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Clock Skew Scheduling for Timing Optimization

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简介:
本文提出了一种时钟偏斜调度算法,用于优化电路设计中的定时问题,有效减少了时钟偏斜并提高了系统性能。 这本书详细探讨了以下几个问题: 1. 针对同时进行非零时钟偏移调度及设计时钟分配网络拓扑的方法论。该方法基于Friedman [1] 和Fishburn [2] 的开创性工作,并结合线性规划(LP)解决方案技术。对于使用级敏感锁存器的电路和多相时钟信号,其非零时钟偏移调度被表述为一个线性规划问题。同时进行时钟调度与时钟树拓扑综合的问题则被表述为混合整数线性编程问题,并能够高效求解。所提出的算法已在多种基准测试及工业级电路中进行了评估,并展示了超过60%的同步性能改进。 2. 对于那些可靠运行和生产良率是最高优先事项的情况,开发了一个替代问题表述方式。该表述基于一个二次(因此称为QP—二次规划)度量或成本函数来衡量时钟调度对参数变化的容忍程度。书中提供了解决约束及有界QP问题的数学框架,并使用拉格朗日乘数法迭代求解受限版本的问题。由于这些问题对于输入/输出(I/O)接口和知识产权(IP)模块非常重要,因此这里描述的数学模型中完整地整合了时钟延迟与偏移的具体要求。 3. 通过时钟偏移调度对时钟周期改进的理论极限导出。该理论推导通过对三种局部数据路径拓扑结构进行识别来完成,并提出了一种用于缓解重构路径系统中时钟偏移调度限制的方法学。这种方法涉及在某些数据路径上插入延迟,从而将问题表述为一个线性规划问题以实现自动化应用。 4. 针对新兴的谐振旋转时钟生成与分配技术的实际(且必要的)实施方式进行了详细探讨,并展示了初步的努力成果。书中还包括了如何将时钟偏移调度集成到完整的物理设计流程中的细节,以便于自动设计同步电路中由旋转时钟进行同步的设计。 该书深入研究以上问题,为解决实际工程挑战提供了有价值的理论基础与实用方法。

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客服
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  • Clock Skew Scheduling for Timing Optimization
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    本文提出了一种时钟偏斜调度算法,用于优化电路设计中的定时问题,有效减少了时钟偏斜并提高了系统性能。 这本书详细探讨了以下几个问题: 1. 针对同时进行非零时钟偏移调度及设计时钟分配网络拓扑的方法论。该方法基于Friedman [1] 和Fishburn [2] 的开创性工作,并结合线性规划(LP)解决方案技术。对于使用级敏感锁存器的电路和多相时钟信号,其非零时钟偏移调度被表述为一个线性规划问题。同时进行时钟调度与时钟树拓扑综合的问题则被表述为混合整数线性编程问题,并能够高效求解。所提出的算法已在多种基准测试及工业级电路中进行了评估,并展示了超过60%的同步性能改进。 2. 对于那些可靠运行和生产良率是最高优先事项的情况,开发了一个替代问题表述方式。该表述基于一个二次(因此称为QP—二次规划)度量或成本函数来衡量时钟调度对参数变化的容忍程度。书中提供了解决约束及有界QP问题的数学框架,并使用拉格朗日乘数法迭代求解受限版本的问题。由于这些问题对于输入/输出(I/O)接口和知识产权(IP)模块非常重要,因此这里描述的数学模型中完整地整合了时钟延迟与偏移的具体要求。 3. 通过时钟偏移调度对时钟周期改进的理论极限导出。该理论推导通过对三种局部数据路径拓扑结构进行识别来完成,并提出了一种用于缓解重构路径系统中时钟偏移调度限制的方法学。这种方法涉及在某些数据路径上插入延迟,从而将问题表述为一个线性规划问题以实现自动化应用。 4. 针对新兴的谐振旋转时钟生成与分配技术的实际(且必要的)实施方式进行了详细探讨,并展示了初步的努力成果。书中还包括了如何将时钟偏移调度集成到完整的物理设计流程中的细节,以便于自动设计同步电路中由旋转时钟进行同步的设计。 该书深入研究以上问题,为解决实际工程挑战提供了有价值的理论基础与实用方法。
  • 《Job Shop Scheduling Optimization Using AGV and MH》
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    本文探讨了运用自动导引车(AGV)和物料搬运系统(MH)优化工作车间调度问题的方法,并提出了有效的解决方案。 随着工业4.0和智能制造的兴起,物料搬运车间作业调度问题越来越受到业界与学术界的重视。高效的生产计划对于智能制造系统至关重要。在现代典型车间中,各种类型的作业通过机器或工作中心按照特定加工路线进行,并利用自动导引车(AGV)处理这些任务。 本段落研究了带有AGV的车间优化,探讨不同加工时间下的作业计划方案。目标是通过对作业处理操作和AGV路径调度的调整,最小化整个车间生产完成的时间或者与之相关的其他标准。将该问题转化为车辆调度(分配)问题,并基于网络分配问题提出了几种确定性的优化策略来解决AGV调度。 提出的AGV调度策略考虑了未来的运输需求,对运输资源进行了更加合理的配置,从而提高了物料处理的效率,相较于仅根据当前请求的传统AGV分配规则更具优势。通过文献中提到的实际车间案例研究验证该策略的有效性,并与传统AGV分配方法进行比较。实验结果表明,在减少作业等待时间等指标上,采用新策略后的AGV调度表现更优。
