Processo de formação, memorização e reuso, em tempo de execução, de sequências de instruções dinâmicas em computadores

ConcedidaTrata-se de um processo para a formação, memorização e reuso, em tempo de execução, de sequências de instruções dinâmicas com o objetivo de reduzir o número de instruções dinâmicas executadas por um programa, de forma a eliminar a necessidade de reexecução de instruções redundantes (instruções que reutilizam mais de uma vez os mesmos valores para seus operandos de entrada) inclusas na sequência quando esta apresentar como argumentos de entrada valores já observados anteriormente e registrados em tabelas de memorização. Este processo não necessita efetuar invalidações em entradas das tabelas de memorização ou possui seu uso limitado a cadeias de instruções dependentes, O processo reduz o número de instruções dinâmicas que devam ser executadas pelo programa alvo, reduzindo desta forma o tempo total de execução do dado programa e mantendo-se a correção dos resultados. A invenção refere-se também a um dispositivo eletrônico para a realização do processo

On computing all maximal cliques distributedly

A distributed algorithm is presented for generating all maximal cIiques in a network graph, based on the sequential version of Tsukiyama et al. [TIAS77]. The time complexity of the proposed approach is restricted to the induced neighborhood of a node, and the communication complexity is O( md) where m is the number of connections, and d is the maximum degree in the graph. Messages are O(log n ) bits long, where n is the number of nodes (processors) in the system. As an appIication, a distributed algorithm for constructing the clique graph k( G) from a given network graph G is developed within the scope of dynamic transformations of topologies

Dynamic Placement with Connectivity for RSNs based on a Primal-Dual Neural Network

https://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2013-62.pdfInternational audienceThe present work deals with the dynamic placement of a set of pursuers and a set of relay devices so that the mean distance to a set of moving targets is minimized along a given period of time. The relay devices are here in charge of maintaining the communication between the pursuers. Moving targets, relay devices and pursuers are limited in their movements from one period to the next. The periodic problem is formulated as a linear quadratic programming model and a primal-dual neural network is proposed to solve from one stage to the next the current optimization problem. Moreover, the feasibility of the proposed approach is displayed through a numerical example