CN103354918B - 打印机超时 - Google Patents

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Abstract

提供这样的系统和方法,其提供例如打印机等设备的超时。该超时确定在没有到达设备要处理的另一个任务的情况下设备何时从较高能量模式转移到较低能量模式。该方法包括采集包括至少一个设备在一段时间(例如一周)内的到达间隔时间集的数据,以及对于候选超时集中的每个候选超时从数据得出到达间隔时间集中的到达间隔时间大于该候选超时的概率。基于得出的概率和鲁棒项(其允许考虑未被直方图预测的对抗行为)计算成本函数。然后可以识别成本函数是最小值的该至少一个设备的超时。

Description

打印机超时
技术领域
本示范性实施例涉及设备操作,其中该设备可以在多个模式中存在,每个模式消耗不同量的能量。发现它具有结合例如打印机(printer)等设备的超时预测的特定应用,并且将特别参考此而描述它。
背景技术
例如打印机和复印机等成像设备以不同的功耗水平操作。在空闲模式中,设备准备用于打印或复印,这典型地需要最多的功率。当未在使用中时,设备循环下降到省电模式。这些模式有时称为待机模式、低功率模式或睡眠模式。在省电模式中,设备抽取足够的功率来支持设备的某些功能,但在它再次满运行之前需要预热期。例如在接收用于打印的打印任务或用户选择复印功能或用别的方式致动该设备时,致动该预热期。设备控制系统然后激活抽取额外的功率以为设备的使用做准备的部件。例如,打印机或复印机可加热熔合器辊并且使标记材料准备好以供使用。在激光打印机情况下,这大体上涉及使调色剂微粒在显影剂外壳中循环。对于固体墨打印机,将这些固体墨加热到它们的熔点之上。
一旦已经使用设备,它可以较高的功耗水平持续一定预定时段(超时)地保持空闲模式,来使一个或多个部件维持在操作温度范围或状态内。超时使部件所经历的循环数量减少(这有助于维护它们的操作寿命),并且还使消费者的等待时间较少或消除。如果设备按照预设超时未再次使用,设备开始循环下降到省电模式。
当前,在大部分的打印机中,在进入睡眠模式之前等待的停用期由管理员设置或由设备制造商根据作为能源之星的环境标准而预定。2006年以前,在使制造商遵守EPA限定的超时建议的基础上,成像设备被评估为符合能源之星,这些超时建议取决于设备的类型(例如,扫描仪、复印机、多功能设备)和它的速度能力。这些超时是任意的并且未通过嵌入设备上的任何逻辑或智能而自适应以便带来进一步的功耗改善。现今,能量之星标准基于成像设备接收具有预定标准使用模式的请求所处的一周中的固定时期期间的功耗的评估。评估方法的结果是以kWh计而测量并且必须在某一水平以下以便获得能量之星标准的典型能耗(TEC)值。例如,对于每分钟32产生不足32个图像的彩色多功能设备,它的功耗必须在以下。尽管当前评估方法考虑使用模式,它未考虑使用模式的随机性质。
为了遵守TEC最大水平,制造商配置使超时值减少并且改进打印引擎能耗的打印机超时策略。然而,超时值仍是静态值,其在大部分情况下不适用于设备的实际使用。
用于确定超时的方法可以归纳如下:如果设备在预定时间s期间停留在空闲模式,则它将进入睡眠模式并且停留在该模式直到下一个到来的请求。为了确定s,已经提出若干策略。Lu和Micheli根据设备不可用时间来调整s,原因是事实上从睡眠切换到启用状态(Y.Lu和G. De Micheli. Adaptive hard disk power management on personal computers. IEEEGreat Lakes Symposium on VLSI, 页50-53, 1999)。Douglis等人根据空闲期与唤醒延迟(走出睡眠模式的时间)之间的关系来设置s。如果该关系是小的,s增加,否则s减小。(
2008年5月8日出版的U.S.出版号20080109663、Synder等人的题为SYSTEM ANDMETHOD FOR REDUCING POWER CONSUMPTION IN A DEVICE 公开了用于使设备能够基于设备的使用而调整各种功率模式的持续时间的系统和过程。
