基于光纤-无线网络的协同计算卸载算法

随着无源光网络的发展,光纤-无线网络能同时支持集中式云和边缘云计算技术,成为一种具有发展前景的网络结构。但是,现有的基于光纤-无线网络的任务协同计算卸载研究主要以最小化移动设备的能耗为目标,忽略了实时性高的任务的需求。针对实时性高的任务,提出了以最小化任务的总处理时间为目标的集中式云和边缘云协同计算卸载问题,并对其进行形式化描述。同时,通过将该问题归约为装箱问题,从而证明其为NP难解问题。提出一个启发式协同计算卸载算法,该算法通过比较不同卸载策略的任务处理时间,优先选择时间最短的任务卸载策略。同时,提出一个定制的遗传算法,获得一个更优的任务卸载策略。实验结果表明,与现有的算法相比,本文提出的启发式算法得到的任务卸载策略平均减少4.34%的任务总处理时间,而定制的遗传算法的卸载策略平均减少18.41%的任务总处理时间。同时,定制的遗传算法的卸载策略与本文提出的启发式算法相比平均减少14.49%的任务总处理时间。     

基于RDC-Q学习算法的移动机器人路径规划

传统Q算法对于机器人回报函数的定义较为宽泛,导致机器人的学习效率不高。为解决该问题,给出一种回报详细分类Q(RDC-Q)学习算法。综合机器人各个传感器的返回值,依据机器人距离障碍物的远近把机器人的状态划分为20个奖励状态和15个惩罚状态,对机器人每个时刻所获得的回报值按其状态的安全等级分类,使机器人趋向于安全等级更高的状态,从而帮助机器人更快更好地学习。通过在一个障碍物密集的环境中进行仿真实验,证明该算法收敛速度相对传统回报Q算法有明显提高。     

软硬件协同设计复杂问题的计算模型和算法

软硬件划分是设计复杂嵌入式系统的关键环节.论文综述了近年来提出的解决软硬件划分问题的计算模型和相应算法.软硬件划分问题可以建模成各种限定不同约束条件的背包问题模型,同时需要考虑任务块间的通信消耗.背包问题中的子项相当于软硬件划分问题中的任务块.论文针对不同的计算模型,介绍了相应的精确算法和启发式算法.论文最后探讨了若干...     

分布存储并行机上的自动数据布局优化模型

在分布式并行机上,数据布局的质量极大的影响着应用程序的执行性能,以往的研究一般将自动数据布局优化问题近似分解为数据对准优化和数据分布优化两步来解决,且对两者的结合只研究了一维的情况,在相关研究工作的基础上,在多维情况下将数据对准优化和数据分布优化结合在一个模型当中,提出了一个数据对准优化与数据分布优化统一的多维静态数据布局模型,避免了采用启发式策略,从而更加精确地描述了自动数据布局优化问题,同时给     

多周期家庭护理的路径规划与调度算法

在家庭护理服务质量方面,现有研究大多考虑老人的服务需求是否得到满足、服务是否及时、老人对服务是否满意等因素,忽略了老人在选择护工上的偏好习惯。提出带服务约束的多周期家庭护理路径规划与调度问题,并将其归约为多车场车辆路径优化问题,证明该问题的NP难解性。为了在老人提供的黑名单、必选服务技能、服务价格等约束下最优化家庭护理机构的服务质量,提出贪心算法,优先为服务开始时间早的老人提供服务,为老人安排最高服务质量的护工。以贪心算法求得的结果作为初始解,并针对该问题的多周期性质,定制一个遗传算法对初始解进行优化,以获得更优的多周期护工路径规划方案。在3组不同规模的开源数据集上进行实验,结果表明,与基准算法和随机算法相比,所提出的贪心算法将服务质量分别提高了31.7%和79.8%,定制的遗传算法将服务质量分别提高了65.7%和126.3%。     

基于特征融合的无监督跨模态哈希

已有的无监督跨模态哈希（UCMH）方法主要关注构造相似矩阵和约束公共表征空间的结构,忽略了2个重要问题：一是它们为不同模态的数据提取独立的表征用以检索,没有考虑不同模态之间的信息互补;二是预提取特征的结构信息不完全适用于跨模态检索任务,可能会造成一些错误信息的迁移。针对第一个问题,提出一种多模态表征融合结构,通过对不同模态的嵌入特征进行融合,从而有效地综合来自不同模态的信息,提高哈希码的表达能力,同时引入跨模态生成机制,解决检索数据模态缺失的问题;针对第二个问题,提出一种相似矩阵动态调整策略,在训练过程中用学到的模态嵌入自适应地逐步优化相似矩阵,减轻预提取特征对原始数据集的偏见,使其更适应跨模态检索,并有效避免过拟合问题。基于常用数据集Flickr25k和NUS-WIDE进行实验,结果表明,通过该方法构建的模型在Flickr25k数据集上3种哈希位长检索的平均精度均值较DGCPN模型分别提高1.43%、1.82%和1.52%,在NUS-WIDE数据集上分别提高3.72%、3.77%和1.99%,验证了所提方法的有效性。     

QoS保障下的无人机传感网安全通信路径规划

在无线传感器网络中,无人机在传感器覆盖区域内定期巡游,以收集传感器感知的数据。由于无线信道的广播性质,信息更容易被地面上的非法节点窃听,无线通信安全受到挑战。通过无人机的轨迹规划和传感器功率控制可以在物理层保障无线通信的安全性。然而,现有研究无人机辅助无线通信路径规划的文献中,没有考虑到用户或节点需要最小通信时间来保证服务质量。针对此问题,在无线传感器网络通信系统中,加入最小通信时间约束,通过联合优化无人机的飞行轨迹、传感器的发送功率和无人机服务传感器的调度顺序,提出平均保密率最大化问题,并证明了其非凸性。为解决所提的非凸问题,将原问题分解为3个子问题,提出了一个应用块坐标下降、连续凸优化、迭代舍入方法的快速收敛迭代算法TPA。实验结果表明,所提算法TPA的平均保密率比未进行轨迹优化的基准算法提高了15.7%,比未进行功率控制的基准算法提高了159.8%。TPA与未加入最小通信时间约束的基准算法相比,在2种不同任务分布情况下,当无人机飞行周期大于70 s时,任务完成率平均提升44.6%和27.1%。     

可重构阵列的同步性能优化算法

可重构多处理器阵列上的容错技术可用来重构含有故障单元的处理器阵列,以便获得最大可用的目标阵列。现有的研究成果主要侧重于重构算法的构造,还没有涉及对重构后目标阵列的同步通讯性能的研究。提出了一种改善目标阵列同步通讯性能的电路优化算法,用来降低目标阵列行与行之间通讯的延时,使得相邻两行处理器的通讯尽可能达到同步。实验结果表明,提出的算法对不同大小、不同故障率的阵列都有相应的同步通讯性能的改善。     

高效软硬件划分算法及其提升技术

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,它决定系统中哪些组件由软件实现,哪些由硬件实现。软硬件划分问题已被证明是NP完全问题。将一类软硬件划分问题看作变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上构造出软硬件划分问题的优质启发解。此外,采用禁忌搜索(Tabu Search)算法对求得的启发解进行改进,在软件开销和通信开销满足一定约束的条件下,使得硬件开销尽可能小。实验结果证明,所提算法对当前最新算法的改进最大可达到28%。