网格环境下一种动态任务调度算法

针对网格系统中资源协同分配的动态性问题，分析了现有的基于有向无环图的资源映射方法，提出了一种动态资源协同分配算法。该算法采用有向无环图表示每个应用，然后，将所有这些图进行分层，执行过程中，就绪的应用组可以按照一定的规则动态插入。该算法解决了网格环境下资源和应用的动态性问题，从而更好的满足了网格的动态特性。     

基于进化策略和公平竞争的多用户OFDM系统资源分配

提出了一种用于多用户OFDM系统的资源分配算法(ESFC),能以低复杂度完成用户间的子载波、比特及功率分配,达到快速优化系统发射功率的目的。该算法同时考虑到动态业务的实时性和用户间的公平竞争性,将系统资源分配问题转化为数学模型的多约束优化求解问题。资源分配过程分为两个步骤,包括基于进化策略进行子载波分配和使用注水算法进行比特及功率分配。仿真结果表明:与现有算法相比,该算法能有效降低复杂度,在优化OFDM系统性能的同时兼顾了实时性需求,明显减少了运算量,能快速收敛到优化解。     

一种基于双层干扰图着色的资源分配算法

针对长期演进(long term evolution,LTE)系统中蜂窝链路和短距离链路中的同频干扰问题,提出一种基于双层同频干扰图着色的信道资源分配算法.该算法通过引入排队理论和终端服务等级要求,分析蜂窝移动通信网和短距离通信网的双层同频干扰,构造一种异构网络的双层同频干扰图.基于系统信道资源占用情况和信道资源分配优先级的考虑,对双层同频干扰图进行着色资源分配.仿真表明,该算法提高了系统平均吞吐量和满意度.     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能.简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法.仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性.     

正交频分复用系统多播资源分配的动态规划算法

针对现有正交频分复用系统采用多播资源分配算法时效率较低的问题,提出了一种多重描述编码的多播资源分配算法.首先将系统的功率划分为等长的基本分配单元,之后使用动态规划算法计算每个子载波上的功率分配和用户分配.该算法可以从全局进行子载波分配和功率分配,从而提高了资源分配的效率,实现了系统总吞吐率的最大化.由于不需要重复计算相同子问题,因此算法能在很短的时间内完成资源的分配计算.仿真结果表明,所提动态规划算法可以有效地利用系统资源,使得系统总吞吐率与最优算法计算结果之差小于2%.     

基于复杂网络的一种个性化推荐新算法

结合协同过滤推荐算法和基于复杂网络的分析算法,提出一种新的个性化混合算法.在资源分配过程中,混合算法考虑到用户将自己的资源进行商品分配时采用平均分配,而商品将特定用户分给自己的资源向另一个用户分配时正比于两位用户的相似性.数值试验结果表明:新算法大大提高了推荐的精度和个性化程度.     

自适应阵列天线区域覆盖算法研究

文章分析了自适应阵列天线信号空间分割原理,介绍了自适应阵列天线区域资源传统分配算法:固定式区域资源分配算法和最大最小区域资源分配算法.针对自适应阵列天线区域资源传统分配算法存在的问题,提出了基于最小标准差的区域资源改进分配算法,并介绍了其区域资源分配原理和计算方法.通过对以上三种区域资源分配算法的通话阻塞率仿真可知,最小标准差区域资源分配算法相对于区域资源传统分配算法可降低通话阻塞率,负载平衡效果最好.     

OFDM-SDMA系统上行资源分配算法

针对OFDM-SDMA系统的上行链路,以系统吞吐量最大为目标,建立资源分配问题的优化模型,提出一种低复杂度的次优资源分配算法.该算法分为载波分配和功率分配2部分:载波分配算法在功率平均分配的假设下为每个子载波选择用户集合;功率分配算法在载波分配的基础上,考虑相同载波上的干扰对用户进行注水功率分配.仿真结果表明:该算法获得的系统容量与传统OFDMA系统资源分配算法相比有较大幅度的提高;载波分配算法能很好地适应上行链路的特点,其性能优于下行链路载波分配算法;有扰信道注水功率分配亦优于固定功率分配算法.     

