专利名称：处理器特性优化和通过域分解的大规模系统优化的制作方法
技术领域：
本公开的实施例一般涉及网络计算机配置。更具体地，本公开的实施例涉及在复杂硬件系统和计算机网络中的处理器优化。
背景技术：
随着飞行器变得更加复杂，复杂的硬件系统对计算处理能力的需求日益增长。为了满足计算处理能力需求，一般使用新一代的速度更快的处理器。与上一代的处理器相比较，速度更快的处理器使得复杂的硬件系统的集成和复杂性大幅增加。确定一组优化的处理器(数量和能力)满足复杂的硬件系统在实时环境内增长的计算需求是很难的问题。以前，工程师通过选择一种特定的处理器开始，然后继续估计许多所需处理器实例。实例数目的估计要求满足具有计算余量的计算要求，该计算余量是由进度能力规定手动评估冗余、 分离、I/O和其他资源的应用需求产生的。这种检查所选择处理器的适当性过程是消耗时间的过程，该过程仍可导致不适当的资源或处理器数目余量。选择处理器的不确定性可以是复杂的硬件系统研制工作中相当大的不确定性来源。
发明内容
本发明公开了优化处理器需求和复杂硬件系统的大规模系统优化的系统和方法。 系统配置约束组用公式表示为目标函数和线性不等式组，并且由这组线性不等式形成凸多胞形。利用混合整数线性编程方法对于凸多胞形优化目标函数。基于最优解确定系统的处理器需求。该系统和方法优化非常大型的系统，并确定处理器的最优数目和最佳性能，从而为这种系统提供计算资源。用这种方式，显著地简化了网络系统，如航空电子网络系统，的发展和性能优化，同时满足了网络系统的已知实时应用集的操作和功能需求。而且，可以最小化网络系统重量，和通过居中设计配置可以最大化承受配置变化的能力。此外，这里的网络系统优化可最小化将来变化的费用，同时满足总的系统安全约束。在第一个实施例中，方法优化了系统的处理器需求。该方法将系统配置约束组公式化表示为线性不等式组和目标函数，并且由线性不等式组形成凸多胞形。该方法还利用混合整数线性编程方法关于凸多胞形优化目标函数，从而获得最优解，并基于该最优解确定系统的处理器需求。在第二个实施例中，处理器需求优化系统包含输入模块，其可操作地接收公式化表示为线性不等式组和目标函数的系统配置约束组。该系统还包含混合整数线性编程模块，关于线性不等式组的凸多胞形可操作地优化目标函数，从而获得最优解。该系统还包含确定模块，基于最优解可操作地确定系统的处理器需求。在第三个实施例中，复杂的硬件系统的资源分配系统包含逻辑，用于确定集线器节点的中心传感器/试验器线路分配。该系统进一步包含逻辑，用于确定信息的中心参数分配、确定虚拟链路的中心信息分配、和确定处理器的中心应用分配。该系统还包含逻辑， 如果中心系统资源分配满足余量需求，该逻辑用于报告中心系统资源分配。
在第四个实施例中，系统资源分配的方法包含集线器节点的中心传感器/试验器线路分配。该方法进一步包含提供信息的中心参数分配、虚拟链路的中心信息分配、和处理器的中心应用分配。然后如果中心系统资源分配满足余量需求，那么该方法报告中心系统资源分配。提供以上说明是为了以简化的形式引入概念选择，将在以下的详细说明中进一步描述。以上说明既不是为了确定权利要求主题的关键特征或基本特征，也不是为了用作辅助内容来确定权利要求主题的范畴。
当结合以下附图作为参考，通过参考详细说明和权利要求可以获得本公开实施例更完整的理解，其中，附图的同样的参考数字指代相似的元件。提供附图是促进本公开的理解，而不限定本公开的广度、范围、规模、或适用性。附图不一定是按比例制作。图1示出了示例性飞行器生产和服务方法的流程图。图2示出了飞行器的示例性方框图。图3示出了航空电子系统的计算单元和传感器的示例性位置的飞行器。图4示出了根据本公开实施例的航空电子系统的示例性结构。图5示出了一段时间内示例性未优化的处理器资源分配。图6示出了根据本公开实施例的航空电子系统优化的系统的示例性功能方框图。图7示出了根据本公开实施例的航空电子系统优化过程的示例性流程图。图8示出了根据本公开实施例的一段时间内的示例性处理器资源分配。图9示出了根据本公开实施例的航空电子资源分配优化过程的示例性流程图。