用于确定s的参数方法设法使用户行为以及更特别地使两个连续任务之间的到达间隔时间或打印请求分布与参数模型拟合并且提取与模型最佳拟合的参数。由于参数对分布的拟合(例如Weibull分布或正态分布对实际使用行为的拟合)的困难性,这样的方法可产生不准确性。
因此期望避免这些问题的推断超时的方法。
发明内容
根据示范性实施例的一个方面,计算设备超时的方法包括采集包括至少一个设备的到达间隔时间集的数据。该到达时间间隔值的集可以作为候选超时集而被检查。对于候选超时集中的每个候选超时,方法包括得出来自到达间隔时间集的到达间隔时间大于该候选超时的概率。例如用计算机处理器基于得出的概率和鲁棒项来计算成本函数,并且对至少一个设备识别使成本函数值最小化的超时。
在另一个方面,用于计算设备超时的计算机实现的系统包括:数据存储器,其存储包括至少一个设备的到达间隔时间集的采集数据;主存储器,其存储指令,这些指令对于候选超时集中的每个候选超时得出来自到达间隔时间集的到达间隔时间大于该候选超时的概率、基于得出的概率和鲁棒项来计算成本函数以及识别成本函数为最小值的至少一个设备的超时;以及处理器,其与该主存储器通信、执行用于处理采集的数据的指令。
根据另一个方面,打印系统包括多个联网打印机,其每个采集打印任务的到达间隔数据。超时系统从这些打印机接收到达间隔数据、由此产生对于候选超时集的至少一个直方图以及通过使成本函数最小化而计算多个打印机的超时,该成本函数包括鲁棒项,其将未包括在直方图中的对抗行为计算在内。
附图说明
图1是其中用于计算例如打印机等一个或多个设备的超时的系统根据示范性实施例的一个方面操作的环境的功能框图;
图2是根据示范性实施例的另一个方面用于计算一个或多个设备的超时的示范性方法的流程图;
图3图示可从一个或多个设备的以分钟计的到达间隔时间数据得出的示范性直方图;
图4图示从图3的直方图得出的成本函数的标绘图,其示出在最小成本下的超时(Smin);
图5是图示一旦已经由图2的方法建立超时则操作打印机的方法中的步骤的流程图;
图6图示将应用各种超时策略的成本与标准30分钟超时的成本相比的标绘图,对于三个策略使用示范性超时计算方法:第一策略P1,其中超时对于全部15个机器是固定的;第二策略P2,其中每个机器利用其自身的超时来操作;和第三策略P3,其中采集的数据按照一天中的时刻(hour)来分段并且对一天中的每个时刻计算每个打印机的超时;以及
图7图示对包含和不包含鲁棒项的一组15个打印机的预测超时。
具体实施方式
示范性实施例提供用于设置超时s以通过达到超时s后使设备(例如,打印机)处于睡眠模式而减少它的预期功耗(例如,使其最小化)的系统和方法。在打印机网络中,因为不同的打印机看到不同的用户活动,该超时可以是自适应的。
超时s可以视为设备在完成任务请求(例如,打印请求)之后在没有额外的任务请求(例如打印请求)到达的情况下在第一模式(大体上称为空闲模式)与第二模式(其中功耗小于第一模式(大体上称为睡眠模式))之间转变之前将等待的时段。为了方便,可以假设一旦处理了任务,设备就处于空闲模式。在空闲模式中,设备准备进行另一个任务。在睡眠模式中,设备未立即准备处理另一个任务,而是需要预热期,预热期中一个或多个部件处于完全运行状态。尽管在示范性实施例中,从打印机方面描述设备并且要处理的任务因此是打印任务,要意识到还预想其他设备,例如便携式或台式电脑、视频监视器及类似物。
如本文使用的,打印机可以是印刷机、复印机或多功能设备。一般,在执行打印任务中,打印机使用例如墨或调色剂等标记材料而将图像施加到打印介质,例如纸。示范性打印机包括静电、喷墨和热敏打印机,但可考虑任何类型的打印机。“打印任务”或“文档”正常是相关表集,通常是从原始打印任务表或电子文档页面图像复制(来自特定用户或别的相关的)的一个或多个校验副本集。
示范性系统和方法依靠从一个或多个打印机采集关于到达间隔时间并且在打印任务的情况下是关于打印任务的打印间隔时间的历史数据。到达间隔时间X是完成第一任务与到达要处理的下一个后续任务之间的时间。从而,在完成第一任务后立即打印第二任务时,X是0。