  • Optimal Scheduling for Microgrids Using Particle Swarm.zip
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    本研究探讨了利用粒子群优化算法为微电网制定最优调度方案的方法,旨在提高能源效率和系统稳定性。通过仿真验证了该方法的有效性与优越性。 在微电网孤岛运行模式下,当主网供电不稳定或发生故障导致与主网断开连接后,微电网必须依靠自身所有的分布式电源来满足负载需求。在这种情况下,优化调度策略至关重要: 1. 在负荷低谷时段,调度方案类似于并网时的安排:首先利用风力发电(WT)和光伏发电(PV)向系统供电;如果有剩余电力,则根据储能装置的状态决定是否进行充电操作。如果 WT 和 PV 发电不足以满足需求,则由柴油发电机 (MT) 或燃料电池 (FC) 中成本较低的一方补充,仍然无法满足时则启用电池储存设备(BT)放电。 2. 在用电平段阶段,WT 和 PV 的发电量可能不足于负荷需求,在这种情况下需要通过优化计算来确定 MT 和 FC 发电量。如果发出来的电力超出负载所需,则将多余的能量用于给 BT 充电;反之若 WT 与 PV 所有输出仍不足以满足全部负载时,则启用电池放电以供用电。 3. 在高峰时段,微电网面临最大负荷需求,在这种情况下优先考虑使用发电成本较低的单元来供电。如果所有分布式电源都无法完全供应所需电力,则首先利用 BT 放电补充;若依然不足则根据各部分负荷的重要性逐步削减低重要性的负载,确保整体系统的供需平衡。 通过以上调度策略可以有效管理微电网在不同用电时段内的能源分配问题,并实现经济高效的运行模式。
  • Unity Package for Clock - 钟表
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    Unity Package for Clock 是一款专为Unity开发者的钟表插件包,提供多种时钟样式和功能,适用于游戏、应用或VR项目中的时间显示需求。 一个3D时钟的演示版本。
  • Supplementary Exercises for Convex Optimization
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    《补充凸优化练习》旨在为学习凸优化理论与应用的学生及研究人员提供丰富的习题资源,深化对核心概念和技术的理解。 在国内找了很久都没找到,于是去外网下载了一个Stephen Boyd教授的Stanford课程《cvx optimization》附加练习的答案,现在分享给大家。
  • Optimization Modeling Toolbox for MATLAB.zip
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    本工具箱为MATLAB用户提供了丰富的优化建模功能,包括线性、非线性及整数规划等多种优化问题求解器,适用于学术研究与工程应用。 MATLAB Toolbox for Optimization Modeling是用于在MATLAB环境中构建与求解优化问题的重要工具箱。它允许用户轻松创建复杂的数学模型,并利用高效的算法找到最优解决方案。 一、核心功能 1. **模型构建**:该工具箱提供了丰富的函数和语法,支持用自然的数学表达式定义各种类型的优化模型,包括线性、非线性、整数、二元及动态规划等。 2. **变量定义**:用户可以方便地定义决策变量(连续变量、整数或二进制),并设置这些变量的上下限以及相关的约束条件。 3. **目标函数与约束**:无论是线性的还是非线性的,都可以轻松设定目标函数,并添加各种类型的等式和不等式约束。 4. **求解器接口**:集成多种外部优化求解器(如Gurobi、CPLEX、MOSEK),利用它们的强大性能来解决大规模问题。 5. **结果分析**:提供详细的解决方案信息,包括最优值、目标函数的最终状态以及所有相关约束条件是否满足等,并支持图形化展示。 二、使用方法 1. 数据导入:通过MATLAB内置或自定义函数将数据作为模型参数或约束输入; 2. 定义模型:利用工具箱提供的语法(如`variable`, `objective`, `constraint`)来构建优化问题; 3. 选择求解器:使用`solver`函数指定适合的外部求解器,并配置其选项; 4. 求解模型:调用`solve`函数启动计算过程,自动处理与选定求解器之间的通信协议; 5. 后处理分析:获取并展示优化结果,包括最优值、目标状态及约束满足情况等信息。 三、实际应用 1. **工程设计**:在机械和电气领域中用于寻找最佳的设计参数,实现成本最小化或效率最大化。 2. **金融建模**:可用于投资组合管理与风险管理等领域中的问题解决,确定资产配置的最佳方案; 3. **运营管理**:帮助优化供应链流程中的库存控制及运输路径规划等问题; 4. **数据分析**:在机器学习中用于调整模型参数(如支持向量机的核函数或神经网络权重)以提升性能。 5. **控制系统设计**: 在自动控制领域,可用于控制器的设计和调优,实现系统的最优表现。 综上所述,MATLAB Optimization Modeling Toolbox是一个功能强大的工具包。它简化了优化问题建模的过程,并能够高效地解决各种复杂的实际挑战,在科研、工程及经济等多个行业有着广泛的应用价值。掌握这一工具箱的使用方法对于提高解决问题的能力具有重要意义。
  • A Restricted-Migration Scheduling Algorithm Based on EDF for Multi...
