帕累托优化与调度

同步数据流图被广泛用于多媒体和数字信号处理程序等流应用程序的建模。流应用程序须达到一定吞吐量才能流畅运行,利用异构多核处理器来进一步提高流应用程序的吞吐量已经成为当今嵌入式系统的发展趋势,但是提高吞吐量往往伴随着能耗的增加。为了解决这个问题,基于异构多核平台的同步数据流图系统模型,给出了求解所有能耗和吞吐量的帕累托优化点及其相应静态调度的方法。首先将系统模型转换为时间自动机网络,并将分析目标转换为时序逻辑公式;再使用实时模型检测工具UPPAAL寻找解决方案;最后对UPPAAL返回的结果进行分析,找出满足要求的调度。由于模型检测方法可对问题空间进行穷尽搜索,该方法得到的结果是精确的。该方法可帮助设计者在系统开发早期了解系统能耗和吞吐量的量化关系,有利于缩短系统的开发周期,降低开发成本。

软件平台技术在广州地铁综合监控系统中的应用

介绍了软件平台技术在广州地铁综合监控系统中的应用,并提出软件平台的选型和工程实施过程中应注意的问题。