16、纳米架构可靠性权衡评估

纳米架构可靠性权衡评估

1. 利用NANOLAB进行布尔网络可靠性分析

1.1 NAND门的可靠性和熵度量

NAND门的输出概率分布是不对称的,因为只有一种输入组合会使输出为逻辑低。通过观察不同KT值下单个NAND门和不同阶NAND CTMR配置输出的熵曲线,我们可以得到以下结论:
- 输入均匀分布时 :在较低KT值下,熵较低;随着KT值增加,熵增加,逻辑裕度减小。当KT = 1时,均匀分布情况下的熵值较低,逻辑裕度更好。
- 输入非均匀分布(概率为0.8为逻辑高)时 :熵值高于输入均匀分布的情况,因为输入为逻辑高的概率较高,NAND门输出非激励状态的概率也较高,逻辑裕度有所降低。

不同阶NAND CTMR配置在不同KT值下的熵曲线也呈现出不同的特征:
- 0阶CTMR(TMR) :在较低热能水平下,熵值较高,逻辑裕度较低。
- 1阶CTMR :在较低热能水平下,熵值低于0阶CTMR。
- 2阶CTMR :在KT = 0.25时,熵值急剧上升,表明其降低了计算的可靠性。

这表明每个架构配置都有可靠性/冗余权衡点,超过这些点增加冗余水平,架构的可靠性要么保持不变,要么变差。

1.2 逻辑块的可靠性和熵度量

对于逻辑块的CTMR配置输出的熵曲线,我们分两种输入分布情况进行分析:
- 输入均匀分布 :在较低KT值下,随着CTMR阶数增加

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值