超立方体在对称PMC模型下的g-好邻条件诊断度和g-额外条件诊断度

故障诊断在维持多处理器系统的可靠性中起到了至关重要的作用,而诊断度是系统诊断能力的一个重要度量参数。除经典诊断度外还有条件诊断度,如g-好邻条件诊断度、g-额外条件诊断度等。其中g-好邻条件诊断度是在每个无故障顶点至少有g个无故障邻点的条件下定义的一种条件诊断度,g-额外条件诊断度是在每个无故障分支包含超过g个顶点的条件下定义的一种条件诊断度。故障诊断需要在特定的诊断模型下进行,如PMC模型、对称PMC模型等。对称PMC模型是在PMC模型的基础上通过添加两个假设而提出的一种新的诊断模型。n维超立方体因具有多种优越性质而被研究者们广泛研究。目前有不少在PMC模型下的诊断度研究,但缺乏在对称PMC模型下的诊断度研究。文中首先证明了超立方体在对称PMC模型下的g-好邻条件诊断度的上界和下界,当n≥4且0≤g≤n-4时上界为2^(g+1)(n-g-1)+2^(g)-1,当g≥0且n≥max{g+4,2^(g+1)-2^(-g)-g-1}时下界为(2n-2^(g+1)+1)2^(g-1)+(n-g)2^(g-1)-1。还证明了超立方体在对称PMC模型下的g-额外条件诊断度的上界和下界,当n≥4且0≤g≤n-4时上界为2n(g+1)-5g-2C_(g)^(2)-2,当n≥4且0≤g≤min n-4,23 n时下界为3/2n(g+1)-g-5/2C_(g+1)^(2)-1。最后通过模拟实验验证了相关理论结果的正确性。

基于互测PMC模型的条件诊断算法

本文以条件诊断系统为研究对象,首先对条件诊断系统的互测PMC模型进行研究,把传统诊断系统的有向图表达式G(V,E)转换成互测有向图表达式G(F,T,M,HF),然后对条件诊断互测有向图表达式中相互关联的F、T、M、HF四个集合的性质和定理进行研究,最后提出一种基于互测PMC模型的条件诊断算法,该算法可简单、快速地找出故障模式,并对具体症侯是否有唯一故障模式进行判定.

交换交叉立方网络在MM模型下的条件诊断度研究

交换交叉立方网络(ECQ)是新型互连网络拓扑结构研究的最新成果,交换交叉立方网络在保留超立方网络的递归结构、高可划分性和高连通性等优点的基础上,具有相对较小的网络直径、更少的连通边和构建成本,表现出更高的性价比。以交换交叉立方网络为研究对象,通过对交换交叉立方网络拓扑结构的研究,得出交换交叉立方网络的一系列拓扑性质与连通度定理。进而,根据连通度与诊断度的关联关系首次得出交换交叉立方网络ECQ(s,t)在MM模型下的条件诊断度为3s-2,其中,t≥s≥2。研究成果将为交换交叉立方网络的可靠性评价提供关键性参数,具有重要的理论价值和现实意义。

PMC模型下超立方体的一种条件诊断算法

诊断是一种提升互连网络可靠性的常用手段.条件诊断是假设系统中任一节点的所有相邻节点不会同时发生故障,这种诊断大大提高了诊断的有效性.提出一种在PMC模型下超立方体的条件诊断算法,通过广度优先搜索遍历整个超立方体,在遍历过程中通过相邻节点之间的诊断结果将超立方体节点分成若干个集合,再通过集合之间的关系和集合中所含元素的数量识别出故障集合和无故障集合.对于n维超立方体,节点数为N,该算法的时间复杂度为O(N2)。

机械优化设计数学模型中约束条件诊断的缩小公共域法

分析了优化设计数学模型的特点 ,以及优化设计数学模型诊断中的一些关键技术问题 ,主要研究了利用逐步缩小公共域的方法对约束条件进行诊断。通过实例的应用和计算 ,成功地把逐步缩小公共域的方法应用于对约束条件的诊断 ,得到了满意的结果。

排列图在PMC模型下的g好邻条件诊断度

诊断度是评估和判定多处理器计算机系统互连网络的自我故障诊断能力的重要指标。g好邻条件诊断度推广了经典的诊断度的概念,它要求每个非故障结点没有发生故障的邻点个数至少有g个。本文以PMC为模型,对排列图A_(n,k)的g好邻条件诊断度的上、下界进行讨论,最终得到了A_(n,k)在PMC模型下的g好邻条件诊断度为[(g+1)k-g](n-k).

