检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2016年第10期36卷 2692-2697页

作者：薛胜军邱爽许小龙南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 江苏省网络监控中心(南京信息工程大学) 南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

针对云计算环境下大量的能源消耗和一些用户非法占有计算资源的问题,为了节约资源,同时提高系统的公平性,使所有用户能合理地使用数据中心的所有资源,提出一种基于能耗感知的节能公平的资源调度算法(FGRSA)。该算法能高效调度各种类型... 详细信息

针对云计算环境下大量的能源消耗和一些用户非法占有计算资源的问题,为了节约资源,同时提高系统的公平性,使所有用户能合理地使用数据中心的所有资源,提出一种基于能耗感知的节能公平的资源调度算法(FGRSA)。该算法能高效调度各种类型的资源使所有资源使用量达到一个相对的公平。通过CloudSim仿真平台,对提出的调度策略进行仿真实验。实验结果表明,与Greedy算法和Round Robin算法相比,FGRSA能够在大幅度降低系统能耗的同时,保证各类型资源的公平使用。

关键词：云计算资源调度能耗模型公平性多类型资源

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

云环境下公平性优化的资源分配方法

引用

计算机应用 2016年第10期36卷 2686-2691页

作者：薛胜军胡敏达许小龙南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 江苏省网络监控中心(南京信息工程大学) 南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题,为了满足不同用户的需求,达到多种资源分配的公平性,实现资源的高效利用,提出了全局优势资源公平(GDRF)分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式,即先通过用户已分配资源量确定分配资... 详细信息

针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题,为了满足不同用户的需求,达到多种资源分配的公平性,实现资源的高效利用,提出了全局优势资源公平(GDRF)分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式,即先通过用户已分配资源量确定分配资格,每轮再通过全局优势资源共享比和全局优势资源权重来确定具体的分配用户,分配过程充分考虑了资源的匹配情况,采用了max-min fairness思想的渐进填充方式,并且将多资源分配公平性统一度量模型运用到了算法中。实验基于一个Google集群数据模型与基于占优资源的多资源联合公平分配算法作了比较。实验结果表明,GDRF算法分配的虚拟机总量提高了12%,资源总利用率提高了0.5个百分点,公平评估值提高了约15%,并且该算法的资源组合分配的适应度较高,使得用户需求和供给更匹配。

关键词：云计算资源分配公平公平度量渐进填充

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用全局方法进行泊松前景提取

引用

计算机科学与探索 2016年第5期10卷 688-698页

作者：曹春红王庆敏东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学医学影像计算教育部重点实验室沈阳110819 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

图像前景提取是运用图像处理算法快速准确地提取出图像中人们感兴趣的目标。图像前景提取的精度直接影响了对目标图像的后续处理。为了提高图像前景提取的精度,提出了一个新的利用全局方法进行Poisson前景提取的算法。为了能够更快更好... 详细信息

图像前景提取是运用图像处理算法快速准确地提取出图像中人们感兴趣的目标。图像前景提取的精度直接影响了对目标图像的后续处理。为了提高图像前景提取的精度,提出了一个新的利用全局方法进行Poisson前景提取的算法。为了能够更快更好地得到最优采样点,提出了扩散、搜索的方法,并对该方法的有效性和精确性进行了分析。扩散方法是通过在较小的邻域内计算各采样点的代价寻找代价最小的采样点,它能够得到邻近区域的最优解;搜索方法是通过一定的规则跳跃式地寻找最优采样点,它能够加快寻找最优采样点的速度。实验表明,基于全局的Poisson前景提取算法会得到更精确的前景提取结果。

关键词：泊松算法前景提取全局算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

因子分解机算法在基于深度数据包检测的手机应用推荐中的应用

引用

计算机应用 2016年第2期36卷 307-310页

作者：孙良君范剑锋杨婉琪史颖欢中博信息技术研究院有限公司南京210012 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商(ISP)机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解(包括奇异值分解(SVD)和非负矩阵分... 详细信息

为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商(ISP)机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解(包括奇异值分解(SVD)和非负矩阵分解(NMF))的推荐算法、奇异值分解推荐算法以及因子分解机推荐算法进行手机App推荐。实验表明,因子分解机算法取得了较好的推荐效果。这说明因子分解机在手机应用推荐的场景中可以更好地描述用户和物品之间的隐含关联。

