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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 理学
- 1 篇 数学
1 篇 工学
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程

主题

2 篇 m/d/1排队模型
1 篇 离散马氏链
1 篇 分布式系统
1 篇 时序卷积网络
1 篇 表计识别
1 篇 m/g/1排队模型
1 篇 修改排队论
1 篇 资源分配

机构

1 篇 厦门大学
1 篇 华南理工大学

作者

1 篇 蒋骋翔
1 篇 高智平

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=M/D/1排队模型"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

表计识别系统及其资源分配算法优化研究

表计识别系统及其资源分配算法优化研究

引用

作者：高智平华南理工大学

学位级别：硕士

仪表与人们生活息息相关,但是极端环境部署的仪表会给抄表人员带来风险,表计识别系统的远程抄表能力有助于克服这一风险。大多数基于视觉的表计识别系统依赖深度神经网络进行读数识别,对算力有较高要求,云计算天然具有高度的集群扩展性... 详细信息

仪表与人们生活息息相关,但是极端环境部署的仪表会给抄表人员带来风险,表计识别系统的远程抄表能力有助于克服这一风险。大多数基于视觉的表计识别系统依赖深度神经网络进行读数识别,对算力有较高要求,云计算天然具有高度的集群扩展性,云端部署表计识别系统有利于满足较高的算力需求。基于视觉的表计识别系统属于一种大规模图像识别系统,普遍对易扩展性、资源分配效率等方面有较高要求。本文针对表计识别系统的实际需求,主要完成了以下工作:1、针对表计识别系统对易扩展性、资源分配效率等方面的需求,本文设计实现了一种基于分布式系统的表计识别系统:（1）针对表计识别系统业务特点,本文设计了三层架构用于构建基于分布式系统的表计识别系统,三层架构有利于提取业务共性,降低耦合性。（2）针对表计识别系统故障检测困难、容器管理松散的问题,设计了基于Kubernetes的表计识别系统架构,并在Kubernetes基础上拓展了Prometheus自动监控模块、ELK分布式日志收集分析模块用于解决这些问题。（3）针对表计识别系统资源分配不理想的问题,设计了预测式自动伸缩模块用于改进资源分配。2、针对资源分配的预测问题,聚焦TCN（Temporal Convolutional Networks）容易丢失周期关键特征的问题,以及丢失相邻数据变化趋势的问题,本文提出了一种基于多特征融合的CPU使用率预测模型,该模型提取周期关键特征和上升趋势特征,并结合TCN网络模型,实现对CPU使用率预测。该算法明显提升TCN预测性能,且未增加TCN模型的参数数量,有利于提升资源分配性能。3、针对响应式自动伸缩存在资源分配滞后和资源利用率低的问题,本文提出了一种基于m/d/1队列忙期时长的自动伸缩算法,该方法利用m/d/1排队模型对从流量网关卸载任务到算法服务的全过程进行建模,设计了用于改进资源分配的优化目标和约束条件,并搜索最优解。相对于响应式自动伸缩方法,本文方法有效解决了资源分配滞后问题,提高了资源利用率。本文基于采集的表计运行数据,进行了测试。实验结果表明,本文设计实现的表计识别系统,实现了功能需求,并具有规范化容器管理流程和较好的故障定位功能。在所完成的预测式自动伸缩模块中,本文提出的预测算法,对比TCN的baseline方法,在CPU使用率上的预测精度更高,其中mSE提升约7.7%,RmSE提升约4.0%,mAE提升约7.9%,2提升约1.1%。本文提出的基于m/d/1队列忙期时长的自动伸缩算法,对比Kubernetes响应式自动伸缩算法,不仅解决了资源分配滞后问题,而且具有更高资源利用率。

关键词：表计识别分布式系统时序卷积网络资源分配 m/d/1排队模型

来源：评论

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一种修改排队论模型的研究分析

一种修改排队论模型的研究分析

引用

作者：蒋骋翔厦门大学

学位级别：硕士

在常见的排队论中,顾客以相同的分布到达系统,以相同的分布接受服务,再离开系统。常见模型有m/m/1、m/G/1和G/G/1。与传统排队论不同的是,本文研究的是修改排队论,系统为空时首次到达系统的顾客的服务时间与系统不为空到达系统的顾客的... 详细信息

在常见的排队论中,顾客以相同的分布到达系统,以相同的分布接受服务,再离开系统。常见模型有m/m/1、m/G/1和G/G/1。与传统排队论不同的是,本文研究的是修改排队论,系统为空时首次到达系统的顾客的服务时间与系统不为空到达系统的顾客的服务时间不是同分布。本文主要内容如下:首先,介绍修改排队论问题的背景,然后从队列长度、系统中顾客等待时间、系统空闲时间比例进行研究,比较修改排队论与传统排队论模型的关系;由于修改排队论是连续时间马氏链,且非齐次,因此引入两个离散时间马氏链;再进一步分析修改排队论与两个离散时间马氏链的关系。其次,利用排队论的相关知识,证明修改排队论的队列长度、系统中顾客等待时间、系统空闲时间比例介于m/G/1模型、m/d/1模型之间;找出两个离散时间马氏链的转移概率矩阵,证明修改排队论是正常返过程,存在平稳分布,且修改排队论的极限平均队列长度和极限空闲时间比例都介于两个离散时间马氏链之间;并给出几个猜测。最后,通过数值模拟,验证排队论的数值解与理论解是否一致;验证修改排队论是否是正常返过程;验证修改排队论的队列长度、系统顾客等待时间、系统空闲时间比例是否介于m/G/1与m/d/1之中;验证当λ→0时,修改排队论的队列长度、系统顾客等待时间、系统空闲时间比例是否趋于m/G/1模型的队列长度、系统顾客等待时间、系统空闲时间比例;当λ→1时,修改排队论的队列长度、系统顾客等待时间、系统空闲时间比例是否趋于m/d/1模型的队列长度、系统顾客等待时间、系统空闲时间比例;再模拟得出离散时间马氏链R(n)的平稳分布数值解。

关键词：修改排队论 m/G/1排队模型 m/d/1排队模型离散马氏链

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