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基于多层级使命任务线程的总体任务成功性评估
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作者 丛林虎 陈宇奇 +2 位作者 陈黎明 陈育良 王朝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期616-630,共15页
针对当前装备体系(system of systems,SoS)任务建模研究深入程度不足问题,提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型,在此基础上,首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划,改进传统Petri网,提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarc... 针对当前装备体系(system of systems,SoS)任务建模研究深入程度不足问题,提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型,在此基础上,首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划,改进传统Petri网,提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarchical deterministic and stochastic Petri nets,HDSPN)的装备SoS任务线程建模方法,构建面向多层级使命任务的装备SoS任务线程模型。然后,结合基于可达性分析算法(reachability analysis algorithm,RAA)的装备SoS总体任务成功性仿真评估算法,启动仿真模型运行,实现对装备SoS总体任务成功性的有效评估,并通过案例分析,验证了模型的适用性。 展开更多
关键词 装备体系 任务成功性评估 任务线程建模 层次确定与随机Petri网
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基于O-PPN的装备体系任务线程建模与分析 被引量:2
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作者 陈宇奇 徐廷学 +1 位作者 赵潇童 逯程 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期197-207,共11页
针对当前武器装备体系(weapon system of systems,WSoS)任务建模分析方法难以描述各装备系统多态性的问题,结合Petri网与Markov过程提出了一种基于O-PPN的装备体系任务线程建模与分析方法。在定义武器装备体系的基础上,对装备体系的使... 针对当前武器装备体系(weapon system of systems,WSoS)任务建模分析方法难以描述各装备系统多态性的问题,结合Petri网与Markov过程提出了一种基于O-PPN的装备体系任务线程建模与分析方法。在定义武器装备体系的基础上,对装备体系的使命任务进行形式化描述。改进传统Petri网,构建一种行动-性能Petri网(operation-performance Petri net,O-PPN),以满足装备体系一般任务线程的建模需要,同时针对装备系统性能退化及可能存在“提前”状态的问题,构建基于Markov的装备系统性能退化模型,通过输入各装备系统的可靠性参数得到相应的状态概率集合,并根据任务线程中各行动对于各装备系统性能水平的要求,结合作战任务及行动的任务成功与失败准则,计算装备体系整体的任务成功概率,最后通过对案例进行仿真运算,验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 装备体系 任务线程 PETRI网 MARKOV过程 系统性能 性能退化模型
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基于任务分解模型的离散数据格网化并行优化 被引量:5
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作者 王家润 谢海峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1774-1781,共8页
针对国产应用的性能提升,基于CPU\GPU多核技术,提出软硬件结合的并行优化策略及反距离权重(IDW)插值的并行优化算法(PIDW),优化离散数据网格化处理。针对并行处理中的线程任务分解共性难点,设计基于开放多核处理(OpenMP)与统一计算设备... 针对国产应用的性能提升,基于CPU\GPU多核技术,提出软硬件结合的并行优化策略及反距离权重(IDW)插值的并行优化算法(PIDW),优化离散数据网格化处理。针对并行处理中的线程任务分解共性难点,设计基于开放多核处理(OpenMP)与统一计算设备架构(CUDA)的线程任务分解模型(TTDM),具有线程访问安全(不越界)、计算无冗余(无重复)、计算完整(无遗漏)等特点,具有较好的计算均衡性(负载均衡)。通过国产及商用多环境实验,加速比分别是3.6和5.9,验证了PIDW算法的性能提升能力。 展开更多
关键词 多核技术 离散数据 格网化 线程任务分解模型 反距离权重 开放多核处理 统一计算设备架构
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基于OpenCL的Viola-Jones人脸检测算法性能优化研究 被引量:14
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作者 贾海鹏 张云泉 +1 位作者 袁良 李士刚 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1775-1789,共15页
Viola-Jones人脸检测算法是最为成功的可实用的人脸检测算法之一.然而,随着该算法所在领域数据处理规模的不断扩大,现有算法的性能已经越来越无法满足日益增长的交互性与实时性要求.使用GPU计算平台提升该算法性能,以满足日益增长的实... Viola-Jones人脸检测算法是最为成功的可实用的人脸检测算法之一.然而,随着该算法所在领域数据处理规模的不断扩大,现有算法的性能已经越来越无法满足日益增长的交互性与实时性要求.使用GPU计算平台提升该算法性能,以满足日益增长的实时性要求已经成为研究热点.然而,该算法在对GPU的实现和优化中,存在线程间负载不均衡的非规则特性,如果仅使用传统的优化方法,则难以在GPU计算平台上达到较高性能.针对此种情况,该文构建了针对此类算法的并行优化框架,通过Uberkernel、粗粒度并行、Persistent Thread、线程与数据的动态映射、全局及本地队列等优化方法的应用,突破了负载不均衡非规则特性导致的性能瓶颈,大幅提高了人脸检测算法在GPU计算平台上的性能.同时,该文通过对不同GPU计算平台关键性能参数的定义、抽取和传递,实现了该算法在不同GPU计算平台间的性能移植.实验结果表明,与OpenCV2.4中经过高度优化的CPU版本在Intel Xeon X5550CPU上的性能相比,优化后的算法在AMD HD7970和NVIDIA GTX680两个不同GPU计算平台上分别达到了11.24-20.27和9.24-17.62倍的加速比,不仅实现了高性能,而且实现了在不同GPU计算平台间的性能移植. 展开更多
关键词 OPENCL 负载不均衡 任务队列 线程任务动态映射 性能移植
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嵌入式系统的细粒度多处理器实时抢占式调度算法 被引量:2
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作者 李扬 王春明 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期202-209,共8页
现有的嵌入式实时系统调度算法一般以任务级为调度单位,对此提出一种细粒度的线程级多处理器实时调度算法。采用DAG图描述实时系统的任务,并采用任务分解法将其分解为线程形式;为任务级调度采用基于干扰的可调度性分析,为线程级调度采... 现有的嵌入式实时系统调度算法一般以任务级为调度单位,对此提出一种细粒度的线程级多处理器实时调度算法。采用DAG图描述实时系统的任务,并采用任务分解法将其分解为线程形式;为任务级调度采用基于干扰的可调度性分析,为线程级调度采用基于工作负载的可调度性分析;将线程的偏移、截止期与优先级作为三个调度目标,设计混合线程级调度算法。仿真实验结果表明,算法对于多线程任务的实时系统具有较好的性能。 展开更多
关键词 多核处理器 并行任务 云计算 线程任务 调度算法 嵌入式系统
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