基于组合算法的嵌入式系统软硬件划分方法

嵌入式系统软硬件划分是一个多约束条件、多目标的组合优化问题,单一算法难以找到最优设计方案,为此,提出一种遗传算法和粒子群算法组合的嵌入式系统软硬件划分方法。首先建立嵌入式系统软硬件划分问题的数学模型,然后利用遗传算法找到问题的可行解,最后采用粒子群算法找到最优方案,并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,该方法提高了嵌入式系统软硬件划分问题的求解效率,可以快速找到更优的软硬件划分方案。     

一种嵌入式系统软硬件划分算法

软硬件划分是嵌入式系统软硬件协同设计中的一个关键问题.传统划分算法具有局部最优,收敛速度慢的缺陷.为使组成系统性能达到最优化,提出一种新的嵌入式系统软硬件划分算法.先采用嵌入式系统转化成有向无环图,可将嵌入式系统软硬件划分问题转换成一个多条件约束问题,用蚂蚁放置于有向无环图顶点上,对系统软硬件的划分准确率作为蚁群算法优化目标,通过蚁群算法搜索最优目标函数值,有效避免传统划分算法搜索陷入局部最小,大幅度降低搜索时间.实验结果表明,采用蚁群算法能够高效、快速获得准确地划分结果,为嵌入式系统设计提供了依据.     

基于免疫算法的嵌入式系统软硬件划分方法

软硬件划分是嵌入式系统协同设计的关键问题之一。提出了一种划分模型，并通过改进的免疫算法解决了在多约束条件下软硬件划分的优化问题。在该免疫算法中，引入了免疫算子，通过从以往经验中提取疫苗，在生成子代过程中注入疫苗，使划分算法得到了优化。实验表明该算法具有较快的收敛速度，并且在总体性能上优于传统遗传算法。     

三种软硬件划分算法的比较分析

软硬件划分是嵌入式系统软硬件协同设计中的关键技术之一,如何兼顾系统的性能和成本,达到两者的最佳结合,是软硬件划分的主要问题.针对单CPU多ASICs类型的目标结构,选取了遗传算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法等全局优化算法进行系统的软硬件划分,并对3种算法的有效性进行了比较分析.     

嵌入式系统在资源争用条件下的软硬件划分

以一种具有时间约束的数据流图DFG的可调度性分析为基础,提出一种软硬件划分算法．该算法将由共享资源争用引起的性能影响考虑在内,使得软硬件划分能依据更为精确的性能分析结果,由此将缩小软硬件划分中性能估计同实际运行状况之间的差异,提高划分的合理性,也使得目标系统的性能获得更可靠的保证．     

基于量子粒子群算法的可重构系统软硬件划分

针对软硬件协同设计中软硬件划分的这个关键问题,提出了一种基于量子粒子群算法的动态可重构系统软硬件划分的算法;首先使用有向无环图对嵌入式系统建模,得到软硬件划分优化系统的目标函数;然后通过采用自适应的量子旋转角调整策略以及引入量子变异操作,有效避免搜索过程陷入局部最优,提高搜索效率;对比实验结果表明本文算法对解决软硬件划分问题的有效性;文章算法不但能够以更快的搜索速度得到软硬件划分结果,并且得到划分结果更优,是一种具有较高性能的划分方法.     

基于贪心算法和模拟退火算法的软硬件划分

软硬件划分是嵌入式系统设计过程中一个关键环节,已经被证明是一个NP问题。针对目前算法在进行大任务集下的软硬件划分时计算复杂度高、不能快速收敛,且找到的全局最优解的质量不佳等问题,提出一种基于贪心算法和模拟退火算法相融合的软硬件划分方法。首先将软硬件划分问题规约为变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上用贪心算法构造出初始划分解;然后,对代价函数的解空间进行合理的区域划分,并基于划分的区间设计新的代价函数,采用改进的模拟退火算法对初始划分进行全局寻优。实验结果表明,与目前已有的类似改进算法相比,新算法在任务划分质量和算法运行时间两个方面的提升率最大可达到8%和17%左右,具有高效性和实用性。     