平衡立方体在PMC模型下的1-好邻条件诊断度

诊断度的确定是实现系统级故障诊断的一个重要前提。g好邻条件诊断度推广了经典的诊断度的概念,它要求每个非故障结点没有发生故障的邻点个数至少有g个。以PMC为模型,对平衡立方体BHn的1-好邻条件诊断度的上、下界进行讨论,最终得到了BHn在PMC模型下的1-好邻条件诊断度为(4n-1).

交换交叉立方网络的g正确邻结点条件诊断度研究

系统级故障诊断是保障多处理器计算机系统运行可靠性的一种重要手段。为了提高系统的诊断能力,增强系统的可靠性,在条件诊断度的基础上Peng等人进一步提出了g正确邻结点条件诊断度,g正确邻结点条件诊断度是一种更加适用于大规模多处理器计算机系统的故障诊断方式。以新型互连网络拓扑结构研究的最新成果——交换交叉立方网络为研究对象,在得到交换交叉立方网络的Rg点连通度的基础上,首次证得交换交叉立方网络(ECQ(s,t))在PMC模型下的g正确邻结点条件诊断度为2^g(s+2-g)-1,其中t≥s>g,进而通过模拟实验验证了结论的正确性和有效性。该研究对于理清交换交叉立方网络的可靠性能并有效推动交换交叉立方网络的应用和推广,有着非常重要的理论价值和现实意义。

(n,2)-星图S_(n,2)在PMC模型下的g-条件诊断度

以PMC为模型,对(n,2)-星图S_(n,2)的条件诊断度的上、下界进行讨论,最终得到了(n,2)-星图S_(n,2)在PMC模型下的g-条件诊断度为n+g-1.

分层立方网络在MM~*模型下的g好邻条件诊断度

诊断度在衡量互联网络可靠性方面有着重要的作用。许多著名网络的诊断度已被研究。g好邻条件诊断度扩展了传统诊断度的概念,它要求每个非故障处理器至少有g个非故障邻点。本文证明了分层立方网络HCNn在MM*模型下的1-好邻条件诊断度为2n+1,2-好邻条件诊断度为4n-1.

超立方体在PMC模型下的h边容错1-好邻居条件诊断度

系统级诊断是多处理器系统故障诊断的一种重要方法,故障诊断能力是衡量多处理器系统可靠性的重要指标。在实际情况中,结点和链路都可能发生故障,衡量互连网络在混合故障下的诊断能力有h边容错t可诊断度,是指当故障链路不超过h时,系统能够保证定位到的最大故障结点数。但其诊断度为有限,为n-h。为了提高混合故障下的诊断度,增加了系统中所有非故障结点至少有1个完好的邻居结点的约束条件,提出了h边容错1-好邻居条件诊断度的定义,并证明了超立方体在PMC模型下的h边容错1-好邻居条件诊断度为2n-1-h,在最好情况时诊断度提升了接近两倍。

MO¨ bius立方体的h-好邻条件诊断度

条件诊断度是衡量互连网络可靠性能优劣的重要参数,“条件”意味着任何处理器的所有相邻处理器不能同时出现潜在故障。作为条件诊断度的一个改进参数,Peng等人通过限制要求每个无故障节点至少包含有h个无故障的邻点提出了h-好邻条件诊断度,是一种在节点失效的情况下衡量互连网络可靠性的重要指标。本文研究并证明了Möbius立方体(MNQ)在PMC模型和MM*模型下的h-好邻条件诊断度是(n-h+1)2h-1(0≤h≤n-3),相比于传统诊断度成几何倍数的提高。

PMC模型下ACS-HCN的条件诊断算法

受到自然界中蚂蚁觅食行为的启发,通过对蚁群系统(ant colony system,ACS)中蚂蚁的觅食路径进行分析,得到一系列重要的结论,将其与超立方体网络(hypercube network,HCN)中结点的故障诊断相结合,提出一种条件诊断算法,即快速定位诊断(fast location diagnosis,FLD)算法,时间复杂度为 O(n),n 表示觅食点的个数。与变体立方体网络的条件可诊断、星型网络的条件可诊断相比,ACS-HCN的条件诊断算法具有时间复杂度小、诊断效率高的优点。

