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1、第28卷第7期2011年7月計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究ApplicationResearchofComputersV01．28No．7Jul．20ll一種面向汽車系統(tǒng)可靠性優(yōu)化的任務(wù)分配方法事李蕊h2，雷群泌1(1．湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，長(zhǎng)沙410082；2．國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，長(zhǎng)沙410073)摘要：對(duì)電子控制單元進(jìn)行任務(wù)分配是汽車電子軟件設(shè)計(jì)階段一項(xiàng)非常重要的工作；以最大化系統(tǒng)可靠性為目標(biāo)進(jìn)行任務(wù)最優(yōu)分配是一個(gè)NP·難問(wèn)題。提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法用于對(duì)任務(wù)進(jìn)行近似最優(yōu)分配以盡量提高系統(tǒng)的可靠性
2、；通過(guò)在基本粒子群優(yōu)化算法中引入一個(gè)新的變異操作有效提高了算法的收斂速度和解的精度。實(shí)驗(yàn)仿真表明該算法具有良好的有效性和可行性。關(guān)鍵詞：汽車電子；可靠性；任務(wù)分配；粒子群優(yōu)化算法中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001—3695(2011)07—02462．04doi：10．3969／j．issn．100l一3695．2011．07．016MethodoftaskassignmentforoptimizationofautomotivesystemreliabilityLIRui’一。LEIQ
3、un．mil(1．Gollege礦Information&ience＆珈扣l咖，HunanVnlver嘶，C／uuagsha410082，6"h／ha；2．SchoolofComputer，National￡枷妙曠風(fēng)向啪死dl，嘶，c^∞艫k410073，‰)Abstract：Tasksallocationtoelectmniecontrolunitisoneofthemostimportantworl【sinthestageofdesigningautomotivee-leetronicssoftware
4、．TheproblemoffindinganoptimaltaskallocationwithmaximumsystemreliabilityhasbeenshowntobeNP-hard．Thispaperpresented繃improvedparticleswarmoptimizationalgorithmforfindingthenear．optimaltaskallocation．Byembeddinganewmutationoperatorinthebasicparticle8warlluopti
5、mizationalgorithm，impmvedtheconvergencespeedofthealgorithmandobtainedabetterresultcould．Experimentsshowthatthismethoc]hasagoodeffectivenessandfeasibility．Keywords：automotiveelectronic；reliability；taskallocation；particleSWSI'Uloptimizationalgorithm0引言現(xiàn)代中高檔汽
6、車上ECU(electroniccontrolunit，電子控制單元)的數(shù)量高達(dá)70多個(gè)，這些異構(gòu)ECU通過(guò)總線互連成一個(gè)復(fù)雜的分布式網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。在該控制系統(tǒng)中一個(gè)重要問(wèn)題是對(duì)各ECU節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合理的任務(wù)分配以最大化地提升系統(tǒng)的可靠性。目前，ECU的功能是在設(shè)計(jì)階段以靜態(tài)配置方式實(shí)現(xiàn)的．這使得各ECU成為不可分離的功能單元。因此如何在任務(wù)分配的同時(shí)提高系統(tǒng)的可靠性成為人們研究的熱點(diǎn)。分布式系統(tǒng)中提高系統(tǒng)可靠性的傳統(tǒng)方法主要是冗余技術(shù)，如文獻(xiàn)[I，2]分別從軟件冗余和硬件冗余的角度提出了相應(yīng)的以可靠性優(yōu)化為目
7、標(biāo)的任務(wù)分配方法。然而對(duì)于汽車這種資源非常有限的嵌入式系統(tǒng)，采用冗余技術(shù)往往會(huì)帶來(lái)巨大的成本壓力。因此需要研究非冗余條件下提高系統(tǒng)可靠性的任務(wù)分配方法。對(duì)于非冗余條件下以可靠性優(yōu)化為目標(biāo)的任務(wù)分配問(wèn)題，近年來(lái)一些學(xué)者作了大量研究¨。J。Shatz等人【3】在假設(shè)處理器和通信鏈路的失效率固定不變的基礎(chǔ)上認(rèn)為將執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)的任務(wù)分配到可靠性較高的處理器上執(zhí)行有利于提高整個(gè)系統(tǒng)的可靠性，并在理論上給出了可靠性優(yōu)化模型。在此基礎(chǔ)上一些學(xué)者作了進(jìn)一步探索，分別提出了若干精確算法和近似最優(yōu)算法。眾所周知，任務(wù)分配問(wèn)題是
8、一個(gè)NP-難問(wèn)題悼J。精確算法由于算法的時(shí)間復(fù)雜度是指數(shù)級(jí)別的，需要大量的計(jì)算時(shí)問(wèn)，不利于求解規(guī)模較大的問(wèn)題¨一】。近似最優(yōu)算法目前主要有簡(jiǎn)單遺傳算法【引、模擬退火算法№’和帶有爬山策略的混合粒子群優(yōu)化算法?。模擬退火算法的求解精度較高，但是所需的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)；簡(jiǎn)單遺傳算法容易早熟收斂；帶有爬山策略的混合粒子群算法解的精度雖然較一般粒子群算法有較大改善，但是其仍然存在局部收斂性，仍存在改進(jìn)的空間。本文在基本粒子群