关键词：手机App 深度数据包检测奇异值分解非负矩阵分解因子分解机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

云计算平台中面向车联网应用的能耗感知调度算法

引用

计算机科学 2016年第3期43卷 44-48页

作者：邓聃婷滕飞杨燕西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

针对面向车联网应用的云计算平台的高能耗问题,提出一种采用节能整合策略的能耗感知调度算法——任务集整合算法(Task Set Consolidation Algorithm)。该算法的主要思想是通过减少活跃物理服务器的数目,有效降低云平台的能量消耗。建立... 详细信息

针对面向车联网应用的云计算平台的高能耗问题,提出一种采用节能整合策略的能耗感知调度算法——任务集整合算法(Task Set Consolidation Algorithm)。该算法的主要思想是通过减少活跃物理服务器的数目,有效降低云平台的能量消耗。建立了云平台模型、车联网任务集模型和能耗模型,确定了云平台的节能目标函数和变量因子。仿真实验通过模拟多维资源多并发任务集的云平台环境,以物理服务器的活跃时间和活跃数目、云平台的能量消耗作为性能指标,将任务集整合算法与现有算法进行了比较。实验结果表明,TSC算法能够在避免任务集资源发生冲突的情况下,使面向车联网应用的云平台激活的物理服务器数量达到最少,能耗降到最低。

关键词：车联网云计算能耗感知节能整合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于量子云模型反馈的协同精英属性均衡优势集成约简

引用

量子电子学报 2016年第2期33卷 220-230页

作者：丁卫平王建东南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

为进一步增强进化算法在最小属性约简过程中的全局求解性能,提出了一种基于量子云模型反馈的协同精英属性均衡优势集成约简算法,该算法首先设计一种基于云模型反馈的量子自适应旋转角调整策略,使量子蛙群精英在云模型定性知识和罚因子... 详细信息

为进一步增强进化算法在最小属性约简过程中的全局求解性能,提出了一种基于量子云模型反馈的协同精英属性均衡优势集成约简算法,该算法首先设计一种基于云模型反馈的量子自适应旋转角调整策略,使量子蛙群精英在云模型定性知识和罚因子反馈指导下自适应控制属性搜索空间范围;然后构建一种有限理性区域下协同精英均衡优势属性分解框架,在动态精英演化区域内使参与属性约简的量子蛙群精英在平均权重裕度下协同化达到Nash均衡优势区域;最后量子蛙群精英采用集成化操作机制在各自均衡优势区域内协同提取属性约简子集,从而稳定取得全局最优约简特征集。实验结果表明本算法求解全局最优属性约简集效率、精度和稳定性等具有明显优势,应用到孕龄新生儿脑MRIs电子病历分割,进一步表明该算法具有较强的应用性能。

关键词：量子光学属性集成约简量子云模型协同精英均衡优势

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

YARM:基于MapReduce的高效可扩展的语义推理引擎

引用

计算机学报 2015年第1期38卷 74-85页

作者：顾荣王芳芳袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,... 详细信息

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,缺乏对算法在分布和并行计算环境下执行效率的优化,使得推理时间仍然较长.此外,现有的推理引擎大多存在可扩展性方面的不足,难以适应大规模语义数据的增长需求.针对现有的语义推理系统在执行效率和可扩展性方面的不足,文中提出了一种基于MapReduce的并行化语义推理算法和引擎YARM.为了实现分布和并行计算环境下的高效推理,YARM做出了以下4点优化:(1)采用合理的数据划分模型和并行化算法,降低计算节点间的通信开销;(2)优化推理规则的执行次序,提升了推理计算速度;(3)设计了简洁的去重策略,避免新增作业处理重复数据;(4)设计实现了一种新的基于MapReduce的并行化推理算法.实验结果表明,在真实数据集和大规模合成数据集上,YARM的执行速度比当前最新的基于MapReduce的推理引擎快10倍左右,同时YARM还表现出更好的数据和系统可扩展性.

