改进的TT-RMS调度表生成算法

基于时间触发以太网的网络模型与消息模型,改进了时间触发单调速率调度(TT-RMS)通信表生成算法,用于生成时间触发以太网的调度表。改进后的TT-RMS算法,首先根据消息的周期属性,计算出消息调度的集群周期长度,其次根据消息的周期及经过的路径长度,确定出消息调度的先后顺序,最后根据时间槽的分配状态进行消息调度。实验结果显示,改进后的TT-RMS算法,可以在多跳网络环境下,基于不同长度和周期的消息,生成时间触发消息调度表,同时生成的调度表能够满足消息的时延需求。     

多数据链任务分配模型及算法仿真

不同数据链所支持的消息格式有所不同,因此多数据链间相互通信时难以进行互操作。针对这一问题,提出了基于消息处理平台的多数据链系统任务分配模型。该模型通过一个消息处理平台对消息格式进行转换并分发给相应的数据链,同时在分析多数据链互操作性的几个主要度量指标的基础上,给出了数据链系统分配模型的数学表达式。然后,结合多数据链消息交换的一个典型应用,采用模拟退火粒子群算法对该模型进行求解。结果表明,在低负载和中等负载情况下,多数据链系统能够在满足互操作性指标的前提下有效地进行消息交换,而且相比于采用标准粒子群算法,模型求解的收敛速度更快,粒子的全局搜索能力更强。     

基于改进遗传模拟退火算法的测试优化选择

针对测试优化选择这一NP-hard问题,提出利用改进遗传模拟退火算法对其进行求解。由于遗传模拟退火算法直接应用在测试优化选择问题时,存在算法运行到后期时搜索过程冗长和交叉操作后父代与子代的染色体相似度高的缺点。因此采用非线性加速适应度函数提高搜索速度,同时在交叉操作前先对基因进行比较,剔除无效交叉以提高交叉有效性。最后,对典型实例(超外差接收器系统)进行测试优化选择,结果表明,优化后的遗传模拟退火算法达到收敛所需代数相比于遗传模拟退火算法减少13.3%;在满足故障检测率和隔离率的要求下,所需的测试代价与其它算法所得相比较小。因此优化后的遗传模拟退火算法可以更有效地解决测试优化选择问题。