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文檔簡介
1、由于科學研究向著更大規(guī)模、更高復雜度的方向發(fā)展,對高性能計算的需求越來越強烈。并行計算機系統(tǒng)是實現(xiàn)高性能計算的一種重要途徑,但是隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大,系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率也隨之增大。因此,如何保證系統(tǒng)的高可靠性就成為一個重要的研究課題。
系統(tǒng)級故障診斷是在不增加額外成本的情況下,提高系統(tǒng)可靠性的一種方法,具有較強的實用性。其主要思想是充分利用系統(tǒng)中各個處理結(jié)點的計算和通信能力讓它們相互測試,通過對測試結(jié)果進行分析,得到診斷結(jié)果
2、。系統(tǒng)級故障診斷的核心問題是根據(jù)處理結(jié)點相互測試的結(jié)果,設(shè)計高效的診斷算法。
本文研究了在PMC模型下、基于人工免疫方法的系統(tǒng)級故障診斷算法。在Yang的基礎(chǔ)上,通過分析其算法的問題和不足之處,提出了一種高效的人工免疫診斷算法。與Yang的算法相比,我們首先根據(jù)PMC模型的特點提出了一種生成初始種群的優(yōu)化方法,從而提高了初始種群的質(zhì)量;其次定義了新的親和度函數(shù),使算法考慮故障集的所有癥候;最后在算法中增加共享結(jié)構(gòu)記憶最佳抗
3、體,并設(shè)計了新的算法和變異方法。在理論上證明了算法的正確性和收斂性,實驗結(jié)果也表明在CPU時間和迭代次數(shù)上都優(yōu)于原算法。
為了進一步研究算法的有效性,本文將算法應用于Haq提出的互連網(wǎng)絡(luò)Cross-cube上,它是超立方體(Hypercube)的一種變型。我們證明了n維Cross-cube在PMC模型下的t-可診斷性度是(n+1)(n≥4),實驗結(jié)果表明本文的算法是有效和適用的。另外也證明了Cross-cube在PMC模型
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