异构分布式系统性能得到大幅度提升的同时,却造成故障率大增,以有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)任务模型研究异构分布式系统的容错调度成为当前的研究热点.广泛采用的基于任务复制的容错算法存在以下问题:(1)DAG任务可靠性需求与DAG可靠性需求的约束存在缺陷且缺乏严谨的理论证明;(2)每个任务仅有一个副版任务,不足以应对任务潜在的多次发生的故障;(3)盲目地使每个任务拥有ε+1个副版来容忍可能的ε个故障,虽然提高了系统的可靠性但易造成系统冗余度过高,并付出昂贵的计算资源.文中首先分析DAG图中任务依赖关系,确定DAG任务的可靠性概率模型,并建立DAG可靠性模型;接着提出满足可靠性目标的任务复制下限值算法、经济的任务复制策略算法和贪婪的任务复制策略算法,精确量化各个任务需要复制的次数,最后在上述算法的基础上提出可选策略的DAG容错算法OPDFT(Optional Policy on DAG Fault-Tolerant).实验表明,OPDFT算法的经济复制策略和贪婪复制策略的可靠性代价分别是盲目策略算法可靠性代价的60%和70%左右.
硬件实现的SMS4加密算法计算过程中容易出现故障,为防止攻击者利用故障信息进行故障攻击从而破解SMS4算法,提出一种针对SMS4算法的故障检测方案。该方案首先分析了硬件实现的SMS4算法出现故障的位置及其影响,然后在关键路径上建立了3个检测点,通过实时监测检测点来定位算法执行过程中出现的故障。一旦成功检测到故障,立即重新执行算法以保证攻击者难以获取有效的故障信息。将提出的方案和原无故障检测的算法分别在Xilinx公司的Virtex-7和Altera公司的Cyclone II EP2C35F76C6两个现场可编程门阵列(FPGA)上综合实现,在Virtex-7上,提出的带故障检测的方案比原算法占用逻辑资源增加30%,吞吐量相当;在EP2C35F76C6上比原算法增加0.1%的硬件资源,吞吐量达到原来的93%。实验结果表明,在尽量不影响吞吐量的前提下,提出的方案占用硬件资源小,并且可以有效地检测出故障,从而避免SMS4算法受到故障攻击。
本文针对复杂多目标优化问题Pareto前沿搜索难度大的特点,设计了一种结合多种群间捕获竞争、强化学习机制的多种群Memetic学习策略与进化计算模型.受种群进化、捕食种群与被捕食群体间的竞争等生态学原理的启发,提出了一种基于生态种群捕获竞争模型的多目标Memetic优化算法(Multi-Objective Memetic Algorithm based on Ecological Population Preying-competition Model,ECPM-MOMA).ECPM-MOMA算法设计并运用了捕获竞争、强化学习算子进行全局搜索,在种群进化过程中结合了Memetic搜索算子进行局部搜索.理论分析与实验结果表明,本文所提出的算法具有良好的收敛性能和分布特征,生态种群捕获竞争策略与进化计算模型对于解决复杂多目标优化问题是有效的.
在现有的家庭能量管理系统(home energy management system,HEMS)的基础上增加分布式储能模块组成新的HEMS,并在此基础上提出了一种改进的基于0-1线性整数规划方法的家电最优调度模型。通过此调度模型,用户可以根据各自需求分别实现用电费用最省、用电费用最省同时兼顾满意度或者二氧化碳排放最小的目标。该调度模型无论是在目标函数还是在约束条件上都采用线性化表示的方法,在使用极短的调度时间的同时能够保证调度结果是最优结果。最后通过仿真实验验证了提出方法的有效性以及所提方法能够很好地应对电力公司的削峰填谷要求,具有重要的实际应用价值。实验结果表明,所提方法能够比以往相关研究取得更好的节约费用、减少二氧化碳排放的效果。
