交换超立方体与k元立方体的g好邻条件诊断度研究
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更新于2024-07-04
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"安全技术-网络信息-类超立方体网络的g好邻条件诊断度.pdf"
在多处理器系统中,故障诊断技术对于确保系统的可靠性和稳定性至关重要。诊断度是衡量这种系统在出现故障时,能识别的最大故障节点数量的一个关键参数。传统方法假设系统中的任意节点集都可能同时发生故障,但这种方法对于大规模并行计算机系统来说并不实际,因为所有相邻处理器同时故障的概率非常低。
为了解决这个问题,研究人员如Lai等人引入了条件诊断度的概念,他们限制了每个节点的所有邻居不能同时发生故障。接着,Peng等人进一步提出了g好邻条件诊断度,即每个非故障节点至少有g个非故障邻接节点。这样的条件更符合现实情况,可以更准确地评估系统的自我诊断能力。
在故障诊断模型中,PMC(Prime Model with Communication)模型和MM*(Maximum Matchings and Minimum Vertex Coverings)模型是最为著名且广泛应用的两种。超立方体作为一种常见的多处理器互连网络结构,其变形网络如交换超立方体和k元“立方体也受到了广泛的研究。
本文深入探讨了在PMC模型和MM*模型下,交换超立方体和k元“立方体的g好邻条件诊断度。具体发现如下:
1. 对于交换超立方体EH(s,f),当l<s<t且0<g<s时,其在PMC和MM*模型下的g好邻条件诊断度4(EH(s,f))等于2^(s+g-1)-1。
2. 对于对偶立方体DC^n,当g>2且0<g<z/7时,其在相同模型下的g好邻条件诊断度4(DC^n)等于2^(g+n-1)-1。
3. 对于k元“立方体Q^a,当0<g<a且a>3,A>4时,其在PMC和MM*模型下的g好邻条件诊断度s(a)等于(2^(a-g+1))^2g。
这些结果表明,通过限制每个非故障节点至少有g个健康的邻居,多处理器系统能够诊断的故障处理器数量显著增加,从而提升了系统的整体诊断能力和可靠性。
关键词包括:故障诊断、PMC模型、MM*模型、交换超立方体、k元“立方体以及条件诊断度。这些关键词涵盖了研究的核心概念和技术,为理解类超立方体网络的故障诊断策略提供了关键信息。
2023-03-09 上传
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2019-09-08 上传
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2021-09-11 上传
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