可以采用不同的方式采集到达间隔时间。在一个方法中,直接从设备获得到达间隔数据。备选地,可从存储并且可用于在成像设备上检索的任务跟踪数据得到它。或者,可从打印服务器或监测打印活动的软件所存在的客户端工作站(例如,Xerox Job TrackingAgent)获得数据。在后者的情况下,如果完成第一任务与到达要处理的下一个后续任务之间的时间可用,可以简单地推断到达间隔数据。然而,要注意大部分任务跟踪或监测系统未跟踪完成时间,这意指系统将必须通过使用设备的速度特性来推断完成时间而估计完成时间。
确定超时s的一个问题是例如打印机等设备整天未经历一致使用。考虑每天8小时内每2分钟打印报告并且晚上进入睡眠的设备。打印间隔时间X的概率密度P(X)从而由以下给出:
其中每个δ代表Dirac δ函数(即,在除其中括号内的项=0以外的所有值处取0值)并且以分钟为单位来测量X。
如果以参数形式来选择超时s,例如通过使常规Weibull分布与该表达式拟合,预测的超时是0分钟。这相当于相比每次唤醒消耗12kJ(空闲时80W,并且在睡眠时16W)的设备的最佳超时损失超过50%能耗。如果采用Markov模型,该损失是相同的。真正的最佳超时是刚过2分钟。
根据示范性方法,非参数模型用于计算最佳超时。在该示范性方法中,通过计算在候选超时集上操作设备的预期成本函数并且基于最小成本选择s的值而获得s的值。系统提出超时,其对于用户行为变化是鲁棒的并且其中s对行为也是自适应的。
参考图1,其中自动超时计算系统10操作所处的示范性环境通过示例示出。该系统10通过使成本函数最小化而确定设备的超时s,该成本函数考虑到达间隔时间的历史数据和容纳不符合历史数据的行为的鲁棒项,如在下文更详细描述的。
系统10可体现在硬件、软件或其组合中。在示范性实施例中,系统10包括主存储器12和与之通信的处理器14。主存储器12存储用于计算一个或多个设备16、18(在这里示出为打印机)的超时s并且由处理器14执行的指令。系统10例如可驻存在服务器上,该服务器通过网络22链接到打印机16、18。备选地,每个打印机16、18可具有它自身的驻留超时计算系统(例如,在它的数字前端)或超时计算系统10可位于网络上的别处,例如在工作站24上,工作站24可经由网络22链接到打印机16、18。在再其他实施例中,系统10可远离网络,例如经由因特网而被访问。在另一个实施例(其中超时系统10是独立设备)中,可基于超时计算系统10的输出而对打印机中的每个手动设置计算的超时。通过网络远程设置超时的动作可以通过使用例如SNMP或设备Web服务(其已经可用以便进行远程设备管理)等标准协议而实现。(参见,例如在的 RFC 1759-Printer MIB)。
在图1中图示的网络打印系统执行打印任务。具体地,包括要打印的一个或多个文档的打印任务在例如工作站24等工作站处或打印机16、18处(在复印任务的情况下)产生。打印任务被路由到选择的打印机用于打印任务并且在打印机的正常进程(例如先入先出(FIFO)打印调度)中被选择的打印机打印。任务到达打印机用于在可变时间打印。例如,一些打印任务可以1-2分钟的间隔到达,而其他可隔开许多分钟或甚至几小时。
超时计算系统10从打印机16、18中的每个接收到达间隔数据30。该到达间隔数据可以是实际打印间隔时间的集或到达/打印时间数据(可以由此计算到达间隔时间)。还可采集额外的信息,例如一天中的时间、星期几、提交打印任务的人的ID及类似物。可在固定时段内接收数据30,例如一天、一周,一个月等,或系统10可连续或半连续地接收这样的数据。数据30可由系统10经由网络22接收,或在独立系统的情况下,由盘手动或用别的方式输入。数据30可在处理期间存储在数据存储器32中,该数据存储器32可与主存储器12组合或与其分开。超时计算系统10的部件12、14、32可经由数据/控制总线34通信。
基于固定时段(例如一周)的到达间隔时间以及存储的成本信息和鲁棒项,超时计算系统10对打印机16、18中的一个或两个计算最佳超时s。该成本信息可包括,例如使打印机维持在空闲模式和睡眠模式的相应成本、将打印机从睡眠模式唤醒到空闲模式并且使它返回睡眠模式的成本以及与用户必须等待打印机被唤醒所关联的烦恼成本。这些成本对于每个网络打印机可相同,或可不同。超时计算系统10可例如经由网络22将超时s输出到打印机。备选地,超时可由操作者手动设置,例如使用用户输入设备36、38(例如键盘、触摸屏或类似物)。