交换超立方体在PMC模型下的g好邻条件诊断度

诊断度是多处理器系统互连网络能够诊断的最大故障结点的个数,它是度量多处理器系统故障诊断能力的一种参数。g好邻条件诊断度是2012年提出的一种新的诊断度,它要求每个非故障顶点至少有g个非故障邻点。研究了交换超立方体EH(s,t)在PMC模型下的g好邻条件诊断度,证明了EH(s,t)(1≤s≤t,0≤g≤s)在PMC模型下的g好邻条件诊断度为2g(s+2-g)-1.

平衡立方体的h-额外连通度及h-额外条件诊断数

互连网络的连通度和可诊断数是衡量网络性能优劣的经典参数.h-额外连通度作为连通度的一种推广,是度量互连网络可靠性的一个重要指标.相应地,h-额外条件诊断数作为传统可诊断度的推广,也是度量系统诊断能力的一种新的性能指标.另外,平衡立方体网络作为超立方体网络的变形,在保留前者原有优良性能的基础上,又增加了一些新的优良性能.文中确定了平衡立方体(BH_n)的4-额外连通度和5-额外连通度都是6n-8.在此基础上,进一步推导出当h=4,5,n≥4时,BH_n在PMC模型下的h-额外条件可诊断数是6n-3.从而表明了在h-额外条件诊断策略下的可诊断数几乎是传统可诊断数的3倍.

超立方体Q_n在PMC模型下的2-条件诊断度

诊断度是衡量多处理器系统自我诊断能力的重要参数,是多处理器系统互连网络能够诊断出故障点的最大数。2-条件诊断度的概念是条件诊断度概念的一个推广,要求系统中的每个结点至少有2个好邻点。研究了超立方体Qn在PMC模型下的2-条件诊断度并证明了Qn在PMC模型下的2-条件诊断度为16n-57.

交换立方网络在PMC模型下的条件诊断度

条件诊断度作为一个新的度量指标能更好地评估互连网络的诊断度。通过对以交换立方EH（s,t）（t≥s≥3）为模型的多处理机系统的容错性分析,证明了其在PMC诊断模型下的条件诊断度为4s-3,其大小几乎为其传统诊断度的4倍。此外,还确定了对偶立方体网络DCn的条件诊断度为4n-3。

二进制递归网络的随机多故障条件诊断性综述

二进制递归网络(BR网络)具有结构规则、易于分割等优点,是理论研究和实际应用中颇受欢迎的网络结构。文章在综述互连网络的(强)诊断度、条件诊断度、g-好邻居条件诊断度、g-额外条件诊断度、诊断算法和二进制递归网络研究现状的基础上,针对二进制递归网络的故障结点数大于连通度的随机多故障模式,提出二进制递归网络的随机多故障条件诊断性分析的理论与方法,包括多故障条件诊断度分析、多故障条件诊断策略构建和多故障条件诊断算法设计。

交换立方网络在PMC模型下的条件诊断度

条件诊断度作为一个新的度量指标能更好地评估互连网络的诊断度。通过对以交换立方EH(s,t)(t≥s≥3)为模型的多处理机系统的容错性分析,证明了其在PMC诊断模型下的条件诊断度为4s-3,其大小几乎为其传统诊断度的4倍。此外,还确定了对偶立方体网络DCn的条件诊断度为4n-3。

基于PMC模型的条件故障诊断

系统级故障诊断是保证复杂多处理器系统可靠性的一种重要的手段,PMC模型是一种重要的系统级故障诊断模型.本文通过对PMC模型的t条件可诊断性进行分析和论证,首次给出了互测PMC模型的t条件可诊断的充要条件.并通过构建条件故障模式方程组,然后利用自然连接和笛卡尔积等关系代数对条件故障模式方程组进行求解,进而首创了一种便捷的条件故障模式算法.本文最后根据互测PMC模型的t条件可诊断的充要条件进一步给出了一种新型的t条件可诊断判定算法,该算法简单有效.