冷热备用策略在异构1-out-of-:G系统中失效传播影响分析

0 下载量 52 浏览量 更新于2024-08-27 收藏 1.51MB PDF 举报
"Effect of Failure Propagation on Cold vs. Hot Standby Tradeoff in Heterogeneous 1-Out-of-N :G Systems" 这篇研究论文深入探讨了在异构1-out-of-N :G系统中,故障传播对冷备与热备策略之间权衡的影响。1-out-of-N :G系统是一种容错设计,其中N个组件中只要有1个正常工作就能保证系统的正常运行,而G则代表冗余级别。这种系统通常包含热备份和冷备份元素,以平衡恢复成本和运行成本。 热备份元素始终保持激活状态,能够在主元件故障时立即接管工作,而冷备份元素在主元件失效时才被启动,这可能导致额外的启动延迟和成本。论文指出,如何在热备和冷备元素之间分配以及冷备份元素的启动顺序对系统的可靠性和任务成本有显著影响。 故障传播是系统可靠性分析中的一个重要考虑因素。当系统中的一个组件发生故障时,可能会导致其他组件的故障,使得SE-DSP(备用元素分布和排序问题)变得更加复杂。为了解决这个问题,论文提出了一种数值方法来评估具有混合热备份和冷备份的1-out-of-N :G系统的可靠性和预期任务成本。 该方法可能涉及建立故障树或事件树模型,考虑每个组件的故障概率、故障间的相互影响以及启动冷备份元素的时间和成本。通过这些模型,可以优化备份策略,找到最佳的元素分布和启动顺序,以最大化系统可靠性并最小化任务成本。 此外,论文可能还讨论了如何处理故障传播效应,例如通过隔离措施减少故障扩散,或者通过智能调度策略来避免故障组件对其他组件的影响。可能还会提出一些优化算法,如遗传算法、动态规划或模拟退火,用于寻找最佳的备份配置和启动策略。 这篇论文对于理解和改善复杂系统中冷热备份策略的平衡,以及应对故障传播带来的挑战,提供了理论基础和实用工具。对于系统设计师和可靠性工程师来说,这些研究成果有助于在实际应用中实现更高效、更经济的冗余系统设计。

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

2023-07-14 上传