每个打印机16、18包括相应的超时控制器40、42,其采用超时值s作为它的新超时并且根据新的超时操作相应的打印机。在静电打印机(xerographic printer)的情况下,采用带或鼓形式的光感受器被充电到均匀的电势、选择性地放电来创建潜像,并且然后该潜像通过施加选择的颜色或来自显影剂外壳的颜色的调色剂微粒而显影。从而形成的调色剂图像被转移到打印介质并且利用熔合器使用热和/或压力而与其熔合。在示范性实施例中,熔合器和显影剂外壳在超时控制器40、42的控制下并且根据来自该超时控制器的指令在第一与第二模式之间循环。
现在参考图2,示出用于计算例如打印机等设备的超时s的方法。该方法可在图1的环境中进行。该方法在S100处开始。
在S102处,选择考虑了对抗活动的概率的值r。在0-1标度上,概率r可是在大约0.001-0.1范围中。例如,r可以是大约0.005。这意指在没有反常影响超时的情况下对抗可能影响行为多达该时间的0.5%。该值可从在长时段(例如大约一年)内在一个或多个打印机上采集的数据产生。可对网络中的所有打印机分配相同的r值,或可分配不同的值。
对抗活动的概率设计成考虑意料外打印事件而不考虑用户的实际对抗性或反常行为。要意识到,用户打印使用行为本身是非反常的,并且可仅仅是由于工作负荷和要求。对抗活动从而考虑用户可以意料外的速率或在设备正常情况下不使用的一天中的时刻开始使用打印机。
在S104,在选择的时段内采集打印任务到达间隔时间集。这些时间可在任何方便的时段内采集,例如在一周或一个月内。
在S106,基于到达时间数据产生模型,例如直方图。例如,图3示出示范性直方图,其可以使用到达间隔时间X而产生,其中对候选值s的集(例如,以分钟计在大约1分钟与30分钟之间变化)标绘X大于s的概率PX>s。如将意识到的,可存在比示出的那些更少或更多的候选s值。通过示例,当s=10时,如果在1周中存在1000个打印任务并且其中40个具有10分钟或更大的到达间隔时间X,则PX>s是40/1000=0.04。
在S108,在模型和设备的功耗操作特性基础上,计算成本函数。示范性成本函数具有两个(或以上的)项:第一项,其提供特定超时的成本作为函数(假设行为符合模型)。第二项是给定对抗性的按对抗行为的概率来加权的超时的成本。例如,计算超时期的集中的每个的预期成本(例如从消耗的能量方面)并且其可被标绘。成本可以被归一化并且可以忽略任何固定成本(例如,打印成本)。例如,如在图4中图示的,在测试期(例如,1周)内对选择的s值计算的能量成本(例如,以焦耳计)可以除以通过设置例如30分钟的标准超时而招致的相同成本。
如将在下文进一步描述的,成本函数的第一项将考虑这样的成本:使打印机维持在空闲模式的成本、使打印机维持在睡眠模式的成本(其典型地小于空闲模式成本)、将打印机唤醒到空闲模式的成本。另外,如果已经处于睡眠模式,对应于用户必须等待打印机唤醒的烦恼成本也计算在内。尽管实际上不是能量成本,已经有这样的研究,其中对每单位时间的用户等待赋值并且在这里可以使用这样的值。当然,在对未等待而使打印任务被打印(例如,因为用户被高度补偿或因为如果顾客为打印任务而等待太长则设施在金钱上被处罚)赋值高的设施中,烦恼成本可因此加权和/或随每个设备从睡眠模式转变到准备模式所需要的时间呈指数增加。备选地,成本可根据所有设备用户可由于在最后一周或在某其他适合的时帧期间从睡眠模式到准备模式转变而花费的累积时间来加权。
在S110,从标绘图确定在最小成本(smin)下的超时。
在S112,基于在最小成本下的超时来设置打印机的超时s。例如,计算的超时smin可四舍五入到最接近的分钟数,或类似物来产生s。网络上的所有打印机可具有相同的设置的超时。或者,可对每个打印机分配它自身的超时。
方法在S114结束。
如将意识到的,可使用新的数据间隔地重新计算超时s。例如,步骤S104-S112以一周或一个月间隔或其他适合的时间间隔而重复。这允许计算的超时考虑例如由于假期引起的行为变化,或由于设备自身的再定位而引起的行为变化。