多选择软硬件划分问题的计算模型与动态规划算法

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,划分的结果直接影响目标系统的设计质量。因此,对于一个给定的应用程序,为了使得目标系统快速执行且成本低廉,合理的划分策略十分重要。由于单个任务具有多种不同的硬件实现方式,与传统的单一硬件实现方式的软硬件划分问题相比,多选择的软硬件划分更能客观地反映现实应用。这导致问题的求解更具挑战性,它们已被证明是NP完全问题。基于多核处理器片上系统并针对任务图为二叉树的应用,建立了多选择软硬件划分问题的计算模型,并提出了解决该问题的动态规划算法。实验结果表明,当问题规模适中时,所提动态规划算法能够有效地获得精确解,并展示了算法的计算能力与硬件面积限制之间的关系。     

基于EDA的嵌入式系统软硬件划分方法

针对嵌入式系统软硬件协同设计中的软硬件划分问题,提出了一种基于分布估计算法的解决方案,通过将算法映射到一般结构Gauss网络上,提高了算法的稳定性和搜索效率.结果表明,该算法有效地解决了软硬件划分问题.     

具有初始信息素的蚂蚁寻优软硬件划分算法

面向基于平台的系统芯片设计,提出具有初始信息素的蚂蚁寻优软硬件划分算法AOwIP．基本思想是：①利用基于平台的设计方法中已有参考设计的软硬件划分结果作为初始划分解,进行适当变换后生成初始信息素分布．②在所生成初始信息素分布的基础上,利用蚂蚁算法正反馈、高效收敛的优势寻求最优划分解．该算法利用基于平台的设计方法强调系统重用的优势,克服蚂蚁算法在求解软硬件划分问题时缺乏初始信息素的不足．实验表明,AOwIP算法有效提高了蚂蚁算法的最优解搜索效率．     

可重构密码处理结构中重构机制及对性能的影响

重构机制对可重构密码处理系统的性能有着重要的影响,该文从全局、局部、静态、动态几方面提出了流水化可重构密码处理结构中重构机制的分类,给出了各种机制的吞吐率和延迟公式,并分析了几种机制的性能和实现代价,最后给出了在采用局部动态重构机制的可重构密码处理结构中密码处理的性能。     

基于MPI高性能计算的方法研究

并行处理在计算能力方面与单处理器的串行处理相比有着无可比拟的优势。个人计算机和网络成本的下降使得使用分布式系统进行并行处理的现象越来越普遍,而分布式网络系统中多采用MPI作为并行编程标准。为了减少程序运行时间,改善MPI计算的性能,负载均衡方法尤为重要,本文提出一种在MPI并行处理中负载均衡的方法,可以按照节点的计算能力和负载情况,在节点之间分配和迁移任务。实验表明,本文提出的方法可有效提高MPI并行处理的性能。     

基于抽象工厂模式的机载显示系统图形生成技术研究

机载显示系统直接关系到先进航电系统的性能和成本,针对机载显示系统的特点、性能要求,分析了目前机载显示系统存在的复用率低、不易于移植、继承性差、无法重构、成本高等缺陷。提出了基于抽象工厂模式的图形生成设计新思想,对机载显示系统图形库进行分类、分级抽象,建立图形处理模型、图形绘制模型和显示模型三级架构,统一了字符、图形、窗口的模型处理方法。基于OpenGL实现了图形模型开发库和机载显示系统图形生成架构,以该方法实现了某型飞机显示系统的开发,实验证明,该方法实现了显示系统通用开发技术和软件重构技术。     

An algorithm for cooperative task allocation in scalable,constrained multiple robot systems

The current trends in the robotics field have led to the development of large-scale multiple robot systems, and they are deployed for complex missions. The robots in the system can communicate and interact with each other for resource sharing and task processing. Many of such systems fail despite the availability of necessary resources. The major reason for this is their poor coordination mechanism. Task planning, which involves task decomposition and task allocation, is paramount in the design of coordination and cooperation strategies of multiple robot systems. Task allocation mechanism allocates the task in a mission to the robots by maximizing the overall expected performance, and thereby reducing the total allocation cost for the team. In this paper, we formulate a heuristic search-based task allocation algorithm for the task processing in heterogeneous multiple robot system, by maximizing the efficiency in terms of both communication and processing cost. We assume a set of decomposed tasks of a mission, which needs to be allocated to the robots. The near-optimal allocation schemes are found using the proposed peer structure algorithm for the given problem, where the number of the tasks is more than the robots present in the system. The cost function is the summation of static overhead cost of robots, assignment cost, and the communication cost between the dependent tasks, if they are assigned to different robots. Experiments are performed to verify the effectiveness of the algorithm by comparing it with the existing methods in terms of computational time and quality of solution. The experimental results show that the proposed algorithm performs the best under different problem scales. This proves that the algorithm can be scaled for larger system and it can work for dynamic multiple robot system.     

