基于图染色理论的并行测试任务调度算法

目前的自动测试系统大多数采用串行测试的工作方式,测试效率很低.针对这个问题,建立了基于图论的测试任务关系模型,用"图"来描述测试任务占用仪器资源的情况,将测试任务调度的工程问题转化为图论中的数学问题.在测试任务关系模型的基础上,提出了两个任务调度算法:CTG算法和CTG-T算法.对于多个测试任务,利用这两个算法可以得到并行度最大或者测试时间最短的任务分组方案,能有效地实现并行测试.这两个算法是基于图的染色理论得到的,对其正确性进行了理论分析和实例仿真.两个算法已经在实际系统中得到了实验验证,结果表明能够大大提高自动测试系统的测试效率.      

Rescheduling of observing spacecraft using fuzzy neural network and ant colony algorithm

This paper aims at rescheduling of observing spacecraft imaging plans under uncertainties. Firstly, uncertainties in spacecraft observation scheduling are analyzed. Then, considering the uncertainties with fuzzy features, this paper proposes a fuzzy neural network and a hybrid rescheduling policy to deal with them. It then establishes a mathematical model and manages to solve the rescheduling problem by proposing an ant colony algorithm, which introduces an adaptive control mechanism and takes advantage of the information in an existing schedule. Finally, the above method is applied to solve the rescheduling problem of a certain type of earth-observing satellite. The computation of the example shows that the approach is feasible and effective in dealing with uncertainties in spacecraft observation scheduling. The approach designed here can be useful in solving the problem that the original schedule is contaminated by disturbances.     

Hierarchical model updating strategy of complex assembled structures with uncorrelated dynamic modes

In structural simulation and design, an accurate computational model directly determines the effectiveness of performance evaluation. To establish a high-fidelity dynamic model of a complex assembled structure, a Hierarchical Model Updating Strategy(HMUS) is developed for Finite Element(FE) model updating with regard to uncorrelated modes. The principle of HMUS is first elaborated by integrating hierarchical modeling concept, model updating technology with proper uncorrelated mode treatment, and...     

An air-rail inter-modal strategy for aircraft recovery

It is common that airlines encounter a disruption of a flight schedule, which is mainly caused by resource shortages. In case of a disruption, subject to scarce resources, most of airlines lose flexibility of performing aircraft recovery on the basis of business interest priorities and need to delay, swap, and cancel flights. This paper proposes an air-rail inter-modal strategy to incorporate a High-Speed Rail(HSR) transport mode into an aviation network for aircraft recovery. The air-rail inter...     

利用姿态机动的绳系卫星编队系统轨道协同控制

为克服绳系卫星编队系统在轨道机动过程中的系绳摆动现象，提出一种通过调整领航星推力方向进而实现编队系统轨道跟踪的控制算法。由于推力方向角与状态量互相耦合且少于系统自由度个数，轨道协同控制属于典型的非仿射欠驱动控制问题。针对此问题，首先采用升阶法将角速度作为虚拟控制输入；然后为各子系统设计子滑模面后加权得到高层滑模面和等效控制输入律，并设计观测器估计系统非线性项；其次基于模型预测控制算法优化得到最高层滑模面的趋近控制律；最后采用MATLAB/Simulink验证了所提控制算法的有效性。     

一种基于控制流解耦的可重构阵列动态调度方法

可重构阵列依靠数据流驱动带来的能效优势,被广泛运用在特定领域的运算加速中。随着应用范围的增大,当应用中存在不同控制流区域时,采用传统的空间调度方案同时执行整个数据流图,会由于非一致性控制流的存在,造成严重的性能损失。本文提出一种基于控制流解耦的调度方法,通过将处于不同控制边界的数据流解耦成若干个相互独立的子图交替执行,同时将每个子图进行充分并行展开以提高阵列的计算资源利用率。实验结果表明:在相同面积开销的约束下,利用本文提出的调度方法分别在执行性能和执行能效上,相比于一种典型的静态调度可重构阵列(Plasticine),分别提高了35%和18%;相比于一种典型的指令调度的可重构阵列(TIA),分别提高了27%和45%。     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法。算法主要分为2部分:负载分配和任务调度。负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化。任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的任务进行合理调度,保证每个任务都能满足系统约束条件。将此算法与现有的SA算法和Hetero-Split算法进行对比,实验结果显示:此算法比Hetero-Split算法在寻求可行性任务调度方案方面相当,但强于SA算法;在能耗比方面,此算法比Hetero-Split算法在系统总能耗方面有大幅度的降低,降低比率约为23%～24%。     

网格远程调度系统的设计与实现

阐明了在多集群的网格中，资源调度和任务的分配受到网络和通信延迟的限制。采用元调度机制有效的将作业分配到不同集群计算机中，进一步，义采用动态绑定机制来减少作业分配的延迟。这一机制是绑定相似的请求来组成复合请求分配到网格资源。在不同的服务负载下应用了这些机制，结果显示这些机制能够帮助获得负载均衡和减少作业分配的延迟，同时也能减少程序的运行时间。     

一种基于专家规则系统的仓储弹药调度优化方法

由于弹药调度过程中发生的突发情况，如吊车故障、人员受伤等问题的不确定性，传统数学优化方法难以完全解决。因此，提出了一种基于专家规则库的问询派发子任务方法，能很好地和数学优化算法相结合，解决了上述弹药调度过程中的不确定情况与突发情况，并且该算法具有便于计算机编程实现的优点。