一旦设置了超时s,打印机如在图5中图示的那样操作。在时间t0,到达第一任务(S202)并且在t1打印(S204)。在t1,打印机起动计时器时钟(S206)。如果在t1与t2之间接收另一个任务(S206),该任务的到达时间变成t0,方法返回S204,并且在t1,打印新的任务。
另一方面,如果在t2,没有到达另外的任务(S210),达到超时(t2-t1=s)并且打印机循环下降到它的睡眠模式(S212)。在静电打印机情况下,这可包括切断到熔合器的电力使得熔合器温度下降到比正常用于熔合的温度要低的温度,以及终止马达(该马达使调色剂连续与显影剂外壳中的载体小粒混合)。当到达新的任务(或自动地,在设置期、例如30分钟之后)(S214)时,打印机16、18循环上升到空闲模式(S116)并且方法返回S204,这时进行新任务的打印。方法可以采用该方式继续,其中在选择时段内将关于打印间隔时间的数据发送到系统10,在这之后计算新的s值。
在图2中图示的方法可在计算机程序产品上实现,该计算机程序产品可在计算机上执行。该计算机程序产品可以是在其上记录控制程序的非暂时性计算机可读记录介质,例如盘、硬驱动器。计算机可读介质的常见形式包括,例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁存储介质、CD-ROM、DVD或任何其他光介质、RAM、PROM、EPROM、闪速EPROM或其他存储器芯片或盒带,或计算机可从其中读取并且使用的任何其他介质。
在其他实施例中,方法可实现为可传输载波,其中控制程序体现为数据信号。适合的传输介质包括,例如在无线电波和红外数据通信期间产生的那些等的声或光波及类似物。示范性方法可在一个或多个通用计算机、专用计算机、编程微处理器或微控制器和外围集成电路元件、ASIC或其他集成电路、数字信号处理器、例如分立元件电路等硬接线电子或逻辑电路、例如PLD、PLA、FPGA或PAL等可编程逻辑装置或类似物上实现。一般,能够实现有限状态机(其进而能够实现在图2中示出的流程图)的任何设备可以用于实现计算超时的方法。
现在将描述示范性系统和方法的进一步的细节。
预期成本
预期成本将取决于两个连续打印任务之间的到达间隔时间X。
使{事件}指示‘事件’的指标函数。使具有随机长度X和超时s的打印间隔循环的预期成本Ecost由具有如下的两个项的成本函数给出,第一项涵盖X>s的情形并且第二项涵盖X≤s的情形:
其中PX>s是X大于s的概率,
IC是处于空闲模式的打印机每单位时间的成本;
SC是处于睡眠模式的每单位时间的成本;
SD是与关闭设备(即,从空闲模式到睡眠模式(其可假设为瞬时操作))关联的成本;
WU是与唤醒设备(即,从睡眠模式到空闲模式(其可假设为瞬时操作))关联的成本;
EPC是预期打印成本。
因为:(这是数学预期的基本特性-参见如
其中是在到达间隔时间小于s(具体地,到达间隔时间的平均值乘以到达间隔时间小于s的指标)时的平均到达间隔时间。
打印成本EPC可以假设为常数(与s无关)。关闭和唤醒成本总是在一起出现。其他项与空闲成本成比例。因此,如果:
则可以示出预期成本ECOST成比例(高达一定常数)。具体地:
并且因为
则:
并且:
此外,因为
则:
因为EPC是固定成本并且E[X]不取决于s,则Ecost成比例(高达一定常数)。对于因短超时而烦恼的用户(这暗示有更多的机会使用户受到走出睡眠模式的打印机的影响),可以选择w的值来满足能量之星模型。在该情况下,w是近似15分钟。
鲁棒项
为了允许对抗性,基于现实是非平稳的合理假设,将鲁棒项引入成本函数内。例如,特定用户可出乎意料地在第六天打印大量的文档,而不是七天中的五天里每天打印4或5个文档而在第6和7天什么也不做。从而PX≤s中将存在未模型化的变化。使系统10对于这样的变化鲁棒,这是可取的。例如,允许PX≤s采用任何方式(其中现实判定为该时间的一定分数q)从它的模型化值变化到某种其他累积分布F(s),则优化鲁棒成本函数J可以计算如下:
其中
min_smax_F是鲁棒成本函数的优化。最后的因子E[X]/s补偿这一事实:相对于典型的预期循环持续时间,对于较短超时,对抗性可以更频繁地重复超时/唤醒循环。
