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公开(公告)号：CN118799831B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411292954.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司徐州供电段
Abstract: 本发明公开了一种感算协同的高速铁路接触网缺陷实时检测任务调度系统及方法，结合感算协同框架，对高铁接触网缺陷检测任务解耦，拆分子任务，建立感算协同的高铁接触网缺陷实时检测调度模型，设计改进布谷鸟遗传算法调度方法获得任务调度决策，合理调度任务至边缘设备。本发明提供的系统与方法有效地提升了接触网缺陷检测场景中任务执行效率和边缘端设备资源利用率，更好地满足了实时检测的要求，实现感算协同架构下接触网缺陷检测场景中边缘计算资源和待检测任务的合理调配。
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公开(公告)号：CN118799831A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411292954.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司徐州供电段
Abstract: 本发明公开了一种感算协同的高速铁路接触网缺陷实时检测任务调度系统及方法，结合感算协同框架，对高铁接触网缺陷检测任务解耦，拆分子任务，建立感算协同的高铁接触网缺陷实时检测调度模型，设计改进布谷鸟遗传算法调度方法获得任务调度决策，合理调度任务至边缘设备。本发明提供的系统与方法有效地提升了接触网缺陷检测场景中任务执行效率和边缘端设备资源利用率，更好地满足了实时检测的要求，实现感算协同架构下接触网缺陷检测场景中边缘计算资源和待检测任务的合理调配。
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公开(公告)号：CN116579248A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310607156.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N20/00 , G06F9/50 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的边缘设备中动态资源调度方法，包括以下步骤：建立一个包含边缘设备和能量采集设备的硬件模型框架，定义任务模型、能量模型、可靠性模型、温度模型，构建资源调度优化模型；利用改进的萤火虫算法生成模仿学习Oracle策略；利用所述模仿学习Oracle策略对所述资源调度优化模型进行训练优化；利用训练后的模型预测新的输入特征对应的输出变量即资源调度方案。该方法操作简单、实用性强，在保证设备的可靠性、温度和电池电量约束的前提下，降低了在设备上运行的神经网络任务的执行能耗，提升了边缘设备在特定条件下的续航能力。
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公开(公告)号：CN116339990A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310308215.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种成本和可靠性感知的异构多服务器系统利润最优化方法，包括：建立异构多服务器系统模型，获取预期的服务收入和多服务器的系统利用率；建立软错误可靠性模型，将应用程序域投资选择和利润最大化问题表述为一个带约束非线性优化问题；利用基于惩罚函数的迭代方法，获取任何单一应用程序域的最优多服务器系统配置、最小成本及最大利润，并将异构多服务器系统的利润及配置优化问题转换为一个0‑1背包问题；利用基于动态规划的算法和基于贪婪的算法，求解最佳的应用程序域投资策略以及相应的最大利润。该方法可在配置异构多服务器系统配置的同时考虑预算约束和服务请求的软错误可靠性，并提升了云服务质量及提供商的利润。
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公开(公告)号：CN116244052A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310196283.0
申请日：2023-03-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，首先使用检查点作为容错机制，以应对机器的硬件故障，并基于贪心思想求出使得每个任务能耗最小的检查点周期；然后提出将工作流的可靠性约束分解到每个任务的改进方法；最后设计四种任务优先级算子，利用并行计算提升算法效率，以寻得能耗最低的调度方案。本发明将该方法应用于IaaS环境下的工作流调度中，该方法实用性强，能有效地降低工作流执行的能耗，同时提升工作流系统的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377404B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910515556.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种面向自主获能系统的高可靠和高吞吐量任务调度方法，包括以下步骤：求取在调度区间为Η时，系统可用的能量Esup(Η)；求取以核心的最大频率Fmax执行所有任务所需的能量判断系统可用的能量Esup(Η)是否小于或等于系统所需的能量若是，则执行下一步，否则，执行最后一步；采用基于最早完成时间的列表调度启发式方法进行任务调度以实现系统吞吐量的最大化；采用基于交叉熵的任务调度启发式方法进行任务调度以实现系统吞吐量的最大化。本发明能在实现最大吞吐量的目标下，同时能够保证满足系统的能量、可靠性和任务优先级约束，对自主获能的嵌入式系统具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN110287032B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910587705.0
申请日：2019-07-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种YoloV3‑Tiny在多核片上系统的功耗优化调度方法，属于多核片上系统上卷积神经网络调度领域，包括以下步骤：获取YoloV3‑Tiny在多核片上系统上功耗与性能平衡的层部署策略集合Clp；初始化当前前后关键帧索引差值s为1；提取第k帧作为关键帧并将其送至YoloV3‑Tiny进行推理；提取第k+s帧作为关键帧并更新k为k+s；根据集合Clp将YoloV3‑Tiny的所有层部署在处理器上；将当前关键帧送入YoloV3‑Tiny进行推理；求取新的前后关键帧的索引差s1；判断当前索引差s1与当前帧索引k之和是否大于给定的帧长度N，若是，则调度结束；否则，更新变量s的值为s1，并转第四步。本发明的调度方法能够使多核片上系统的YoloV3在满足性能约束、准确度约束的条件下，最小化系统的功耗。
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公开(公告)号：CN112711481A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110013513.6
申请日：2021-01-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于截止时间和可靠性约束的云服务利润最优化方法及系统。方法为：首先建立多服务器系统模型，并根据云服务请求的异构性得出服务请求的截止期限未命中率；然后利用恢复技术计算基于平均资源调度的软错误可靠性，并提出基于截止期限未命中率和软错误可靠性的利润计算表达式；最后利用基于增强拉格朗日乘数法的迭代算法，推导出最佳多服务器配置和相应的最大利润。该方法在多服务器配置时同时考虑截止期限未命中率和服务请求的软错误可靠性，增加了云服务提供商的利润。
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公开(公告)号：CN110377404A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910515556.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种面向自主获能系统的高可靠和高吞吐量任务调度方法，包括以下步骤：求取在调度区间为Η时，系统可用的能量Esup(Η)；求取以核心的最大频率Fmax执行所有任务所需的能量判断系统可用的能量Esup(Η)是否小于或等于系统所需的能量若是，则执行下一步，否则，执行最后一步；采用基于最早完成时间的列表调度启发式方法进行任务调度以实现系统吞吐量的最大化；采用基于交叉熵的任务调度启发式方法进行任务调度以实现系统吞吐量的最大化。本发明能在实现最大吞吐量的目标下，同时能够保证满足系统的能量、可靠性和任务优先级约束，对自主获能的嵌入式系统具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN119316884B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411854840.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/06
Abstract: 本发明公开了一种无线充电边缘计算网络中基于端‑端协作的能耗和信息年龄优化方法。首先构建无线充电边缘计算网络构架，定义端设备采样模式、信息年龄模型、信道模型、能量采集模型、消耗模型并确定能量更新公式；将能耗和信息年龄优化问题形式化为斯坦格克伯格博弈问题；针对跟随者问题，推导出理论最优信息年龄和达到此最优信息年龄的能量分配，并设计使得信息年龄最优的信息传输策略；针对领导者问题，设计充电功率和时间决策方法，使得混合接入点消耗最少的能量收集最新鲜的信息。该方法操作简单，实用性强，降低了混合接入点消耗的能量，提升了所有节点的信息新鲜程度。
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