Generic framework for multi-objective design space exploration for dynamically reconfigurable systems
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the Run-Time-Reconfigurable (RTR) computing systems have become the core of next generation of adaptive embedded systems. One of the major problems in this class of systems is run-time adaptation of their architecture to the dynamic workload and environmental conditions. In most cases this adaptation is considered as multi-objective optimization process which should be conducted in run-time. Therefore, the goal of this research work was to explore the existing methods of doing multi-objective optimization and analyze their applicability for a system with potential of reconfiguration (i.e. a situation when constrains of the system can change during the course of operation). Then the development of generic framework of this optimization mechanism has to be done. This required analysis and selection of proper approach for multi-objective space exploration. The methodology based on Architecture Configuration Graph was chosen and its searching technique improved to allow faster convergence to a solution that satisfies objective constraints while optimizing specified objective. The run-time complexity analysis was done for modified methodology as well as the testing of the implemented framework to demonstrate its faster performance. The experimental results have shown the ability for run-time architecture adaptation and further utilization of the proposed framework as a core of real-time operating systems (RTOS) for dynamically reconfigurable computers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».