具体实施例方式以下的详细说明本质上是示例性的，并不是为了限定本公开或申请和本公开实施例的用途。提供的特定设备、技术、和应用说明仅仅是作为实例。这里描述的实例的修改对于本领域的技术人员来说将是很明显的，以及在不偏离本公开的精神和范畴的情况下，这里定义的一般原理可适用于其他实例和应用。而且，并不是受前述的技术领域、背景技术、 发明内容或详细说明中提出的任何表述或暗含的理论约束。本公开应当与权利要求范畴一致，且不限定本文描述和示出的实例。本文可以在功能和/或逻辑方框部件和各种处理步骤方面描述本公开的实施例。 应当理解的是，可以通过将构造许多硬件、软件、和/或固件部件执行特定的功能来实现这种方框部件。为了简洁，在这里可以不描述传统技术以及与处理器设计、共核系统(CCS)、复杂的硬件系统、计算、数学公式、和系统的其他功能方面(和系统的单独操作部件)相关的部件。此外，本领域的技术人员将理解，本公开的实施例可以结合多种计算装置进行实施， 且这里描述的实施例仅仅是公开的实例。这里在实际的非限制应用，S卩，如航空电子系统的复杂硬件系统中的优化资源的背景下描述了公开的实施例。然而，公开的实施例并不限于这种航空电子应用，并且这里描述的技术也可用于其他优化应用中。例如，实施例可适用于复杂的硬件系统优化，例如但不限于，海军系统优化、海军航空/航海/地面武器控制系统优化、海底声学分析系统优化、空中交通管制系统优化、医疗卫生信息系统优化、声学和电磁信号处理器优化、飞行控制系统优化、系统控制器优化、导航控制器控制/系统优化，等等。此外，实施例可适用于优化复杂的硬件系统，例如但不限于，海运/表面/地下、地面、空间、和空中交通工具系统，例如飞行器、宇宙飞船、航天运载火箭、汽车、地面车辆、潜艇、船只，等等。在阅读本说明之后本领域的普通技术人员将明显看出，以下是实例和公开的实施例，这些实例和公开的实施例并不限于根据这些实例进行操作。可利用其他实施例，且在不偏离本公开的示例性实施例的范畴的情况下，可以做出结构变化。更具体地，参考附图，可以在图1所示的飞行器制造和服务方法100与图2所示的飞行器200的背景下描述公开的实施例。在生产之前，示例性方法100可包括飞行器200的说明和设计104与原料采购106。在生产期间，进行飞行器200的部件和组件制造108与系统集成110。之后，飞行器200可进行检定和交付112，为的是放置在服务114中。当在为顾客服务时，飞行器200可以设定日常维护和服务116 (也可包括修改、结构变形、翻新等)。可以通过系统综合供应商、第三方、和/或操作人员(如，顾客)执行或实现方法 100的每个过程。为了说明，系统综合供应商可包括但不限于许多飞行器制造商和主要系统的转包商；第三方可包括但不限于许多配件商、转包商、供应商；操作人员可以是但不限于航空公司、租赁公司、军事实体、服务机构等。如图2所示，由示例性方法100生产的飞行器200可包括机身218、多个系统220 和内部222。高级系统220的实例包括一个或多个推进系统224、电气系统226、液压系统 228、和环境系统230。还可包括许多其他系统。尽管示出了航空航天实例，公开可应用于其他行业，例如汽车工业。在任意一个或多个阶段的生产和服务方法100期间可使用这里包含的装置和方法。例如，可以与当飞行器200在使用中生产部件或组件相似的方式建造或制造对应于生产过程108的部件或组件。而且，在生产阶段108和110期间，可以利用一个或多个装置实施例、方法实施例、或其组合，例如，通过大幅度地促进飞行器200的组装或降低飞行器200 的开销。同样地，当飞行器200在使用中时，一个或多个装置实施例、方法实施例、或其组合可以用于，例如但不限于，维护和服务116。如上所述，为了满足计算处理能力的要求，一般使用新一代的速度更快的处理器。 与上一代的处理器相比较，速度更快的处理器使得网络系统的集成和复杂性大幅增加。这个观察确定需要解决两个问题，以及需要这里将描述的方法1)非常大型系统的优化，和 2)确定处理器的最佳数目和性能，从而为这种系统提供计算资源。非常大型系统的优化可能非常困难，因为这需要如此大量的变量，以至于使用当前方法的计算复杂性导致过长的计算时间。实际上，需要将系统分解为松散耦合域，使用分段迭代过程为系统中的那些松散耦合域确定临时解决方法。