基于云量子进化算法的SOC测试规划研究

为克服传统量子进化算法中,迁移操作和量子门单一方向更新操作易陷入局部最优解的缺陷,借鉴云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了一种新的云量子进化算法,该算法在量子进化算法基础上,由云模型的X、Y条件云发生器加入杂交操作,由基本云发生器加入变异操作.并将云量子进化算法用于解决SOC测试时间与测试功耗协同优化.最后用国际标准电路ITC'02 Test Benchmark进行实验仿真,与已有算法相比,云量子进化算法能够更好地缩短SOC测试时间、提高SOC测试效率.     

系统芯片SOC的BIST测试研究

针对系统芯片SOC测试出现的难题,介绍了几种目前国际上研究较热的内建自测试BIST(Built InSelf Testing)方法,分析了这几种方法的优缺点,并对其作出探讨,最后,展望了系统芯片SOC的BIST发展。     

峰值功耗优化的力引导调度算法

提出了基于单周期操作和多周期操作的峰值功耗优化的力引导调度算法。该算法运用传统力引导调度算方法的基本思想,通过对力相关参数的重新设置,实现了调度过程对周期功耗的平衡分布,从而达到了峰值功耗最小化的目标。实验结果显示,在控制步数目和资源数目相同的情况下,该算法在峰值功耗优化方面比传统的力引导调度算法有所改进,与基于整数线性规划的算法基本相当。     

序列对递增生成的SOC测试调度算法

提出了一种确定性的片上系统 (SOC) 测试调度算法。在对测试环采取最优分配和平衡优化的基础上,构造包含四种序列对递增生成方法的循环迭代过程。该过程同时考虑测试访问机制的宽度、空隙面积、IP核测试面积等因素,可在较短的迭代步数得到有效的测试调度方案。对ITC’02 基准电路进行了实验。结果表明,在得到近似解的前提下,该算法较传统的模拟退火算法具有更快的运行速度。     

一种基于智能蚁群算法的SOC芯核测试调度方法

随着现代半导体技术的发展,将整个系统集成在一个芯片上成为可能.但系统集成芯片SOC的测试也成为一项越来越艰巨的工作.文章采用一种改进的智能蚁群算法来解决SOC中芯核测试调度问题,在带宽一定的条件下,利用智能蚊群算法的特性,考虑各种资源约束,动态地寻找最优调度方法,并且在调度过程中,动态的更新信息.与模拟退火算法相比较,该方法降低了测试时间,得到较好的效果.     

基于约束规划的煤炭港口进出港协同调度研究

通过对我国某大型煤炭下水港实际生产作业场景的深入分析,提出了配煤生产型港口的进出港作业协同调度问题.该问题为一类混合网络流与调度的复杂组合优化问题,且优化目标由作业流程、作业量以及作业时间等多决策项组合,直接使用商业求解器求解能力有限.基于该港口现行管理思路,提出了通过网络流模型先确定作业量,再利用约束规划选择作业流程...     

带有约束的轨道门吊优化调度问题研究

为提高铁路集装箱中心站的运作效率,研究了带有干涉约束和安全约束的轨道式门式起重机的调度问题,以最小化最大装卸作业时间为目标构建了一个混合整数规划模型。由于该模型求解难度大,为此提出了一种萤火虫优化算法(FA),使用小规模和大规模随机算例对算法进行测试。测试结果表明:无论是求解小规模问题还是大规模问题,FA算法都比CPLEX和GA算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。     

考虑空间约束的舰载机作业调度模型研究

舰载机的舰面调度是受空间限制的多任务复杂问题,是舰船完成作战效能的重要保证.本文分析了舰载机作业的基本流程以及甲板空间因素对舰载机作业的影响,将舰载机及其相关作业的调运空间和作业空间定义为资源,利用多模式资源受限项目调度问题研究方法,建立了资源受限舰载机机群调度数学模型.基于启发式算法完成了舰载机作业调度计划求解算法设计,并对给定算例进行求解.实例研究结果表明,该模型和算法可以为舰载机作业调度规划提供技术支持.     

