Scheduling parallel machines with inclusive processing set restrictions and job rejection

In this article, we study a parallel machine scheduling problem with inclusive processing set restrictions and the option of job rejection. In the problem, each job is compatible to a subset of machines, and machines are linearly ordered such that a higher‐indexed machine can process all those jobs that a lower‐indexed machine can process (but not conversely). To achieve a tight production due date, some of the jobs might be rejected at certain penalty. We first study the problem of minimizing the makespan of all accepted jobs plus the total penalty cost of all rejected jobs, where we develop a ‐approximation algorithm with a time complexity of . We then study two bicriteria variants of the problem. For the variant problem of minimizing the makespan subject to a given bound on the total rejection cost, we develop a ‐approximation algorithm with a time complexity of . For the variant problem of maximizing the total rejection cost of the accepted jobs subject to a given bound on the makespan, we present a 0.5‐approximation algorithm with a time complexity of . © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 667–681, 2017     

From elite consumption to popular opinion: framing of the US drone program in Pakistani newspapers

The United States has conducted armed drone strikes in Pakistan since 2004. While there has been some recent work on Pakistani public opinion about drones, there is very little research on how Pakistan’s media characterize the US drone program. This is an important gap in understanding the determinants of Pakistani popular perceptions of this program. Decades of research has shown that “news framing”, a process by which certain aspects of a complex concept are emphasized in political communications with others played down, influences individual cognition while forming political opinions. In this essay, we address this lacuna by assembling an unprecedented sample of editorials about the drone program from three English newspapers and one Urdu newspaper and analyzing the news frames within them. We next compare the trends in these news frames to public opinion data collected by Pew between the spring of 2009 and 2014. Initially, most Pakistanis were unaware of the drone program, media coverage of the program expanded as drone strikes increased in frequency. While Pakistanis became more cognizant of the US drone strikes, even by 2014 large minorities remained unaware. Pakistani public opinion strongly reflected the top media frames, particularly those that are negative. This is an important finding suggesting that newspaper editorials are a good barometer of Pakistani opinions despite the fact that only information elites rely upon newspapers for political information.     

基于计数器的处理器核性能分析与优化

随着处理器微体系结构日益复杂,性能分析在处理器研制过程中的作用越来越重要。常用的性能分析方法是建立性能模型,该方法主要用于研制初期的设计空间探索,如果用于微体系结构级的分析和优化,速度和精度都会成为限制因素。提出了一种基于计数器的性能分析方法,该方法以项目组已经完成的一款处理器核的硬件实现代码为基础,在处理器核外部添加一个专用性能监测单元,收集微体系结构分析和优化需要的各种事件,并通过结果分析器对统计的事件进行分析,得到微体系结构实现的性能受限因素。采用此方法,在FPGA原型系统上对SPEC CPU2000测试程序运行时的性能受限因素进行了分析,并根据分析结果采取了相应的优化措施,优化后的处理器核性能得到了明显提升。     

控制速度方向的弹道修正导引方法

由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

65纳米工艺双层三维静态存储器的软错误分析与评估

首先搭建了3D SRAM软错误分析平台,可以快速、自动分析多层die堆叠结构3D SRAM的软错误特性。此平台集成了多种层次模拟软件Geant4、TCAD、Nanosim,数据记录处理软件ROOT,版图处理软件Calibre,以及用于任务链接和结果分析的Perl和shell脚本。利用该平台,对以字线划分设计的3D SRAM和同等规模的2D SRAM分别进行软错误分析,并对分析结果进行了对比。对比分析表明2D 和3D SRAM的翻转截面几乎相同,但3D SRAM单个字中发生的软错误要比2D SRAM更严重,导致难以使用ECC技术对其进行加固。静态模式下2D SRAM和3D SRAM敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。     

基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

基于ADC模型的数据链系统作战效能评估

从数据链系统的信息支持能力出发,结合指标体系的选取和确立原则,建立了数据链系统作战效能指标体系。提出并建立了数据链系统作战效能评估的ADC模型,针对模型中能力矩阵C计算繁杂的问题,考虑到某些指标在分析过程中定量化的需要,综合运用幂指数法和层次分析法对能力矩阵C子模型及体系指标进行定量化分析和计算。对于运用幂指数法中涉及各指标的加权系数采用层次分析法来确定,进一步分析了层次分析法的原理及步骤。最后给出实例,结果表明该模型具有一定的合理性且计算简单、易于理解、结论可靠等优点。     

时延分布式控制系统的Truetime仿真分析

针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。