现在给定任何s值,F(s),在(对于u<s)时明确地获得的最大值。该最大值是。相似地给定任何s值,F(s),的最大值是常数。因此w>0,F(s)>0,F上的最大值从而是:
再次,rE[X]是关于s的常数。因此,任务纯粹是使成本函数最小化:
(因为J取决于s和F并且已经示出成本不取决于F,可以写成不取决于F的成本函数K)。
明确地,如果未提交许多任务,E[X]可以相当大。在实践中,系统可需要s可至多是30分钟。因此,对于其中在任务之间总是存在长间隔的设备,最佳超时设定值将是大约30分钟。
从而,在上文概述的示范性方法中,步骤S106从而可包括通过在某一时期(例如1周)内采样而获得PX>s的直方图并且因此获得、E[X]。
在步骤S108中,为了选择超时,对直方图中的每个块计算K(s)。为了成本计算,适合的值r=0.005。在S110,选择给出最小值(例如,成本或能量)的s。
如将意识到的,可以对上文描述的方法做出各种修改。例如,打印机集中的每个可以具有它自身的超时(从它自身的历史数据计算),或若干打印机可以共有数据并且使用相同的计算的超时。通过根据一天中的时间/周将到达间隔数据分段,超时可以在一天或一周的过程中变化。
下面的示例证明方法的应用,而不意在限制示范性实施例的范围。
示例
获得来自设施中15个打印机一年时段的数据。设备打印了1至58000次之间,其中每个设备平均打印了3874次。相对于对所有设备使用固定的30分钟超时J(30min),测量在所有设备上对于任何给定策略的总的非打印能耗J。图5示出以后见之明所选的策略的这些相对成本:
第一策略(P1)使用等于X轴上的值的固定超时。
第二策略(P2)在整年内使用每个机器的最佳固定超时。
第三策略(P3)将一天中的时间离散为24个块并且在整年内对一天内的该时间选择每个机器的最佳超时。
策略节省了28%至31%之间。策略1(三个当中计算上最简单)仍是非常有效的。规定甚至在示出对一天中的时间非常明确依赖性的环境中,实际上在第二与第三策略之间存在非常少的额外能量节省,而必须将一天中的时间模型化会对总体复杂性增加数量级,因此忽略一天中的时间数据是合理的。
当后见之明不可用时,则可以使用来自某一时期T(例如,前一周)的数据对每个设备预测P(X≤s)。如果对于给定周不足某一阈值N数量的样本可用,超时设置成前一周的值。如果不存在前一周的值,使用超时w=15分钟。表1示出使用对于不同鲁棒因子r所预测的超时的相对成本J/J(30min)以及在所有时期和设备内超时的10%。它示出行为对于T和N是十分敏感的。然而,非零r值防止短超时,因此使系统对于任何行为变化更鲁棒。例如,若以1分钟间隔存在突然一批任务,具有0.26分钟超时的非鲁棒策略将使打印机在每次任务后使打印机处于睡眠,从而浪费大量的能量,但鲁棒策略在一般情况下无另外任何损失。
表1
图7示出在52周时期(其中r=0.05并且r=0)内全部15个机器使用级联在一起的数据集中的1周采样间隔T的预测超时值。注意,因为不是全部的周都有要预测任何样本,x轴不会达到15x52。
标绘图图示鲁棒因子如何使最小超时增加。因为每个预测超时是前一周的最佳值,可以看到最佳超时是相当多变的。如果分析连续最佳超时之间的依赖性,可以看到它们相当独立,但一个效应除外:<1分钟的打印间隔时间后跟<1分钟的打印间隔时间的概率比通过独立性假设所预测的概率高大约4%;并且>30分钟的间隔后跟>30分钟的间隔的概率比通过独立性假设所预测的概率高大约3%。然而,因为最佳超时一般大于1分钟并且小于30分钟,该效应对于改善结果没有帮助。从这些结果将显示出使用大的时间窗口T从成本方面应该是有利的。然而,因为方法需要对于用户行为变化具有鲁棒性而不需要引入变化点检测(例如利用Page-Hinkley统计),T=1周的值提供合理的折中。
总的来说,已经描述这样的系统和方法,其利用打印间隔时间直方图来得出包括鲁棒项的超时成本函数,由此可以得出使成本函数最小化的超时值。
示范性系统和方法的优势是它提供超时机制的非反常行为(其中给定任意用户活动,但在给定典型用户活动时候仍是适宜行为)。
另一个优势是它允许高效实现而不必解决非凸优化问题(类似拟合HMM或Weibull)。
