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动态电源管理在线优化技术研究

动态电源管理在线优化技术研究

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作者：翟剑锋哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着互联网、通讯业的迅速发展,智能手机、笔记本等便携式电子设备已经深深地融入到我们的日常生活当中。以智能手机为例,随着其功能愈来愈丰富,显示屏幕越来越大,智能化程度越来越高,对移动电能的需求也愈来愈显得迫切。然而当前的电... 详细信息

随着互联网、通讯业的迅速发展,智能手机、笔记本等便携式电子设备已经深深地融入到我们的日常生活当中。以智能手机为例,随着其功能愈来愈丰富,显示屏幕越来越大,智能化程度越来越高,对移动电能的需求也愈来愈显得迫切。然而当前的电源管理策略多采用经验式策略,对此,本文基于带时间索引的半马尔科夫决策(TI-SMDP)模型提出了在线优化的电源管理策略,该随机策略对设备的电源管理系统进行管理,以降低设备能耗,实现能源节约和增长设备待机时间。我们把动态电源管理问题抽象化为一个带约束的优化问题,之后,通过采用基于球面坐标的方法参数化随机策略,进而将带约束的优化问题变成一个含引入参数的优化问题。接下来,我们采用Hestenes-Powell增广拉格朗日函数方法将带约束的优化问题转化成一个无约束优化问题,通过求解转化后的优化问题,我们可以得到一个和原问题相同的最优解。针对于转化后的无约束优化问题,我们采取基于单样本轨迹的梯度估算方法对引入参数进行迭代更新,以取得随机策略的最优参数,该随机策略可以尽可能地使设备转移到合适的状态以实现最大限度的节能,我们称这种算法为L-C算法。在L-C算法的基础上,我们在设备的空闲状态中设置了一个禁止设备进入睡眠状态的时间──设备禁止时间,提出了一种带有禁止时间的在线动态电源管理方法,该方法只有在设备空闲状态的逗留时间超过该时间阈值时,设备电源管理系统才会按照基于随机模型的策略决定设备的状态转移,我们称此种算法为T-L-C算法。当我们选取合适的设备禁止时间时,它可以取得比L-C算法更好的优化结果。在这两种算法中,我们采用基于球面坐标的参数化方法,这不但加快了优化结果的收敛速率,还减少了算法引入参数的数量,进而减少了算法所需的存储空间;我们采用了Hestenes-Powell增广拉格朗日函数法,简化了优化问题,并使得收敛过程更为平稳;我们采用了基于单样本轨迹的梯度估算方法估计引入参数,这无需我们计算复杂的设备模型参数,极大地减少了算法计算量。

关键词：增广拉格朗日乘子法球面坐标法电源管理基于样本轨迹的梯度估算

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