因为这是极其耗时的，并且解决方法不太可行，如果实现了解决方法，那么是由于偶然事件或过度使用资源，在任一中情况下都导致得不到最佳结果。现代航空电子系统包含大量的多种元件，例如但不限于，传感器、通信设备、导航设备、致动器、备用设备、分析模块、应用软件程序、计算资源、光导纤维等。为了降低复杂性和减少所需资源，在可能和实际中合并大量的多种元件。图3示出了飞行器，其示出了航空电子系统300的传感器/致动器302-320和集线器节点322-3 的示例性位置。然而，公开的实施例并不限于这种航空电子系统；实施例可适用于其他复杂的硬件系统和上面提及的复杂产品。航空电子系统可以比航空电子系统 300描述的少量元件复杂的多。航空电子系统300包含升降舵位置传感器302、方向舵位置传感器304、厕所烟尘探测器传感器306、机舱温度传感器308、阻流片致动器310、燃油传感器312、发动机油门致动器314、发动机传感器316、襟翼动作筒318、导航灯致动器320、和集线器节点322/324/326。升降舵位置传感器302包含耦合升降舵的编码器。升降舵位置传感器302可周期性地发送包含升降舵位置信息的数据包。方向舵位置传感器304包含耦合方向舵的编码器。方向舵位置传感器304可周期性地发送包含方向舵位置信息的数据包。厕所烟尘探测器传感器306包含检测厕所(未示出)状态的电子探测器。厕所烟尘探测器传感器306可发送包含响应烟尘事件的烟尘检测信息的数据包。由于可以在未知时间发送数据包，必须为数据包分配资源，但是资源分配不能干扰重要通信。机舱温度传感器308包含检测机舱温度的电子温度检测器。机舱温度传感器308 可周期性地发送包含响应超温事件的温度信息的数据包。阻流片致动器310包含用于定位阻流片的致动器。阻流片致动器310接收响应飞行航向的命令包，并因此设定阻流片位置。燃油传感器312包含用于测量燃油箱中燃油的燃油检测器。燃油传感器312周期性地发送包含响应低燃油事件的燃油信息的数据包。发动机油门致动器314包含用于设定发动机油门(未示出)位置的致动器。发动机油门致动器314接收响应飞行命令的命令包，并因此设定发动机油门。发动机传感器316包含检测多种发动机参数的电子传感器盒子。发动机传感器 316周期性地发送包含发动机运转信息的数据包。襟翼动作筒318包含用于设定襟翼(未示出)位置的致动器。襟翼动作筒318接收响应飞行命令的命令包，并因此设定襟翼位置。导航灯致动器320包含用于打开或关闭导航灯(未示出)的致动器。导航灯致动器320接收响应飞行航向的命令包，并因此设定灯的状态。集线器节点322/324/3 包含控制传输至传感器/试验器302-320或来自传感器 /试验器302-320的数据包的网络路由单元。图4示出了航空电子系统400的示例性结构。航空电子系统400可包含传感器/ 试验器302-320、集线器节点322-326、和处理器402-410。上面描述了传感器/试验器302-320，以及根据其需求发送和接收数据包。传感器 /试验器302-320需求以接口类型和性能为特征，同时使导线负重。集线器节点322-3 和412-416的功能实现包含有限数目的模拟、离散、串行数字接口。集线器节点322-3 和412-416功能要求严格的进度，处理来自传感器/试验器 302-320的数据包。此外，处理传感器/试验器302-320的接口消耗集线器节点322-3 和 412-416处理器性能。集线器节点322-326的进度也必须符合由需求设定的延迟约束。结果就是对集线器节点322-326和412-416的传感器/试验器302-320的每个接口进行分配， 首先进行集线器节点322-3 和412-416的进度。