关键词： RDF RDFS推理 MapReduce 语义推理分布式推理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法

引用

计算机科学 2016年第7期43卷 67-72,110页

作者：曹春红张建华李林峰东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学医学影像计算教育部重点实验室沈阳110819 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

基于分块的多聚焦图像融合算法是多聚焦图像融合领域中的一个重要算法。基于差分演化的多聚焦图像融合算法将图像分块大小作为差分演化算法的种群,通过多次演化,最后获得使融合图像效果最好的图像分块。为克服标准差分演化算法由于丢失... 详细信息

基于分块的多聚焦图像融合算法是多聚焦图像融合领域中的一个重要算法。基于差分演化的多聚焦图像融合算法将图像分块大小作为差分演化算法的种群,通过多次演化,最后获得使融合图像效果最好的图像分块。为克服标准差分演化算法由于丢失父代种群的部分信息导致收敛速度变慢、全局搜索范围较小,以及当对应图像块的清晰度相等时该算法的处理方式会改变源图像的像素值的缺点,在原算法的基础上,引入双子代机制和自适应分块机制,提出一种基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法。在演化过程中生成两个子代种群,最大程度上保留父代种群的信息,扩大全局搜索范围,提高算法的收敛性能;利用自适应分块机制,当出现图像块清晰度相等的情况时,将图像块分解成更小的图像块,然后再进行清晰度的比较,使改进算法获得的融合图像比原算法获得的效果更好,而且不会改变源图像的像素值。实验结果表明,基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法可以获得比原算法效果更好的融合图像,而且收敛性能更好。

关键词：多聚焦图像融合差分演化双子代自适应分块

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于网络感知的虚拟机再调度算法

引用

计算机学报 2015年第5期38卷 932-943页

作者：罗刚毅钱柱中陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

有效的虚拟机调度策略能够提高数据中心的资源利用率,降低运行时能耗.现有调度算法综合考虑了虚拟机在CPU、内存和网络方面的需求,通过合理部署虚拟机,以期最小化计算、存储与网络的代价.然而,在线的虚拟机部署策略较少考虑由于虚拟机... 详细信息

有效的虚拟机调度策略能够提高数据中心的资源利用率,降低运行时能耗.现有调度算法综合考虑了虚拟机在CPU、内存和网络方面的需求,通过合理部署虚拟机,以期最小化计算、存储与网络的代价.然而,在线的虚拟机部署策略较少考虑由于虚拟机退出所造成的资源利用率下降与网络延迟上升的问题.为此,文中深入研究面向网络感知的周期性资源重配置问题,提出了面向网络感知的虚拟机再调度算法,通过适当的虚拟机迁移,提高部署在虚拟机上任务的性能以及数据中心整体的网络通信效率.算法通过尽可能低代价的虚拟机迁移来提高虚拟机之间的网络通信能力,以提升虚拟机组的整体运行效率,并保持物理机占用但不显著提高.作者通过两个测试平台在真实环境中验证了算法的有效性;通过真实的数据集和模拟实验,在多种虚拟机部署算法下,对比了应用虚拟机再调度算法前后虚拟机的部署效果,验证了该算法能够以较小的代价使得高网络通信代价的任务数明显减少,虚拟机组的网络通信能力显著提高.

关键词：云计算数据中心网络感知虚拟机再调度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Hybrid-Fixing:上下文一致性错误的正确修复

引用

计算机研究与发展 2015年第6期52卷 1443-1451页

作者：陈小康许畅江磊计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

在普适计算中,上下文持续快速变化,上下文感知应用根据上下文变化自动调整自身的行为以作出适应.然而,由于不可预测和控制的环境噪声以及环境动态变化等诸多因素的影响,环境上下文会发生一致性错误,从而导致应用表现异常甚至失效.为了... 详细信息

在普适计算中,上下文持续快速变化,上下文感知应用根据上下文变化自动调整自身的行为以作出适应.然而,由于不可预测和控制的环境噪声以及环境动态变化等诸多因素的影响,环境上下文会发生一致性错误,从而导致应用表现异常甚至失效.为了解决这些问题,上下文一致性错误需要被自动并正确地修复,现基于已有工作提出了一项新的修复技术hybrid-fixing,它结合了对一致性约束的静态分析和修复动作的动态产生,即使一致性约束内部存在复杂依赖关系,也能确保所生成的修复用例必然正确.实验结果表明,这项修复技术大幅提高了一致性约束内部存在复杂依赖关系下一致性错误修复的成功率,并只花费了很小的时间开销.

关键词：普适计算上下文一致性错误自动修复正确修复

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：