17、纳米架构可靠性权衡评估

纳米架构可靠性权衡评估

1. 模型构建与复杂性

在进行同步并行组合时,传统的模型构建方案会导致众所周知的状态空间爆炸问题。为解决这一问题,采用了类似于TMR和CTMR架构配置的模型构建技术,即将并行工作的N个多数门替换为顺序工作的N个多数门,并将相同的方法应用于系统的复用阶段,以重复使用同一模块,同时记录上一阶段的输出。

以图中的单元U为例,它执行随机排列。当有k个上一阶段的输出被激活(0 < k < N)时,若U执行随机排列,下一阶段将有k个输入被激活,这意味着所有输入或无输入被激活的概率为0,且同一阶段的多数门相互依赖。例如,若一个多数门有一个被激活的输入,另一个多数门具有相同被激活输入的概率会降低。在这种情况下,通过分析技术计算系统的可靠性较为困难。

1.1 PRISM模型示例

以下是一个PRISM描述的冯·诺伊曼多数复用系统的代码示例:

const N = 20;
// number of inputs in each bundle
const M = 3;
// number of restorative stages equals (M−1)
const low lim = 1;
// the higher limit for logic low at majority gate output
const high lim = 3; // the higher limit for logic high at majority gate
prob p err = 0.01;
// probability that majority gate has
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。
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