处理器402-410处理各种应用从而支持传感器/试验器302-320和其他航空电子应用。应用的计算需求是以用处理器速度、严格的(不可抢占的)执行周期、和内存需求参数化表示的执行时间为特征。以下将讨论处理器资源分配。图5示出了一段时间内的示例性未优化的处理器资源分配。图5示出了六个应用计算模块(ACM或处理器)0-5，同时应用分配给各个模块。四个周期应用实例502分配给处理器5，两个周期应用实例504分配给处理器2，两个周期应用实例506分配给处理器1，和四个周期应用实例508分配给处理器0。如图5所示，处理器0和1负载相对较轻，因此处理器资源分配不是最优的。设计航空电子处理器的现有方法都是耗时的、迭代的，并且不支持各种设计方案间的系统权衡。公开的实施例提供了复杂的硬件系统设计人员的设计能力。特别地，通过数学优化相关的应用和系统特性，并提出确保应用间共享资源有效的解决方法，公开的实施例支持设计空间的系统研究。实施例大大地简化了网络系统的发展和性能优化，以及同样可简化认证。航空电子处理器设计要求仔细地分析航空电子应用的计算需求。处理器集可共同地满足航空电子应用的需求。这需要考虑如何将应用分配给处理器。除了计算需求之外， 应用具有通信和输入/输出(I/O)需求，它们密切结合各自的计算需求。据此，在处理器设计期间也考虑通信和I/O需求是必要的。公开的实施例寻求提供资源利用的指定余量的处理器设计最优值。通过需求指定余量，实施例不仅为应用未来增长提供空间，而且产生所有资源的更加“位于中心的”用途。设计居中法均勻地提供所有资源间的散布工作量，而不会引起资源利用的瓶颈。在一个实施例中，航空电子应用已知是先验地，以其执行时间、周期、存储消耗、和至网络的输入/输出信息。通过应用间的分离和住所需求满足故障容差和冗余需求。在现有的解决方法中，处理器性能是已知的；和因此获得处理器的优化应用分配。与现有的解决方法相比较，在这里描述的实施例中，处理器性能是未知的；和获得处理器性能的最优值， 从而满足具有指定余量应用的全部需求。这里描述了之前无效的算法过程，通过优化计算资源的设计解决这个问题，从而满足指定组的航空电子应用的需求。之前该过程无效是因为至少两个原因(a)需要由航空电子系统满足的条件集，和(b)已知的这个问题的NP-难解计算复杂性(如，一个连接具有分配和进度的设计)。一般地，NP-难解问题意味着需要解决问题的计算资源随问题的大小呈指数增长。这种问题的解决方法本质上一般是组合的；研究所有可能的组合，即使是大小适中的问题可十分迅速地接近数千年的计算时间，即使是在可用的速度最快的处理器上。公开的实施例解决了确定满足已知的实时航空电子应用的操作和功能需求集的优化的航空电子系统的问题。公开的实施例中心设计配置最大化承受配置变化的能力，因而最小化将来变化的开销，同时满足整个系统的安全约束。该过程在某种意义上是迭代的， 从而实现收敛，同时确保安全的系统设计。用这种方式，如下文所描述的，通过考虑使用系统资源的给定组的航空电子应用的计算、通信、和I/O需求，确定了实时航空电子系统(如，航空电子系统400)范围内处理器的最优设计。如上所述，应用的计算需求是以处理器速度、严格的(不可抢占的)执行周期、和内存需求参数化表示的执行时间为特征的。通信需求是以应用所需的许多虚拟链路 (点到多点通信链路)和虚拟链路的通信带宽为特征的。I/O需求是以处理器终端系统范围内所需内存大小和端口类型为特征的。如这里所述，处理器设计问题以允许优化与各种资源余量相关的多种目标函数的方式得到了解决，同时确保满足应用需求。由公开的实施例克服的主要技术难题就是那种规模。处理器的最优设计解决了包含多达几十个处理器、 几百个应用、和几千条信息的问题，同时每个处理器用于目标能力水平，使得剩下的作为余量。这种余量和问题大小一般是现代航空电子网络，以及同样允许公开的实施例应用于这些问题。在此之前还没有开发出这种数值设计方法，包括大型的、多维的和紧凑的分配和进度问题。由处理器的最优设计提供的性能使得航空电子系统能够在商用飞行器和军用飞行器得到发展。设计航空电子处理器的现有方法都是耗时的、大量迭代的、并且不支持各种设计方案间的系统权衡。特别地，通过数学优化相关的应用和系统特性，并产生确保应用间的共享资源有效性的解决方法，这里描述的处理器最优设计支持设计空间的系统研究。用这种方式，网络系统(如，航空电子系统400)的发展、性能优化、和认证大大得到了简化。假定η个应用Ti集，i = 1，...，η。假定m个处理器&集，j = 1，...，m，其中η — 般大于m。每个应用应当分配给单个处理器，例如，从某种程度上来说每个处理器402-410 的资源有效，那么每个处理器402-410可以由分配给处理器的应用充分共享。