本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)電源管理在線優(yōu)化技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)、通訊業(yè)的迅速發(fā)展,智能手機(jī)、筆記本等便攜式電子設(shè)備已經(jīng)深深地融入到我們的日常生活當(dāng)中。以智能手機(jī)為例,隨著其功能愈來愈豐富,顯示屏幕越來越大,智能化程度越來越高,對(duì)移動(dòng)電能的需求也愈來愈顯得迫切。然而當(dāng)前的電源管理策略多采用經(jīng)驗(yàn)式策略,對(duì)此,本文基于帶時(shí)間索引的半馬爾科夫決策(TI-SMDP)模型提出了在線優(yōu)化的電源管理策略,該隨機(jī)策略對(duì)設(shè)備的電源管理系統(tǒng)進(jìn)行管理,以降低設(shè)備能耗,實(shí)現(xiàn)能源節(jié)約和增長設(shè)備待機(jī)時(shí)間。我們把動(dòng)態(tài)電源管理問題抽象化為一個(gè)帶約束的優(yōu)化問題,之后,通過采用基于球面坐標(biāo)的方法參數(shù)化隨機(jī)策略,進(jìn)而將帶約束的優(yōu)化問題變成一個(gè)含引入?yún)?shù)的優(yōu)化問題。接下來,我們采用Hestenes-Powell增廣拉格朗日函數(shù)方法將帶約束的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)無約束優(yōu)化問題,通過求解轉(zhuǎn)化后的優(yōu)化問題,我們可以得到一個(gè)和原問題相同的最優(yōu)解。針對(duì)于轉(zhuǎn)化后的無約束優(yōu)化問題,我們采取基于單樣本軌跡的梯度估算方法對(duì)引入?yún)?shù)進(jìn)行迭代更新,以取得隨機(jī)策略的最優(yōu)參數(shù),該隨機(jī)策略可以盡可能地使設(shè)備轉(zhuǎn)移到合適的狀態(tài)以實(shí)現(xiàn)最大限度的節(jié)能,我們稱這種算法為L-C算法。在L-C算法的基礎(chǔ)上,我們?cè)谠O(shè)備的空閑狀態(tài)中設(shè)置了一個(gè)禁止設(shè)備進(jìn)入睡眠狀態(tài)的時(shí)間──設(shè)備禁止時(shí)間,提出了一種帶有禁止時(shí)間的在線動(dòng)態(tài)電源管理方法,該方法只有在設(shè)備空閑狀態(tài)的逗留時(shí)間超過該時(shí)間閾值時(shí),設(shè)備電源管理系統(tǒng)才會(huì)按照基于隨機(jī)模型的策略決定設(shè)備的狀態(tài)轉(zhuǎn)移,我們稱此種算法為T-L-C算法。當(dāng)我們選取合適的設(shè)備禁止時(shí)間時(shí),它可以取得比L-C算法更好的優(yōu)化結(jié)果。在這兩種算法中,我們采用基于球面坐標(biāo)的參數(shù)化方法,這不但加快了優(yōu)化結(jié)果的收斂速率,還減少了算法引入?yún)?shù)的數(shù)量,進(jìn)而減少了算法所需的存儲(chǔ)空間;我們采用了Hestenes-Powell增廣拉格朗日函數(shù)法,簡化了優(yōu)化問題,并使得收斂過程更為平穩(wěn);我們采用了基于單樣本軌跡的梯度估算方法估計(jì)引入?yún)?shù),這無需我們計(jì)算復(fù)雜的設(shè)備模型參數(shù),極大地減少了算法計(jì)算量。
【關(guān)鍵詞】：增廣拉格朗日乘子法 球面坐標(biāo)法 電源管理 基于樣本軌跡的梯度估算
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN86
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究的背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 動(dòng)態(tài)電源管理模型10-11
• 1.2.2 算法研究11-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 第2章 設(shè)備電源管理系統(tǒng)模型16-25
• 2.1 半馬爾科夫決策過程16-18
• 2.1.1 馬氏決策過程16-17
• 2.1.2 半馬氏決策過程17-18
• 2.2 設(shè)備電源管理系統(tǒng)18-20
• 2.2.1 用戶模型19
• 2.2.2 設(shè)備模型19-20
• 2.3 硬盤電源管理系統(tǒng)模型20-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 無模型的在線優(yōu)化25-40
• 3.1 基于樣本軌跡的梯度估計(jì)25-32
• 3.1.1 策略參數(shù)化25-28
• 3.1.2 梯度估算28-30
• 3.1.3 增廣拉格朗日函數(shù)法在優(yōu)化問題中的應(yīng)用30-32
• 3.2 在線算法步驟32-35
• 3.3 仿真結(jié)果35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 帶設(shè)備禁止時(shí)間的隨機(jī)策略在線優(yōu)化40-48
• 4.1 設(shè)備禁止時(shí)間初步估算40-41
• 4.2 帶設(shè)備禁止時(shí)間的隨機(jī)策略在線優(yōu)化41-44
• 4.2.1 電源管理系統(tǒng)工作原理41-42
• 4.2.2 T-L-C算法42-44
• 4.3 仿真結(jié)果44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 結(jié)論48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 攻讀學(xué)術(shù)學(xué)位期間已發(fā)表或錄用論文53-55
• 致謝55

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本文編號(hào)：281725