时间约束的高层次数据流调度方法

为了研究时间约束下的高层次数据流调度问题,提出了遗传算法和蚂蚁算法动态融合的解决方案.给出了时间约束调度中遗传算法的编码方法、交叉、变异和适应度函数以及蚂蚁算法中的概率选择方法和信息素的更新规则.为了找到遗传算法与蚂蚁算法的最佳切换时机,还解决了2个关键问题:遗传算法的动态结束条件和蚂蚁算法中初始信息素的产生.实验结果表明,该方法所用的平均资源数目比遗传算法少5.2%,比蚂蚁算法少4.9%;运行时间比遗传算法少44%,比蚂蚁算法少31%.     

资源约束下多项目调度的迭代算法

项目实施过程中往往涉及到不同项目之间的资源共享与冲突,因此在资源受限的情况下如何调度项目以满足不同项目的资源要求并缩短各项目工期是一个重要的问题．在对该问题进行分析的基础上,建立了资源约束下的多项目调度问题的数学模型,并在单项目调度迭代算法的基础上进行扩展和改进,设计了多项目调度的迭代算法．该算法结合了串行进度计划生成机制和逆向算法的优点．在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短多项目的总工期．通过具体实例的应用和与其他算法的比较,说明了迭代算法可以得到较好的项目进度计划．     

单机带库存约束的排序问题

研究了一类单台机上带有库存约束的排序问题,目标函数是极小化加权完工时间总和。针对问题,首先证明了问题是NP-困难的,接着给出贪婪算法,证明了该算法的最坏情况界是无穷大,但随机试验表明算法的平均性能是令人满意的。     

网格环境下基于多QoS约束的任务调度算法研究

针对网格任务调度过程中的QoS （Quality of Service）约束可扩展性不足、资源利用率低等问题,提出一种多QoS约束的Min_Min任务调度算法。该算法首先计算待调度任务QoS与每个资源QoS的匹配值,并根据匹配值的大小确定任务分配的先后顺序,然后再依次对已排序的任务选取具有最小最早完成时间所对应的资源进行分配。在保证QoS匹配质量的同时,也注重资源节点的利用率。仿真实验结果表明,该算法在综合性能上明显优于Min_Min算法。     

基于定义的交流电力有功功率测试法

针对交流电力的有功功率,首先探讨了参数定义测试法,进而基于相关性原理并结合工程实际详细地研究了功率定义测试法,提出了它固有的抗干扰特性,然后分析并比较了两种测试方法的测试性能。实验表明,相对于参数定义测试法,功率定义测试法可减少2倍多的用于分析的采样点数,干扰幅值的要求从小于信号幅值的3%可放宽到信号幅值的12%。     

一种纯电动汽车蓄电池SOC估算的实现方案

纯电动汽车的发展如火如荼,关于其蓄电池荷电状态(SOC)的研究一直未间断。采用国际流行的虚拟仪器分析软件LabVIEW进行数据采集分析,根据纯电动汽车运行的电压、电流等有效数据,利用两种传统的SOC估算方法相结合,进行数据分析,得到其有效的SOC数据,并可为后续的续驶里程等估算提供数据支持,方案切实可行,具有一定的研究意义。     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

具有就绪时间与先后约束的工件可拒绝排序

讨论了具有就绪时间与先后约束的工件可拒绝排序,其目标函数是所拒绝加工工件的总拒绝费用与加工工件的带权总完工时间之和。应用线性规划松弛方法设计了近似算法,得到（3＋√3）-近似算法。     

带有链优先约束工件的平行机排序问题

提出一种工件之间带有链优先约束的平行机排序问题,目标函数为极小化最大完工时间,优先约束为n条链Ti(1≤i≤n,n为任意实数),处理机为m台同速机,用三参数法表示为Pm|chains|Cmax.问题Pm|chains|Cmax是强NP完备的,利用启发式算法的最长加工时间优先规则,给出了一个多项式时间的近似方案.     

汽车电动助力转向系统试验台设计

为对汽车电动助力转向系统工作性能进行研究,在对其结构原理进行分析的基础上,搭建电动助力转向试验台。系统采用电动机、扭矩传感器、汽车转向系统搭建硬件环境,应用Labview和研华数据采集卡编写相关测试系统,完成数据采集,信号分析和信号控制等功能。该系统通过采集分析EPS电机电流、EPS扭矩、电动机输入输出扭矩等数据,对EPS的性能及控制策略进行全面分析,提高EPS的开发效率和质量。实验结果表明该试验台测试系统性能良好。