1 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
2 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
时间敏感网络在标准以太网的基础上通过增加高精度时间同步、资源预留及路径控制、流量整形和业务调度等一系列关键技术,能够保证数据传输的实时性和可靠性。然而, 启发式算法在实现门控调度时, 数据的周期比过大会导致缓存容量增大和相同优先级数据同时、同向传输时无控制调度等问题。为此, 优化改进了门控调度的启发式算法, 通过采取数据周期感知和输出缓存长度感知循环等技术, 解决了缓存容量不足和时延抖动等问题。仿真结果表明, 与传统的启发式算法相比, 所提算法在数据周期比超过60倍时能有效减少门控列表90%的存储空间, 在相同优先级数据传输情况下平均时延抖动降低了约50%。
时间敏感网络 网络传输 门控调度 门控列表 启发式算法 时延抖动 time sensitive network network transmission gating scheduling gate control list heuristic algorithm delay jitter
1 国网浙江省电力有限公司营销服务中心, 浙江 杭州 311100
2 北京中电普华信息技术有限公司, 北京 100089
随着社会经济的高速发展, 电网规模不断增大, 电网容量不断提高, 电力损耗问题日趋严重, 为了合理高效地利用电力, 对于网用电量异常的研究十分关键。针对电网用电量异常的问题, 对某城市一区域电网用电量数据进行逻辑分组聚类预处理, 并运用启发式算法构建两种针对性的启发式模型。利用从电网部署的检测仪表收集到的数据进行实验验证, 结合启发式算法进行检测, 异常用电情况下的相对异常指数较正常情况扩大6~10倍, 能够对电网的异常电量使用现象有较好的识别与检测能力, 验证了所提出方法的有效性。
启发式算法 聚类分析 用电量 智能检测 异常识别 heuristic algorithm cluster analysis power consumption intelligent detection anomaly recognition
1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065
2 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆 400065
为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题，提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD, MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合，首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解，然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解，通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展，该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时，为了避免重复搜索，建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型，运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正，并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下，MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio, SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749，相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外，当畸变中含有较多高阶成分时，文中所提优化算法相比传统的SPGD算法，SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%，且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明：与三种主流优化算法相比，MHSPGD在保持较快收敛速度的同时，能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限，有效地解决了算法的局部收敛问题。
自适应光学 波前畸变校正 随机并行梯度下降算法 元启发式算法 adaptive optics wavefront distortion correction stochastic parallel gradient descent algorithm meta-heuristic algorithm 红外与激光工程
2022, 51(7): 20210759
1 西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 611756
2 西南交通大学 微电子研究所, 成都 611756
随着芯片的集成度越来越高, 物理设计布局阶段的拥塞问题越发严重。提出了一种基于溢出值的局部拥塞消除技术, 根据溢出值选择出拥塞密度最高的拥塞区域, 然后基于模拟退火算法对该区域内的高引脚单元设置合适大小的隔离区域, 以缓解局部拥塞。将提出的方法应用于SMIC 180 nm工艺的四万门设计和SMIC 55 nm工艺的七千门设计进行优化。相较于Synopsys的ICC工具的拥塞优化结果, 提出的方法使设计规则违例下降48%, 短路违例下降52%, 总线长缩短5%, 比现有文献的布线质量更好。
设计自动化 物理设计 布局 拥塞 溢出 启发式算法 design automation physical design placement congestion overflow heuristic algorithm
空军工程大学信息与导航学院, 陕西 西安 710077
针对微波与激光混合链路中继卫星系统实际应用中的动态变化，分析了混合系统动态扰动条件，依据中继卫星资源调度动态调整原则，研究了混合系统动态资源调度策略。以最大化调度任务优先级之和，以及扰动发生后对初始方案扰动变化最小为目标，建立了具有两级优化目标的混合系统动态调度模型。提出了动态插入快速启发式算法并对模型求解算法，算法包括直接插入任务操作、移动插入任务操作和删除插入任务操作。仿真结果表明与完全重调度的算法相比，动态插入算法的方案变化率平均降低了60.10%，且计算速度明显高于重新调度算法，能够有效解决混合链路中继卫星系统动态调度问题。
光通信 微波与激光混合链路 中继卫星 动态调度 扰动 启发式算法
南京邮电大学 通信与信息工程学院, 江苏 南京210003
动态RWA( 路由与波长分配) 问题是智能光网络的核心问题, 以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制, 针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略, 实现了对全局信息素更新态调节。理论分析和数值仿真结果表明, 与Dijkstra+FF(首次命中)算法相比, 改进的ADACO+FF算法可以有效地降低网络阻塞率, 规则型Mesh网络和NSFNET(国家科学基金会网络)的阻塞率最高分别降低了0.3和0.2。
智能光网络 动态路由波长分配 启发式算法 自适应蚁群优化算法 自适应策略 ION dynamic RWA heuristic algorithm ADACO algorithms adaptive strategy
1 南京邮电大学 光电工程学院， 江苏 南京 210023
2 南京邮电大学 电子科学与工程学院， 江苏 南京 210023
针对以往启发式p圈容量分配算法未考虑容量有限的问题，提出一种新的启发式算法。该算法以空闲容量为基础，将最大工作容量作为扩张标准来构造p圈，利用构造的p圈进行容量分配。用COST239网络拓扑对算法进行了仿真，结果表明，该算法能利用更少的空闲容量来保护更多的工作容量，且配置p圈数减少。
光网络 生存性 p圈 启发式算法 容量分配 optical network survivability p-cycle heuristic algorithm capacity allocation
中国科学技术大学电子科学与技术系，安徽 合肥 230027
软硬件协同综合是嵌入式系统设计中的一个重要步骤。综合利用启发式算法和演化类算法的优点提出了一种混合量子遗传算法(HQGA)来解决软硬件协同综合问题，提高了求解质量和搜索效率，降低了计算代价。实验结果表明HQGA对软硬件协同综合问题的有效性：在得到相近结果的条件下，HQGA计算时间较量子遗传算法缩短50%以上；在计算相同代数的条件下，HQGA求解质量较量子遗传算法平均提高10%以上。
量子计算 软硬件协同综合 混合量子遗传算法 遗传算法 启发式算法 quantum computation hardware-software co-synthesis hybrid quantum probabilistic coding genetic algori genetic algorithm heuristic algorithm
