裂痕故障块:一种面向二维或多维网格网络拓扑的容错自适应路由机制的研究与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61300230
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

This project mainly focuses on the fault-tolerant routing for the 2D/ND mesh topology based networks. We propose the Cracky Rectangular Block (CRB) mechanism for fault-tolerant and CRB routing algorithms for optimal routing. The CRB could include as less as the fault nodes and fault links keeping rectangular, so routing could detour the CRB arriving to related destination. Unlike the traditional Block based routing mechanism, CRB builds internal spanning tree, so the routing could penetrate into or cross the CRB to get the destination. As a result, CRB could route to any node if and only if this node keeping connected with this network. This mechanism greatly improves the usability and robustness of parallel computers. For further applications, it can be easily using in Network on Chips, Multicore Computer Design and the Wireless Sensor Networks.
二维/多维网格(Mesh)网络一直是主流超级计算机采用的网络互联结构。近年来,随着电子元器件,集成技术以及无线通讯技术的飞速发展,其在片上网络、多核计算机和无线传感器网络等领域得到了新的应用。然而,传统的基于网格网络的容错自适应路由在应用于这些新领域的过程中开始受到一些瓶颈的制约:1. 当网络中超过15%的节点出现故障将会导致整个网络瘫痪,此问题严重降低了基于网格网络的片上网络和无线传感网的生命周期。2. 路由避免故障绕行导致的路径加长,此问题限制了其在片上网络和无线传感器网络中的实时应用。针对以上两个问题,本课题提出裂痕故障块容错机制及相应的自适应路由策略,在保证路由无死锁和无活锁的前提下,最大限度地提高网络节点的利用率和降低网络通信的延迟,实现网络的高容错,高鲁棒,零瘫痪,低延迟以及免维护等特性,大幅提高网格网络在新的应用领域中的可用性,可靠性,并在特殊应用中实现免维护。

结项摘要

本项目针对网格拓扑结构的网络进行容错自适应路由课题的研究,另外在研究过程中开展了带有短期路由负荷预测的路由方法研究,及其在新领域中的应用。主要解决以下问题:1. 当网络中超过15%的节点出现故障将会导致整个网络瘫痪,此问题严重降低了基于网格网络的片上网络和无线传感网的生命周期 。2. 路由避免故障绕行导致的路径加长,此问题限制了其在片上网络和无线传感器网络中的实时应用。针对以上两个问题,本课题完成了裂痕故障块容错机制及相应的自适应路由策略,在保证路由无死锁和无活锁的前提下,最大限度地提高网络节点的利用率和降低网络通信的延迟,实现网络的高容错,高鲁棒,零瘫痪,低延迟以及免维护等特性,大幅提高网格网络在新的应用领域中的可用性,可靠性,并在特殊应用中结合短期负荷预测,提高预测准确率,降低路由故障,提高路由效率,同时也完成了短期负荷预测的相关算法研究及其在新领域中的应用。本项目目前取得的成果为发表高水平论文10篇,其中SCI论文6篇,包括一区论文一篇,二区论文3篇,EI论文4篇,获得专利授权1项。另外完成了面向二维或多维网格拓扑结构的并行计算机裂痕故障块的构造模型,完成了面向二维或多维网格拓扑结构的并行计算机自适应消息优化路由机制,研制开发了面向二维网格网络拓扑的并行计算机节点消息转发中间件,并且在项目执行过程中完成了基于短期网络路由负荷预测的路由方法研究,并将该预测方法成功应用到了其他领域,取得了良好的效果。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Modelling a combined method based on ANFIS and neural network improved by DE algorithm: A case study for short-term electricity demand forecasting
基于ANFIS和DE算法改进的神经网络的组合方法建模:短期电力需求预测案例研究
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2016.07.053
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Yi Yang
  • 通讯作者:
    Yi Yang
A hybrid application algorithm based on the supportvector machine and artificial intelligence: An example of electric loadforecasting
基于支持向量机和人工智能的混合应用算法——以电力负荷预测为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    程艳华;杨裔
  • 通讯作者:
    杨裔
An improved grey neural network forecasting method based on genetic algorithm for oil consumption of China
基于遗传算法的改进灰色神经网络中国石油消费预测方法
  • DOI:
    10.1063/1.4944977
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Renewable and Sustainable Energy
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Shi; Jun;Liu; Mingfei;Li; Caihong;Li; Lian
  • 通讯作者:
    Lian
CAF: Cluster Algorithm and A-Star with Fuzzy Approach for Lifetime Enhancement in Wireless Sensor Networks
CAF:集群算法和 A-Star 模糊方法可增强无线传感器网络的使用寿命
  • DOI:
    10.1155/2014/936376
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Abstract and Applied Analysis
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li; Caihong;Yang; Yi;Zhang; Xiangliang;Li; Lian
  • 通讯作者:
    Lian
Adaptive Fault-Tolerant Routing in 2D Mesh with Cracky Rectangular Model
具有裂纹矩形模型的二维网格中的自适应容错路由
  • DOI:
    10.3847/2041-8213/aabaca
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang; Yi;Chen; Meirun;Li; Hao;Li; Lian
  • 通讯作者:
    Lian

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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