《基於Memetic算法的多處理器嵌入式系統容錯設計方法研究》是依託中國科學技術大學，由袁博擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於Memetic算法的多處理器嵌入式系統容錯設計方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：袁博
- 依託單位：中國科學技術大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
不斷縮小的器件尺寸、越來越低的工作電壓、越來越高的工作頻率、以及越來越嚴重的散熱問題使得電子系統的錯誤率日益提高，容錯設計成為嵌入式系統設計中必不可少的重要內容。多處理器嵌入式系統的容錯設計面臨許多新的設計難題，多屬於複雜的大規模組合最佳化問題，傳統技術不再適用。Memetic算法是演化計算領域一類新興最佳化技術，可以有效結合特定問題的啟發式知識，獲得較高的求解質量和求解效率。本項目針對當前多處理器嵌入式系統容錯設計中存在的若干關鍵問題，基於Memetic算法思想，從新的角度出發，研究有效的求解方法，包括：（1）基於Memetic協同演化算法，研究硬化選擇和任務映射聯合最佳化方法，（2）基於Memetic多目標演化算法，研究檢查點布局最佳化方法，和（3）基於Memetic動態演化算法，研究任務遷徙最佳化方法。本項目的研究將為多處理器嵌入式系統EDA容錯設計工具的研發提供重要的理論與技術準備。
結題摘要
不斷縮小的器件尺寸、越來越低的工作電壓、越來越高的工作頻率、以及越來越嚴重的散熱問題使得電子系統的錯誤率日益提高，容錯設計成為嵌入式系統設計中必不可少的重要內容。多處理器嵌入式系統的容錯設計面臨許多新的設計難題，多屬於複雜的大規模組合最佳化問題，傳統技術不再適用。模因算法是演化計算領域一類新興最佳化技術，可以有效結合特定問題的啟發式知識，獲得較高的求解質量和求解效率。本項目針對當前多處理器嵌入式系統容錯設計中存在的若干關鍵問題，基於模因算法思想，從新的角度出發，研究有效的求解方法。特別的，由於多核片上系統的容錯協同綜合問題的解空間巨大，當前基於演化算法的協同綜合方法效率較低。本項目首次提出在容錯協同綜合中將副本任務的映射和原始任務的映射在求解過程中獨立出來：即採用演化算法最佳化原始任務的映射，採用啟發式算法構造副本任務的映射。該方法極大地降低了演化搜尋的搜尋空間。進一步，本項目提出採用協同演化算法最佳化任務硬化和原始任務映射，從而對兩個聯合最佳化問題進行了相對獨立的高效求解。另外，為進一步提高協調演化算法的效率，本項目結合最佳化任務硬化和原始任務映射的特點，設計了問題相關的局部搜尋運算元，並嵌入到協同演化過程中。我們在大規模的多核片上系統的容錯協同綜合問題上驗證了我們的方法。此外，三模組冗餘和兩模組冗餘是最常用的基於任務冗餘的容錯技術，但是它們有不同的時間和成本代價。為實現最優的設計，我們必須非常仔細地考慮對每個任務採用哪種技術。本項目考慮聯合的任務硬化和任務映射問題，證明了一旦確定任務硬化，可以通過最小最大權值匹配得到任務映射的最優解。進一步，由於不同冗餘技術的代價不同，我們採用了一種模因多目標最佳化方法。大量的實驗驗證了所提方法的有效性，通過結合模因多目標算法和傳統多目標算法可以得到高度精確的最優解。本項目的研究為多處理器嵌入式系統EDA容錯設計工具的研發提供了重要的理論與技術準備。本項目已發表SCI論文5篇，EI論文2篇。
