基于majority和median表决算法的混合表决算法

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摘要：本文提出结合majority和median的表决算法，问题得到较好改善：首先使用majority表决算法进行工作，当出现无法表决的情况时，计算数据分散程度，如果小于某个设定安全阈值，则使用median表决算法来处理这种情况，若大于安全阈值，则输出一个无法表决的信号。最终的仿真测试表明：结合majority和median表决系统是一种可行的方法，能够提高表决系统输出正确率；错误率虽然有小幅增加，但能够有效改善majority无法输出的情况，同时正确率有一定程度的提高。本文提出的表决算法可以适用于需要提高输出正确率并且可以适当降低安全性的应用环境，测试结果表明对于连续信号和离散信号都有较好的效果。

关键词：软件容错；majority；median；表决；算法

中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 06-0000-02

Hybrid Voting Algorithm Based on Majority and Median Voting Algorithm

Wang Yu

(School of Foreign Languages,Hunan University of Technology,Zhuzhou412008,China)

Abstract:In this paper,and the median combined with majority voting algorithm,the problem is well improved:the first use of majority voting algorithm to work,when there can not vote on the situation,dispersion calculations,if safety is less than a set threshold,Median voting algorithm is used to deal with this situation,if greater than the safety threshold,the output signal of a no vote.The final simulation shows:with majority voting system and the median is a feasible method to improve the voting system output accuracy;error rate although slightly increased,but the majority can not be output to improve the situation,while a certain degree of accuracy improved.The proposed voting algorithm can be applied to the need to improve output accuracy and can be appropriate to reduce the security applications,test results show that for continuous signals and discrete signals have good results.

Keywords:Software fault tolerance;Majority;Median;Voting;Algorithm

表决技术应用在很多领域中：表决系统可以结合分类器而广泛的应用于模式识别领域中。当然还有软件系统中通过容错配合多个专家系统进行共同协作解决问题，以提高可靠性。表决系统可用在分布式系统的人工排除问题中，比如，当集群工作站在因为网络问题等断开联系时来控制升级过程；

表决技术中具有安全性的典型代表就是majority表决，在n个模块中，有超过一半以上模块的数据结果相同，则输出较多模块都输出的结果。当少于一半的模块有一致结果，则输出一个无法表决的安全信号。

在需要实现安全性的应用中，majority是首选的安全表决机制，由于输出率较低，所以对majority进行修改。本文特点：使用majority的安全性来进行表决，对majority无法确定结果是正确或者错误的情况，使用median表决算法，这样能够通过median表决算法的强大选择能力进行数据输出，提高整个系统的有效性。

本文包括以下内容：首先介绍混合表决系统，之后在实验中与其他表决方法进行比较；最后再对本文中的表决系统进行性能评价及得出结论。主要评价的方面有：在测试中，表决的输出率及准确率。为了检验混合表决系统是否具有更优良的性能，我们进行了测试和测试的数据统计分析，从结果来看，相对于基本的majority模型有较好改善。

一、相关算法

应用算法是依赖于系统的设计，由于表决算法是基于诸如NMR/NVP[24]等系统，所以应用表决算法的过程是：首先建立NMR/NVP系统，系统中处理同一数据的模块共由n种不同实现方法完成。当输入数据后，n个模块分别处理，得到n个结果，交由表决算法处理。

（一）majority算法

majority算法基于如下选择方法：对于某一个具体计算，如果有超过一半的模块有同一个输出数值，则输出该数值，否则输出无法表决的信号。可见该算法对于数据输出有安全性，即使用无法表决信号来通知系统应该进行暂停或者其他处理。

（二）median算法

majority算法基于如下选择方法：在奇数个模块组成的系统中，对模块输出的数据进行排序（通常是实数排序），选择处于正中间位置的那个数据作为整体的输出（如，对7个数排序后取第4个为输出）。可见该算法有百分之百的输出结果的能力，但是没有对系统通知暂停的信号。

二、混合表决

（一）结合majority和median

对于majority和median表决的特点经过分析后，可以发现两者的特性互有不同，但也说明两者特性具有互补性。本文中介绍的算法流程是，首先使用majority进行表决，之后对majority无法解决的数据进一步处理：对数据进行排序，如果最大和最小的数据间距超过某个范围，则输出无法表决，即安全信号，否则使用median处理majority的无法表决情况。

（二）算法流程

在实际使用majority表决算法时，通常使用一个边界极限的概念来确定数据间的一致程度：如果两个数据的距离在某个极限内，则认为两个数据是同一个数据。使用极限来确定数据的一致在数模、模数转换中很常见。

算法中涉及系统参数有：

t：应用majority时判断两个数据一致的极限

thres：MM的算法极限参数，数据离散度大于此参数，则输出安全信号，否则使用median进行表决

算法使用如下流程：

第一步：用V={v1 v2 v3 …vn}表示N个变量结果的集合

第二步：对V进行升序排序，排序后的集合为Vasc={va1 va2 va3 …van}

第三步：建立距离集合D，D={d1 d2 d3 …dn-1}，di=|vai+1Cvai|，i=1，…，n-1.