考虑时变资源价格因素的Q学习强化和声搜索网格任务调度算法

针对传统网格任务调度算法不考虑价格时变因素缺点,提出一种基于Q学习强化和声搜索算法的考虑时变资源价格因素网格任务调度算法.首先,综合考虑价格时变因素影响,对网格任务调度模型进行改进,提出一种新的调度模型;其次,利用Q学习算法对和声搜索算法进行改进,平衡了算法的广度和深度搜索能力;最后,通过与同类算法的仿真对比结果表明,该算法和模型具有较好的收敛速度优化性能,并且在资源价格满意度和任务调度长度两个层面具有更全面的优化性能.     

一致K-(F_b,ρ)-凸多目标分式半无限规划的最优性充分条件

在一致K-(Fb,ρ)-凸、一致K-(Fb,ρ)-伪凸和一致K-(Fb,ρ)-拟凸等一些非光滑广义凸函数的基础上,研究了涉及此类广义凸性的一类非光滑多目标分式半无限规划.利用反证法证明了上述非光滑多目标分式半无限规划的一些最优性充分条件.     

云计算中虚拟网络服务的性能测量及运营实践

在云计算中,虚拟网络服务是核心的服务之一,用户可以在云环境中创建属于自己的虚拟网络部件,而不用考虑底层的物理网络环境.OpenStack作为目前最流行的开源云计算平台,可以通过不同的方法和技术来实现虚拟网络服务.本文针对当前的OpenStack版本,对其虚拟网络服务不同的实现方法和技术进行了详细的分析与性能测量,并介绍了上海交通大学云计算平台的运营实践现状,为高校建设云计算虚拟网络服务提供了参考.     

面向智慧校园的第四军医大学新校区信息化建设方案初探

在明确智慧校园内涵的基础上,从建设全新智慧型园区视角出发,提出了第四军医大学新校区信息化的建设目标,详细阐述了网络基础设施、数据支持平台和智慧应用服务3个层次的具体建设内容,并提出了智慧校园三阶段建设步骤和四项保障措施,为各高校智慧校园规划和建设提供参考.     

绿色技术对岭南办公建筑生态性的影响

以国家绿色三星项目——东莞生态园管委会办公楼设计为例,通过建筑环境计算机仿真与能耗实测对比,定性、定量分析与对比了办公建筑被动节能技术(包括朝向选择、自遮阳体系、自然采光、通风的利用等)及主动节能技术(包括水源热泵空调系统的运行、水资源的循环利用等)对岭南办公建筑生态性的影响,在计算机模拟与数据分析比较的基础上提出了优先使用低技术高效能的被动节能技术手段,并结合环境条件辅助使用适宜主动节能技术,以提高岭南地区办公建筑生态性、降低使用能耗的策略.     

致密油藏CO_2驱综合效益评价

致密油藏储量大,开发成本高,实现经济开发至关重要。以C油田致密油藏典型区块为例,采用直井—水平井联合布井方式,通过数值模拟,讨论了5种不同渗透率级别、8种排距下CO2驱的开发效果,结合经济评价指标分析不同油价下CO2驱的经济效益。研究表明,当前油价下,渗透率在0.1×10-3~1×10-3μm2时,建议C油田致密油藏典型区块采用注CO2开发方式;缩小排距,采出程度提高,内部收益率降低,建议根据C油田开发方针和原则选择合适的排距;增加生产年限,累计采出程度提高,经济效益呈现降低趋势,建议C油田根据自身情况需要选择合理的生产年限。     

科学研究大数据挑战

现代科学研究的一个重要模式就是大科学项目,其特点是大科学装置和合作,并产生海量的科研数据.数据密集型的大科学项目对数据的采集、存储、分发和处理有着巨大的需求.本文以大科学项目为案例讨论了科研大数据在数据采集、处理、存储以及网络等方面的挑战,以及相应的应对方法.其中,国际上的高能物理实验每年产生数十拍字节(PB)的数据,这些数据需要妥善地记录和保存下来,并高效地分发到世界各地进行分析处理.高能物理学家基于网格技术合作建立了大数据处理的WLCG网格平台,该平台成功地支持了大型强子对撞机实验数据的处理和分析,同时也支持了其他大科学项目,取得很好的效果.另外,为了解决对数据的高效存储和访问,新的存储技术和网络技术,如软件定义网络和云存储等,被开发应用到科学大数据中.最后还介绍了云计算技术在科研大数据中的应用.     

一种基于任务行为的云计算访问控制模型

针对云计算的特点和安全需求对比分析当前流行的访问控制技术,以基于行为的访问控制和基于任务的访问控制模型的为参考,提出了一种基于任务行为的访问控制模型TABAC（Task－Action－Based Access Control Model）,实现基于行为的访问控制模型和工作流的有机结合。经过安全分析,该模型不仅能实现安全的访问控制,而且适应云计算环境动态性、异构性的特点。通过特征比较,表明该模型具有较好地实用性,较好地实现了当前云环境的安全需求。     

等强度砂浆下低收缩胶凝材料的优化设计

为了快速优化设计低收缩胶凝材料,根据不同的胶凝材料组合制备了强度相近的胶砂,基于灰色系统理论选择与胶砂收缩关联度较大的因素作为影响因素,建立了胶砂收缩GM(1,N)模型.结果表明:C-S-H与未水化颗粒的体积比、变形抵抗因子和砂浆强度与胶砂收缩的关联度较大,其关联度分别为0.759,-0.678和-0.631.以此建立的胶砂收缩GM(1,4)模型模拟精度较高,可靠性较好,其平均相对误差为8.96%,全部收缩模拟值的相对误差小于15%左右.该模型中的主要影响因素易获取,其试验方法简单实用,可操作性强,减少了繁琐的试验.     

保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术

针对智能电网中的大数据安全和隐私保护问题,梳理了当前智能电网大数据安全与隐私保护关键技术,按照保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术路线,提出一种保护隐私的智能电网关联规则挖掘方案,即使用简单的加法秘密共享方案,加密和发送电表数据给可信第三方,并在安全聚合协议下汇总电表数据,使用安全多方计算关联规则的支持度和置信度。保护隐私的智能电网大数据挖掘使得电力公司在不泄露客户隐私信息的前提下,能够提高服务质量。