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基于强化学习的多机群网格资源调度模型

计算机科学 , 2007,
Abstract: 在由多个计算机集群构成的多机群网格环境下,为了解决数据并行型计算(dpc)与计算资源的有效匹配问题,提出了一个基于强化学习机制的网格资源调度模型;给出了由多个计算机机群组成的多机群网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列agent的定义;利用多agent的协作做竞争机制、基于强化学习的匹配知识库的修正方法,研究了逻辑计算机机群与dpc资源供需之间的有效匹配问题;描述了网格的资源调度模型。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了多机群网格环境之下数据并行型计算所需的资源优化使用问题。该模型适合于基于多机群
基于动态Internet的群组命令传输算法
章刚,
北京邮电大学学报 , 2015, DOI: 10.13190/j.jbupt.2015.01.006
Abstract: 由于Internet具有动态特性,使得Internet尽力而为的服务模式在传输群组命令时,容易产生无效(过期)路径.对此,提出群组动态遗传算法.该算法分别从静态搜索和动态搜索两个角度考虑无效(过期)路径问题.其主要优势在于解决传统遗传算法在动态环境下无法收敛问题.实验验证了该算法相对于当前一些经典算法在支持群组命令传输方面具有较好的性能.
基于有效路径统计网络的群组命令传输模型
章刚,
电子学报 , 2015, DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.09.022
Abstract: Internet在动态环境及资源有限条件下,其尽力而为的服务模式在支持群组命令传输过程中,容易产生路径过期无效及路径竞争问题.对此,定义出有效路径统计网络,并提出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.针对该问题,提出基于有效路径统计网络的群组命令传输模型.为解决路径无效过期,该模型基于动态追逐解的思想提出基于动态环境下群体激励算法.为解决路径竞争,该模型分别从竞争选择策略以及避让选择策略两个角度分析了路径竞争问题.最后,本文分别证明模型的收敛性和有效性.实验分别从响应延迟率及传输成功率等方面,验证了该模型在支持群组命令传输的合理性.
增量更新并行web爬虫系统
徐文杰,
计算机应用 , 2009,
Abstract: ?介绍了并行web爬虫系统的总体结构,引入了增量更新爬虫策略,在提高web海量数据更新效率的同时,考虑到机群中各个爬虫的能力不一,为了使机群中爬虫的能力得到充分应用,又提出了向量度量技术,解决了抓取任务和爬虫能力匹配的问题。对抓取任务向量、爬虫向量进行了定义,并在此基础上给出了相关的并行算法。实践表明,系统具有良好的分配适应性,并可以在此基础上渐增式地提高网页库新鲜度。
多机群网格的数据负载均衡模型
黄雨田,
计算机应用 , 2008,
Abstract: ?在多个计算机机群构成的网格环境下,为了提高异构资源的利用率,提出了一个数据负载均衡模型。根据查询节点的计算能力、存储能力、通信能力,研究了查询节点的性能模型。利用数据饱和度、数据负载矩阵、数据迁移技术描述了系统的数据负载均衡机制。试验结果表明:该模型适合海量数据的查询。
小电流接地系统单相接地电流安全测量方法
唐轶,,
电力系统自动化 , 2000,
Abstract: 小电流接地系统单相接地电流的大小对供、配电网运行的安全性和可靠性有很大影响。介绍了一种简单、易实施、测量精度高的小电流接地系统单相接地电流的测量方法。通过将任一相经电阻接地,测得经电阻接地的接地电流值、相电压值和零序电压值,便可以方便地计算出电网的单相接地电流值。用这种方法不仅可以方便地测出单相接地电流的大小,还可以区分出单相接地电流的有功分量和无功分量,其无功分量是容性的还是感性的。现场测量结果证实了该方法的有效性。
采用动态缓冲池的SOAP并行通信模型
,那丽春
北京邮电大学学报 , 2008, DOI: 10.13190/jbupt.200801.40.058
Abstract: 为了提高simpleobjectaccessprotocol(SOAP)的通信性能,有效地支持多机群网格上的并行计算,提出了SOAP并行通信模型.利用并发数据流、动态缓冲池技术、压缩编码技术和并行流水机制,通过内存储器实现了通信资源和计算资源的并行运行.描述了模型的主要部件、体系结构和通信过程.分析和实验表明,该模型具有良好的通信效率并可有效支持并行计算,能满足网格并行计算的需求.
静态程序切片的gpu通用计算功耗预测模型
王海峰?,
软件学报 , 2013, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04361
Abstract: 随着图形处理器通用计算的发展,gpu(graphicsprocessingunit)通用计算程序功耗的度量与优化成为绿色计算领域中的一个基础问题.当前,gpu计算能耗评测主要通过硬件来实现,而开发人员无法在编译之前了解应用程序能耗,难以实现能耗约束下的代码优化与重构.为了解决开发人员评估应用程序能耗的问题,提出了针对应用程序源代码的静态功耗预测模型,根据分支结构的疏密程度以及静态程序切片技术,分别建立分支稀疏和稠密两类应用程序的功耗预测模型.程序切片是介于指令与函数之间的度量粒度,在分析gpu应用程序时具有较强的理论支持和可行性.用非线性回归和小波神经网络建立两种切片功耗模型.针对特定gpu非线性回归模型的准确性较好.小波神经网络预测模型适合各种体系的gpu,具有较好的通用性.对应用程序分支结构进行分析后,为分支稀疏程序提供加权功率统计模型,以保证功耗评估算法的效率.分支稠密程序则采用基于执行路径概率的功耗预测法,以提高预测模型的准确性.实验结果表明,两种预测模型及算法能够有效评估gpu通用计算程序的功耗,模型预测值与实际测量值的相对误差低于6%.
基于hbase的大规模无线传感网络数据存储系统
,周利珍
计算机应用 , 2012,
Abstract: ?无线传感网络(wsn)存在分布的跨区域性,随着无线传感网络的扩张,传感器数目增多,将产生大规模的传感数据。针对存储大规模无线传感网络数据的问题,提出了一个两层分布式存储架构,使用分布式数据库hbase存储跨区域的无线传感网络数据和全局数据存储管理目录,实现一个近实时的存储系统。实验结果证明,该系统有良好的扩展性、存储和查询效率。
云计算中的集群资源模糊聚类划分模型
刘伯成,
计算机科学 , 2011,
Abstract: 随着云计算应用的开展,计算机集群的作用越来越重要,但集群中计算机的性能良芬不齐,虽然能互联且能共享资源,但是很有可能因为某些集群内的计算机的性能不均衡或集群性能与并行任务资源需求不匹配而造成任务低效执行的后果。如何把物理集群(普通局域网互联的计算机构成)分为若千个性能均衡的逻辑集群是集群调度的关键。通过对计算机资源的模糊聚类来划分集群中的计算机,引进任务资源需求向量和最低误差容忍向量机制,把物理集群划分为若千个性能均衡或与并行任务资源匹配的逻辑计算机集群,使集群更易管理调度。对物联云运用此算法划分了网关集群、数据库集群和服务集群,验证了本算法,这种划分方法适合云计算应用。
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