基于强化学习的时间触发通信调度方法

未来航空电子系统中将会更广泛地选择基于时间触发的通信机制进行信息传输,以保证信息交互的确定性。如何合理地进行时间触发通信调度设计是时间触发应用于航空电子互连系统的关键。针对时间触发调度的周期性任务,提出了一种基于强化学习的周期调度时刻表生成方法。首先,将流量调度任务转换为树搜索问题,使之具有强化学习所需要的马尔可夫特性;随后,利用基于神经网络的强化学习算法对调度表进行探索,不断缩短延迟时间以优化调度表,且在训练完成后,可以直接使用到消息分布相近的任务中。与使用Yices等可满足模理论（SMT）形式化求解时间触发调度表方法相比,所提方法不会出现无法判定的问题,能够保证时间触发调度设计结果的正确性和优化性。对于包含1 000条消息的大型网络,所提方法的计算速度为SMT方法的数十倍以上,并且调度生成消息的端到端延迟在SMT方法的1%以下,大大提高了消息传输的及时性。      

基于贪婪随机自适应搜索法的TTE通信调度算法

时间触发以太网（TTE）采用全局时间触发机制，使通信任务传输具有严格的时间确定性和无冲突性，适用于航空电子等混合关键应用领域。TTE网络提供3种不同的流量类型:具有低抖动和有界端到端延迟的时间触发（TT）流量，有限制端到端延迟的速率约束（RC）流量和无实时性保证"尽力传"（BE）流量。针对可满足性模理论（SMT）等调度算法在生成TT流量离线时刻调度表的过程中，未综合考虑TT流量路由和时刻调度表对RC流量延迟产生影响的问题，为了优化TTE网络实时性能，提出了一种基于贪婪随机自适应搜索算法的TTE通信任务调度算法。在TT流量离线调度表的生成过程中考虑了RC流量的最坏端到端延迟（WCD），在保证TT流量满足可调度性的前提下，通过路由规划和调度时刻表规划降低了RC流量的WCD。对比实验结果表明:所提算法可以有效的提升整网的实时性能，通过A380拓扑组网案例的对比分析，RC流量的平均延迟减少了14.34%。网络中流量规模越大，所提算法的收益越大。      

机载网络时间触发通信调度设计优化与评价方法

机载网络是航空电子系统实现信息传输与功能综合的关键组成,引入时间触发（TT）机制并安排合理通信调度可以有效保证机载网络实时可靠通信,但需要首先面对多种调度设计方法的选择问题。在总结了时间触发通信过程与特征的基础上,以时间触发以太网为分析对象,给出了基于可满足性模理论（SMT）、混合整数规划（MIP）和启发式算法等不同约束引导下的调度模型,并形成了基于强化学习（RL）的调度方法;从调度设计的求解能力与性能保障角度出发,建立了包括求解时间、可求解规模、传输延迟和调度模式的评价指标。以工业规模网络为研究案例对不同调度方法进行了验证分析,在评价指标的引导下对比分析了各种方法的适用场景,其中SMT方法可支持小规模案例,MIP方法具有明显的TT消息传输和调度求解运算优势,以遗传算法为典型的启发式方法和RL方法可实现大规模案例调度,虽然其TT延迟略高于MIP方法,但速率约束消息延迟优化程度分别达到7.97%和12.35%。在此基础上,进一步探讨了未来航电系统机载网络时间触发通信调度设计优化技术的发展趋势。