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    本文提出了一种基于最早截止时间优先(EDF)的多核心系统限制迁移调度算法。通过控制任务迁移,优化了系统的实时性能和资源利用率。 ### 基于EDF的受限迁移调度算法在多处理器软实时系统中的应用 #### 摘要概览 本段落提出了一种基于最早截止时间优先(Earliest Deadline First, EDF)的受限迁移调度算法(EDF-fm),旨在解决多处理器软实时系统的任务调度问题。软实时系统允许一定程度的任务延迟,而硬实时系统则要求所有任务必须在其截止时间前完成。传统的EDF算法在多处理器硬实时环境中的表现不佳,因为其最坏情况下的可调度利用率较低。然而,在软实时环境中放宽对截止时间的要求可以显著提高EDF算法的性能。 #### EDF与PFair算法对比 - **EDF**:是一种简单且高效的调度策略,根据任务的截止时间来决定执行顺序。 - **PFair**:是另一种适用于多处理器系统的调度算法,具有更高的最坏情况下的可调度利用率。在多处理器环境下,EDF的最坏情况下的可调度利用率为0.5M(其中M为处理器数量),而PFair算法则能达到1M,即所有处理器都能被充分利用。 #### 全局EDF与受限迁移调度算法 - **全局EDF**:允许任务在不同处理器之间自由迁移,从而确保即使没有总利用率限制的情况下也能实现有界的延迟。 - **受限迁移调度算法**:通过限制任务的迁移次数来降低开销,在保证有界延迟的同时提供更高效的性能。这种折中方法能够更好地适应某些系统的实际需求。 #### EDF-fm算法详解 - **基本原理**:EDF-fm结合了EDF的效率和对任务迁移的控制,它限制部分任务可以进行迁移,而不是完全禁止或开放所有任务。 - **具体实现**:在M个处理器系统中,最多只需要允许M-1个任务具备迁移能力,并且这些任务仅限于两个特定处理器之间迁移,在作业边界处发生。 - **优势**:与全局EDF相比,虽然EDF-fm可能需要对每个任务的利用率进行一定的上限设定,但这一限制相对宽松。因此,该算法能够在不设总体利用率限制的情况下支持更广泛的软实时应用程序。 #### 结论 本段落提出的EDF-fm通过在任务迁移和系统效率之间找到平衡点,为多处理器软实时系统的调度提供了一个新的解决方案。它不仅确保了有界的延迟,并且有效减少了频繁迁移带来的额外开销,对于那些希望保持较高利用率同时又需要一定灵活性的应用场景尤其适用。未来的研究可以进一步探索优化EDF-fm中的参数设定以更好地适应不同类型的软实时系统需求。
  • Practical Techniques for Optimization (Fletcher).pdf
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    本书《Practical Techniques for Optimization》由著名数值分析专家Roger Fletcher撰写,深入探讨了优化问题的实用算法和方法。适合研究人员及工程师阅读参考。 最优化教材中的BFGS实现方法在PCL中有详细阐述。书中介绍的优化理论在机器学习领域也有广泛应用。
  • Stochastic Network Optimization for Communication Applications
    优质
    本研究聚焦于通信应用中的随机网络优化问题,提出创新算法以提升复杂环境下的数据传输效率与可靠性。 《Stochastic Network Optimization with Application to Communication and Queueing Systems》这本书探讨了随机网络优化在通信系统和排队系统的应用。书中涵盖了如何利用概率理论来解决复杂网络中的资源分配、流量控制等问题,为研究者提供了深入的理论分析与实用的技术方法。
  • Algorithms for Website Optimization Using Bandits
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    本论文探讨了利用“多臂赌博机”算法优化网站性能的方法,通过智能分配资源和测试策略来提升用户参与度与转化率。 Bandit Algorithms for Website Optimization 是一本关于使用多臂赌博机算法来优化网站性能的书籍或指南。该主题探讨了如何利用这些算法在减少实验次数的同时提高用户体验和转化率,适用于希望改进其在线平台效果的数据科学家、产品经理和技术人员。