不同的应用需要不同数量的资源。应用数目η和每个应用的资源需求是已知的。未知的是(a)满足所有应用的共同需求的足够资源(具有指定余量)，和(b)处理器402-410的具体应用分配。 处理器402-410上的计算、通信、和I/O资源与应用对这些资源的消耗需求是数学描述的。 然后用公式表示对应于(a)未知的资源量、和(b)处理器402-410的未知应用分配的变量集。这两个量是相互关联的。402-410的每个处理器所需资源量依赖于处理器402-410的应用分配，同时应用反过来进而依赖于应用分配给每个处理器402-410的资源量。公开的实施例通过参数化根据资源量的应用需求数学创建这种双方依赖性，以及构造根据未知资源量的数学公式。然后用公式表示根据资源余量的目标函数，以及关于利用这里描述的优化方法求解未知的资源量。为了简洁起见，这里提供了公式的简化描述和相应的约束。应用的约束如下1)应用要求在指定周期每个处理器402-410的指定量的执行时间。2)每个处理器402-410上的应用进度不应当重叠。3)指定的应用共栖和分离约束存在应用之间、应用和处理器402-410之间、以及应用和机箱(如，计算机机箱或机架)之间。4)应用内存需求-在处理期间应用要求指定数量的内存。这是由处理器402-410 提供的。每个处理器402-410上的应用的可用内存总大小是确定的。5)应用消息接发需求-应用利用通信端口发送和接收信息。这些通信端口使用内存。用来满足分配给处理器的应用消息接发需求的每个处理器402-410的可用内存量是确定的。6)应用消息接发需求-应用利用虚拟链路(VL)发送和接收信息。每个处理器 402-410上的许多这种有效VL是确定的。7)应用消息接发需求-应用要求通信信息的指定量的带宽，其通过虚拟链路提供至通信信息。每个处理器402-410上的虚拟链路的有效通信带宽总量是确定的。
假定以下变量x(分配变量)和d (进度变量)的定义应用系统Γ = {τ” = 1，···，η}处理器G = {gi，i = 1，· · ·，m}Pi, e,-第i个应用的周期和执行时间周期值Q= (qi，q2，···，(!》周期值中的指数1 e {l，...，r}xiJk e {0,1},如果任务j的事件在处理器i的第k个仓(bin)中，值是1仓指数k e {1，…，H/Ql}Clil e {0,1},如果处理器i的最小周期是q1;否则是0其中i、j、k、l、m、n、r和1都是整数。处理器设计问题明确地表达为如以下的测定仓大小和装仓问题。每个处理器 402-410的时间线被划分为大小是qi的仓。假定处理器402-410之间的第i个处理器。如果第i个处理器应用周期的最小值是Cl1，考虑大小为Cl1的超级仓从而定义装仓约束。对于第一个超级仓，可以使用二进制变量Clil选择处理器i的仓大小qi。为了在超级仓内积累周期Q1的所有应用，由仓增量Cil划分超级仓，超级仓于是包含Q1Al1个仓。分配给仓的应用的执行时间总和h必须小于仓的大小。这导致以下的约束表达式
=k+\ j <1\ <1\ 1]V/ = l,...,rVi = 1”..’m结合非重叠的、严格的周期进度需求，获得描述计算需求的以下数学编程公式。变量h定义处理器402-410范围内的未知处理器速度。O)Vams^lUi i=l
S. t
(2)Pj!<i\ Σ Σ i k=\=1y/=i”"，《
(3)Xijk — Ui、i,j,k::1，..，巧/仏
Pi1Il (5) Σ~ej +Σ Σ<q,+(h-
Λ· = 1 j:Pj<qi Pj k'=k + \j:p}.>q,
Xijk ^du(Iprqi)
？ι <h仏h(6b) h ^ 0(9) xijk e {0,1}
(10) M"《,e
VA: = l”..，(P)/^);Vi;V_/ V/二 l，..”r;Vi·
在以上公式中，第一个语句(1)指定目标。在这种情况下，目标是最小化处理器 u (如，处理器402-410)的数量。以上约束(2)确保选择分配(X)，这样每个应用分配给一
