高性能路由器中有扇出分割的多播调度

分析了高性能路由器中多播调度所依赖的体系结构和排队管理后,着重研究了扇出分割机制中实际可行的算法·为了支持对变长数据包的直接调度,从而避免信元重组和失序处理的冗余电路;而且在保证了公平性基础上,能够进一步提高调度转发的吞吐率并方便服务质量管理,提出了一种新的贪婪匹配公平调度算法(PGMF)·仿真结果表明该算法有较好的吞吐率和延迟特性,从硬件设计复杂度角度看,其实现复杂度是较低的·最后在分析对比基础上,给出多播调度算法的研究发展趋势·     

计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

分布式系统中动态负载平衡的研究

动态负载平衡是大规模并行计算中一个重要的研究领域。研究了在网络分布式系统中基本的负载平衡策略,陈述了各种负载平衡策略的特点,并在此基础上提出了一种加权轮询的、动态反馈的负载平衡机制,并给出了其调度算法。     

基于服务网格的动态负载平衡调度算法研究

为了提高资源利用率和系统的吞吐率,需要实现服务网格系统内负载的均衡分布.提出了层次式动态负载平衡调度模式,详细介绍了负载平衡系统的系统结构.作业分配是负载平衡系统中的核心机制.设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前负载情况的动态双阀值作业分配算法.试验数据表明,该作业分配算法较传统调度算法综合性能有较大提高.在作业数较多时,该作业分配算法性能更好.     

基于输入交换队列的双向图匹配调度算法的协议模型表示

针对基于定长分组（信元）双向图匹配的输入队列交换机调度算法,提出了算法的统一符号表示与描述方法及其实例．     

增强的迭代最长队列优先调度算法

针对高速路由交换机的高性能要求,提出了一种复杂度低、具有适用性的增强迭代最长队列优先调度算法（EILQF）,对于队列占用率较高的端口,EILQF将其赋予较高的优先权以保证调度算法在均匀和非均匀业务模式下均达到较高的性能;为了防止某些输入队列发生饥饿,EILQF在输入和输出端分别引入一个列表,并将信元等待时间信息融入调度算法中,保证等待时间超过一定限额的信元获得服务,理论分析证明了EILQF的稳定性,详细的仿真实验及与现有调度算法的对比证明了提出的EILQF具有更好的性能。     

基于迭代共享的SMS交换结构调度算法

以往SMS(Switch-Memory-Switch)交换结构调度算法因实现复杂度过高而难以应用在高速环境中.该文提出了一种基于迭代共享的并行迭代调度算法(IS-RRM).通过在迭代过程中同时解决信元的到达和离开冲突,避免了传统算法构造DTC(Departure-Time-Compatible)二分图所需的复杂开销;利用迭代共享技术,使不同时刻到达的信元共享相对较长一段时间的迭代资源,大大减少了单位时隙所需要的迭代次数,降低了调度器的实现复杂度.仿真表明: 在端口数为32时,在每个时隙中仅需采用10次迭代, IS-RRM算法便能够取得小于10-8的信元丢失率. IS-RRM算法具有良好的鲁棒性,在突发到达和非均匀到达模型下均能取得良好的性能.     

iRGRR算法分组调度中带宽利用率分析及改进策略

为消除变长长度分组和信元长度对算法性能的影响,提高带宽利用率,以iRGRR算法为例,分析了在分组调度中带宽利用率等性能,并提出了一种简单、硬件易实现的改进策略。仿真结果表明,iRGRR算法使用该策略后,不仅提高了带宽利用率,而且消除了分组变长长度对算法性能的影响。给出了该策略的实现方案。     

实时集群计算机系统动态负载平衡算法的研究

负载平衡是集群计算机并行计算的核心问题。在研究了多种非实时并行系统负载平衡算法后,根据实时集群系统的特点,提出了一种基于动态任务分配表的负载平衡算法,并对算法的设计思想和实现作了阐述。并对此算法的实时性作了大量测试,结果表明其负载平衡延时基本满足二次曲线特征,故此算法的实时性是较优的。     

不确定网络控制系统的保性能可靠控制

针对网络传输过程中存在时延、丢包和错序等非理想网络状况的网络控制系统模型,研究了系统的鲁棒稳定性控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,得到了状态反馈形式的鲁棒控制律.并且针对执行器可能发生故障的情况,通过引入故障矩阵,研究了系统的保性能可靠控制.利用线性矩阵不等式(LMI)方法和锥补线性化迭代(CCL)算法,将非凸优化问题转化为凸优化问题,求得一组性能指标上界的次优解.最后通过MATLAB数值仿真实例,验证了文中所用方法的正确性和有效性.     

基于灰关联分析-模糊推理的目标关联技术

提出了灰关联分析与模糊推理相结合的方法,称为GCA-FDM。GCA-FDM主要用于低时间分辨率的战术机动目标之间的关联。选取航天监测信息中相对稳定的目标属性特征作为基本的关联参量,计算目标间的关联度,以此作为目标关联的判决依据。同时,综合考虑当前战场各方面信息,利用模糊推理方法,对灰关联结果进行修正,从而能够得到更好的结果。GCA-FDM对目标样本数量没有太大的要求,具有广泛的实用性,弥补了经典关联算法在低时间分辨率目标关联中的不足。通过一个应用案例详细说明了GCA-FDM算法的操作过程。     

NIDS中一种基于数据融合的警报过滤算法的研究与实现

本文在国内外研究成果的基础上,设计实现了分布式入侵检测系统警报数据融合算法中的过滤算法。对警报数据进行融合处理主要目的是要消除大部分误报,合成相似的警报,减少信息冗余。过滤算法主要目的是在不丢失原始警报主要信息的前提下,大大减小报警的数量,从而在很大程度上解决大量数据量的不足之处,为安全管理员提供高质量的检测信息。     

嵌入模糊部件的数值图规划

使用偏好和优先权隶属函数定义了数值规划中模糊部件的数学模型, 并通过在问题描述域扩展偏好和优先权字段的方法, 将模糊部件嵌入到数值图规划中, 使规划器能在问题求解过程中有效地捕捉与问题相关的细节信息; 在规划提取阶段, 利用规划图与约束满足问题的对应关系, 使用增量式局部修改技术进行问题求解; 局部修改最大限度地利用以前问题的求解结果, 避免了规划器问题求解过程中的重复性, 为开发高效数值规划器提供了理论依据.     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

基于改进的正向最大匹配中文分词算法研究

中文自动分词技术在中文信息处理、Web文档挖掘等处理文档类研究中是一项关键技术,而分词算法是其中的核心.正向最大匹配算法FMM( Forward Maximum Match)具有切分速度快、简洁、容易实现等优点,但是还存在分词过程中设定的最大词长初始值固定不变的问题,带来匹配次数相对较多的弊端.针对此问题提出了根据中文...     

基于带回溯传播信息和编码技术的求解传递闭包方法

求解传递闭包问题是计算机科学中的一经典问题.文章提出了一种新的传递闭包算法,并导出了若干理论结果,能够将任一关系图化为左偏序图,它是基于带回溯传播信息和编码技术的深度优先搜索算法,该算法效率高,且易于实现.     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

数值模式匹配法中广义特征值问题A、B阵元素的递推算法

对于数值模式匹配法（ＮＭＭ）中广义特征值问题Ａ、Ｂ阵元素的计算问题提出了一种递推算法,将元素每个可能的表达式表示成一个已知函数不同阶次幂积分的求和式。利用该式可以由低到高速推求出该函数不同阶次幂的积分。这种方法计算量小,易于计算程序的实现和维护。