如在本文中使用的词“包括”涵盖了词“包含”并且指示描述或要求保护的本公开的方法、系统或部件不限于在权利要求中记载的元素,而可以包括额外的元素。

Claims (34)

1.一种计算设备的超时的方法,其特征在于:
采集数据,所述数据包括至少一个设备的到达间隔时间集;
对于候选超时集中的每个候选超时,得出所述到达间隔时间集中的到达间隔时间大于该候选超时的概率;
利用计算机处理器,基于得出的概率和鲁棒项来计算成本函数;以及
识别所述成本函数为最小值的所述至少一个设备的超时,
其中所述超时是所述设备在完成任务之后在没有到达另一个任务的情况下在移到第二模式之前仍处于第一模式的时间。
2.如权利要求1所述的方法,其进一步特征在于,与所述第一模式相比所述第二模式消耗较少的功率。
3.如权利要求1所述的方法,其进一步特征在于,成本函数基于以下中的至少一个:使所述至少一个设备维持在空闲模式和睡眠模式的相应成本,将所述设备从所述睡眠模式唤醒到所述空闲模式并且使它返回所述睡眠模式的成本,以及与用户必须等待所述设备被唤醒所关联的烦恼成本。
4.如权利要求3所述的方法,其进一步特征在于,所述烦恼成本是以下中的至少一个的指数函数:a)所述设备从所述睡眠模式转变到准备模式所需要的时间;和b)在选择的时帧中一组设备用户由于睡眠模式到准备模式的转变而花费的累积时间。
5.如权利要求3所述的方法,其进一步特征在于,识别所述成本函数为最小值的所述至少一个设备的超时包括使以下成本函数最小化:
其中s是候选超时期;
PX>s是到达间隔时间X大于s的概率;
,其中SD是与所述设备从第一模式变化到第二模式关联的成本,在所述第二模式中功耗低于所述第一模式中的功耗,WU是与所述设备从所述第二模式变化到所述第一模式关联的成本,IC是所述设备处于所述第一模式的每单位时间的成本,并且SC是处于所述睡眠模式的每单位时间的成本;
是在所述到达间隔时间小于s时的平均到达间隔时间;
是鲁棒项,其中其中q是准许有未被所述数据所预测的对抗行为的时间分数,并且E[X]是所述平均到达间隔时间。
6.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其进一步特征在于,所述设备包括打印机并且所述到达间隔时间包括打印间隔时间。
7.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其进一步特征在于,利用识别的超时操作所述设备。
8.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其进一步特征在于,建立未被超出的最大超时。
9.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其进一步特征在于,所述至少一个设备包括多个设备并且从相同的到达间隔时间集得出所述设备中每个设备的所识别的超时。
10.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其进一步特征在于,所述鲁棒项考虑对抗行为在采集的到达间隔时间集之外高达所述时间的一定最大百分比的发生。
11.如权利要求10所述的方法,其进一步特征在于,所述最大百分比不超出1%。
12.如权利要求11所述的方法,其进一步特征在于,所述最大百分比不超出0.5%。
13.如权利要求1-2中任一项所述的方法,其进一步特征在于,采集数据包括在一周时期内采集所述至少一个设备的到达间隔时间。
14.一种打印系统,其特征在于,执行如权利要求1-13中任一项所述的方法的超时系统和利用识别的超时的至少一个打印机。
15.一种计算设备的超时的装置,其特征在于:
用于采集数据的部件,所述数据包括至少一个设备的到达间隔时间集;
用于对于候选超时集中的每个候选超时得出所述到达间隔时间集中的到达间隔时间大于该候选超时的概率的部件;
用于利用计算机处理器基于得出的概率和鲁棒项来计算成本函数的部件;以及
用于识别所述成本函数为最小值的所述至少一个设备的超时的部件,
其中所述超时是所述设备在完成任务之后在没有到达另一个任务的情况下在移到第二模式之前仍处于第一模式的时间。
