交换超立方网络的比较模型(t,k)-诊断算法研究
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更新于2024-09-07
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"基于比较模型的交换超立方(t,k)-诊断度研究"
本文主要探讨的是交换超立方网络的故障诊断问题,特别关注了(t,k)-诊断度这一系统级故障诊断策略。在互连网络中,故障诊断是确保系统稳定运行的重要环节。交换超立方网络是一种常用的多维互连结构,它在并行计算和分布式系统中有广泛应用。当网络中的故障节点数量不超过t时,(t,k)-诊断旨在每次迭代都能识别出至少k个故障节点,以最小化故障的影响。
文章中提出了一种基于比较模型的(t,k)-诊断算法,这个算法充分利用了交换超立方网络的连通性特征。首先,算法对网络进行连通子结构的划分,这有助于理解和分析网络的结构特性。接着,算法量化了交换超立方网络中连接边与节点之间的关系,这一步对于理解网络的诊断能力至关重要。通过这些分析,作者证明了交换超立方网络是(t,k)-可诊断的,即能够满足(t,k)-诊断策略的要求。
文章进一步展示了所提算法在提高诊断度方面的优势,指出它在实际应用中能有效优于传统的精确诊断方法s 1。这意味着新算法在处理故障识别和隔离时,不仅能够更准确地定位故障,而且效率更高,这对于实时性和可靠性要求高的系统具有显著价值。
这篇研究由陈秒江、梁家荣和张乾三位作者共同完成,他们都是广西大学计算机与电子信息学院的研究人员,专注于互连网络故障诊断和相关领域的研究。文章得到了国家自然科学基金的资助,反映了该研究领域的重要性和研究者们对此的深入探索。
这篇论文为交换超立方网络的故障诊断提供了一个创新的解决方案,提升了网络的诊断性能,对于优化网络设计和提升系统可靠性具有重要的理论和实践意义。其贡献在于提出了一个新的基于比较模型的(t,k)-诊断算法,并通过理论分析和可能的实证验证,证明了该算法在提高交换超立方网络诊断度方面的优越性。
2022-04-16 上传
2024-02-05 上传
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2023-03-29 上传
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2024-04-14 上传
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