12个处理器，且只有一个来自处理器402-410的处理器Ui。约束C3)确保如果应用分配给处理器Ui,那么处理器u开始计算作为正在使用的处理器。约束(5)是该公式中最重要的部分，将未知分配χ和未知处理器资源量h (如，处理器速度)互相联系起来。约束(5)确保在严格非重叠周期开始时间的必要执行时间(e)可以进度应用。约束(6a)确保如果应用分配给处理器Ui,那么通知处理器Ui进行进度该应用。剩余的约束定义了变量类型及其范围。以相似的方式公式化其他目标函数。总的目标是最大化处理器的最小资源余量， 无论是带宽、虚拟链路、内存、或计算吞吐量-其是居中设计空间的分配。关于计算吞吐量， 可以使用不同的公式。例如，为了最大化处理器级的最小计算余量，变量mc定义为最小计算余量。可以通过将以上约束⑵修改为Oa)规定mc值的约束。新的目标函数和修改的约束⑵可以规定为以下
权利要求
1.一种优化系统的处理器需求的方法，所述方法包括 将系统配置约束组公式化为线性不等式组和目标函数； 由所述线性不等式组形成凸多胞形；利用混合整数线性编程方法对于所述凸多胞形优化目标函数，从而获得最优解；以及基于所述最优解确定所述系统的处理器需求。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述系统配置约束组基于以下关系确定处理器速度
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述系统配置约束组包含基于以下关系的处理器存储器大小的约束
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述系统配置约束组包含复杂硬件系统配置约束。
5.一种处理器需求优化系统，其包含输入模块，其可操作地接收系统配置约束组；公式化模块，其可操作地将所述系统配置约束组公式化为线性不等式组和目标函数； 混合整数线性编程模块，其可操作地对于所述线性不等式组的凸多胞形优化所述目标函数，从而获得最优解；以及确定模块，其可操作地基于所述最优解确定系统的处理器需求。
6.根据权利要求5所述的处理器需求优化系统，进一步包含显示模块，可操作地显示系统的处理器需求和所述最优解。
7.根据权利要求5所述的处理器需求优化系统，其中，所述系统是复杂硬件系统。
8.根据权利要求7所述的处理器需求优化系统，其中，所述系统配置约束组基于以下关系确定处理器速度
9.根据权利要求7所述的处理器需求优化系统，其中，所述系统配置约束组包含基于以下关系的处理器存储器大小的约束
10.一种用于复杂硬件系统的资源分配的系统，其包含用于以下项目的逻辑 确定对集线器节点的中心传感器/试验器线路分配；确定对信息的中心参数分配； 确定对虚拟链路的中心信息分配； 确定对处理器的中心应用分配；以及如果中心系统资源分配满足余量需求，那么报告中心系统资源分配。
11.根据权利要求10所述的系统，进一步包含逻辑，基于以下关系确定多个处理器
12.根据权利要求11所述的系统，进一步包含逻辑，基于以下关系确定处理器的存储器大小的约束
13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述复杂的硬件系统是航空电子系统。
14.一种复杂硬件系统资源分配方法，所述方法包含 确定对集线器节点的中心传感器/试验器线路分配； 确定对信息的中心参数分配；确定对虚拟链路的中心信息分配； 确定对处理器的中心应用分配；以及如果中心系统资源分配满足余量需求，那么报告中心系统资源分配。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述系统是复杂硬件系统。
全文摘要
本发明公开了一种用于复杂硬件系统的优化处理器需求的系统和方法。复杂硬件系统配置约束组被公式化为目标函数和线性不等式组，并且由所述线性不等式组形成凸多胞形。利用混合整数线性编程方法对于凸多胞形优化目标函数，从而获得最优解。基于所述最优解确定复杂硬件系统的处理器需求。
文档编号G06F17/50GK102446238SQ20111025156
公开日2012年5月9日 申请日期2011年8月24日 优先权日2010年10月1日
发明者A·瑙德西科, K·科萨凡, R·S·马提卡利 申请人:波音公司