16.如权利要求15所述的装置,其进一步特征在于,与所述第一模式相比所述第二模式消耗较少的功率。
17.如权利要求15所述的装置,其进一步特征在于,成本函数基于以下中的至少一个:使所述至少一个设备维持在空闲模式和睡眠模式的相应成本,将所述设备从所述睡眠模式唤醒到所述空闲模式并且使它返回所述睡眠模式的成本,以及与用户必须等待所述设备被唤醒所关联的烦恼成本。
18.如权利要求17所述的装置,其进一步特征在于,所述烦恼成本是以下中的至少一个的指数函数:a)所述设备从所述睡眠模式转变到准备模式所需要的时间;和b)在选择的时帧中一组设备用户由于睡眠模式到准备模式的转变而花费的累积时间。
19.如权利要求17所述的装置,其进一步特征在于,识别所述成本函数为最小值的所述至少一个设备的超时包括使以下成本函数最小化:
其中s是候选超时期;
PX>s是到达间隔时间X大于s的概率;
,其中SD是与所述设备从第一模式变化到第二模式关联的成本,在所述第二模式中功耗低于所述第一模式中的功耗,WU是与所述设备从所述第二模式变化到所述第一模式关联的成本,IC是所述设备处于所述第一模式的每单位时间的成本,并且SC是处于所述睡眠模式的每单位时间的成本;
是在所述到达间隔时间小于s时的平均到达间隔时间;
是鲁棒项,其中其中q是准许有未被所述数据所预测的对抗行为的时间分数,并且E[X]是所述平均到达间隔时间。
20.如权利要求15-17中任一项所述的装置,其进一步特征在于,所述设备包括打印机并且所述到达间隔时间包括打印间隔时间。
21.如权利要求15-17中任一项所述的装置,其进一步特征在于,用于利用识别的超时操作所述设备的部件。
22.如权利要求15-17中任一项所述的装置,其进一步特征在于,用于建立未被超出的最大超时的部件。
23.如权利要求15-17中任一项所述的装置,其进一步特征在于,所述至少一个设备包括多个设备并且从相同的到达间隔时间集得出所述设备中每个设备的所识别的超时。
24.如权利要求15-17中任一项所述的装置,其进一步特征在于,所述鲁棒项考虑对抗行为在采集的到达间隔时间集之外高达所述时间的一定最大百分比的发生。
25.如权利要求24所述的装置,其进一步特征在于,所述最大百分比不超出1%。
26.如权利要求25所述的装置,其进一步特征在于,所述最大百分比不超出0.5%。
27.如权利要求15-16中任一项所述的装置,其进一步特征在于,用于采集数据的部件包括用于在一周时期内采集所述至少一个设备的到达间隔时间的部件。
28.一种用于计算设备的超时的计算机实现的系统,其特征在于:
数据存储器,其存储包括至少一个设备的到达间隔时间集的采集的数据;
主存储器,其存储指令,所述指令对于候选超时集中的每个候选超时得出所述到达间隔时间集中的到达间隔时间大于该候选超时的概率、基于得出的概率和鲁棒项来计算成本函数,以及识别所述成本函数为最小值的所述至少一个设备的超时;以及
处理器,其与所述主存储器通信、执行用于处理所述采集的数据的指令,
其中所述超时是所述设备在完成任务之后在没有到达另一个任务的情况下在移到第二模式之前仍处于第一模式的时间。
29.一种打印系统,其特征在于,如权利要求28所述的超时系统和向所述超时系统提供所述采集的数据并且接收从所述采集的数据识别的超时的至少一个打印机。
30.一种包括如权利要求28所述的超时系统的打印机。
31.一种打印系统,其特征在于:
多个联网打印机,其采集打印任务的到达间隔数据;
如权利要求28所述的超时系统,其从所述打印机接收所述到达间隔数据、由此对于候选超时集产生至少一个直方图以及通过使成本函数最小化而计算所述多个打印机的超时,所述成本函数包括鲁棒项,其将未包括在直方图中的对抗行为计算在内。
32.如权利要求31所述的打印系统,其进一步特征在于,所述多个打印机中的每个利用相同的计算的超时来操作。
33.如权利要求31所述的打印系统,其进一步特征在于,对每个打印机分配其自身的超时。
34.如权利要求31-32中任一项所述的打印系统,其进一步特征在于,所述打印机通过网络而链接到所述超时系统。
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