在线课程下的自适应查询调度算法

在线课程系统中,针对如何将查询请求充分映射到有限资源上这一热点问题,设计基于系统负载平衡的自适应查询处理器。该处理器综合考虑服务器、带宽等性能指标,建立由服务资源单元和远程查询消耗单元组成的基于资源负载平衡的查询期望代价矩阵,并结合利用Min-Min和Max-Min算法的优点,提出新的自适应查询调度算法(A-MM)。实验表明A-MM有较好的执行效率和平衡负载能力。     

集成CPU-GPU架构上的列存储连接优化技术研究

集成多核CPU-GPU架构已经成为计算机处理器芯片的发展方向。利用这种架构的并行计算能力进行数据处理已经成为了数据库领域的研究热点。为了提高列存储系统的查询性能,首先改进了已有协处理机制中的负载分配策略,通过监测数据库系统CPU占用率,动态地为处理器提供合理的数据划分;然后,针对集成多核CPU-GPU架构上的数据预取机制,提出了一种确定预取数据大小的模型,同时,针对GPU访存的特点,进行了GPU访存优化;最后,使用OpenCL作为编程语言,实现了一种集成多核CPU-GPU架构上的列存储排序归并连接算法,并采用提出的方法对连接处理进行优化。实验证明,所提优化策略可以使列存储系统排序归并连接性能提升33%。     

基于Hadoop的贝叶斯过滤MapReduce模型

传统分布式大型邮件系统对海量邮件的过滤存在编程难、效率低、前期训练耗用资源大等缺点,为此,对传统贝叶斯过滤算法进行并行化改进,利用云计算MapReduce模型在海量数据处理方面的优势,设计一种基于Hadoop开源云架构的贝叶斯邮件过滤MapReduce模型,优化邮件的训练和过滤过程。实验结果表明,与传统分布式计算模型相比,该模型在召回率、查准率和精确率方面性能较好,同时可降低邮件过滤成本,提高系统执行效率。     

一种简单的SDRAM控制器实现

提出一种简便、模块化、易扩展和可移植的SDRAM控制器方案。综合成本、容量、速度和功耗因素,选择SDRAM作为数字图像处理系统的内存。为满足系统高速度、大容量数据传输需求,采用延时隐藏和仲裁机制实现SDRAM控制器,并对其性能评估。     

Processing element allocation and dynamic scheduling codesign for multi-function SoCs

This work is motivated by the rapid increase in design complexity of many multi-function System on Chips. It proposes solutions to both resolve the hardware contention issues of non-preemptive processing elements shared among tasks, and to optimize cost. A software solution based on start time management is proposed to interleave task execution on processing elements. Algorithms are proposed to determine the required processing elements of selected types, when there is no knowledge on the release time of any task. For tasks whose release orders are known a priori, an optimal algorithm is presented if processing elements have the same cost, otherwise, if processing elements do not have the same cost, a pseudo polynomial-time algorithm based on dynamic programming is presented. The performance of the algorithms is also evaluated for general cases.     

分布式RFID复杂事件处理技术的研究

目前RFID复杂事件处理技术的研究主要针对集中式的处理。集中式RFID复杂事件处理技术对于海量RFID数据的处理具有很多局限性,主要表现为网络通讯代价高和处理效率低。针对集中式RFID复杂事件处理存在的问题,本文研究了分布式环境下RFID复杂事件处理的关键算法,采用一种Pull(抽取)类型的数据通讯模型来降低通讯代价,在此基础上提出了两种分布式的RFID复杂事件处理算法。实验结果表明,本文提出的分布式RFID复杂事件处理算法比集中式复杂事件处理算法更有效。