基站自适应阵列天线码资源分配算法的比较研究

采用空间切割方式对移动基站自适应阵列天线进行码资源分配,可以提高系统功率资源的使用效率,降低空中信号的整体干扰,从而提高系统容量.介绍了移动基站自适应阵列天线区域覆盖原理和码资源常见分配算法:固定码资源分配算法和群组码资源分配算法,分析了两种码资源分配算法的基本思路和码分配策略.通过两种分配算法的通话阻塞率仿真比较分析可知,群组码资源分配算法所产生的通话阻塞率比固定码资源分配算法所产生的通话阻塞率要低.     

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.     

基于有向无环图的高效区块链共识算法

针对传统区块链共识算法存在效率低和大量资源浪费的问题, 提出一种使用基于ID分类的有向无环图数据结构取代传统区块链链式数据结构的算法, 解决了 传统区块链项目无法在短时间内确认大量交易的问题. 该算法使用基于ID分类的有向无环图数据结构能更简单地达成共识, 适用于多用户在同一时间进行交易确认. 该共识算法与传统区块链项目相比能在更短的时间内确认交易, 从而可节省大量的硬件资源, 且提升区块链对交易的处理效率.     

基于有向无环图的高效区块链共识算法

针对传统区块链共识算法存在效率低和大量资源浪费的问题, 提出一种使用基于ID分类的有向无环图数据结构取代传统区块链链式数据结构的算法, 解决了 传统区块链项目无法在短时间内确认大量交易的问题. 该算法使用基于ID分类的有向无环图数据结构能更简单地达成共识, 适用于多用户在同一时间进行交易确认. 该共识算法与传统区块链项目相比能在更短的时间内确认交易, 从而可节省大量的硬件资源, 且提升区块链对交易的处理效率.     

网格资源协同分配模型的研究

针对网格资源协同分配问题,提出了基于市场机制的具有分布式特性的网格资源协同分配模型(MGRM).采用了多单位组合拍卖模型(MUCA)对网格中的资源协同分配进行建模,并使用分支界限法求解多单位组合拍卖问题,从而得到网格资源协同分配问题的最优解.针对网格任务和资源特性,对现有的分支界限法解MUCA进行改进,根据搜索路径上当前可用资源估算MUCA问题的投标上限.试验仿真表明,改进后的算法效率大大提高,证实MGRM模型适合于具有大量任务和资源共享的广域网格环境.     

基于动态任务优先级的网格任务调度算法研究

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题.为了确保每一步都能优先调度影响调度长度最大的就绪任务,提出一种采用动态任务优先级策略的任务调度算法.在进行任务调度的过程中,通过动态计算任务图DAG的关键路径并有效地利用处理器的空闲时间段来复制任务,使任务节点之间的通信开销尽可能降低,进而缩短整个任务图的完成时间.大量的模拟实验结果表明,所提的算法在任务完成时间上明显优于HEFT算法和DDS算法.     

支持资源协同分配的网格任务调度研究

提出通用的网格和任务执行模型,并以此为基础,给出一种支持资源协同分配的任务调度算法。算法通过定义临界资源的概念,改进了传统的列表调度算法。模拟实验结果表明该调度策略更符合网格计算的复杂环境,能得到较短的任务执行时间,并更好的支持不同类型资源的协同分配。     

一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘中基于FP-growth的算法需要扫描两次事务数据库,预先给定支持度,且不支持时间敏感型数据。本文提出了一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法,它根据事务到来的时间给每个事务一个序号,每个事务中的数据项在存储前按数据项的顺序进行调整,频繁模式有向无环图的构建遵循这个顺序并用序号来记录事务与数据项的包含关系,模式增长过程只需要增加有向边上的序号。通过逆向遍历带有相同序号的有向边,产生条件模式基,根据动态定义的阈值抽取条件模式基信息,一次扫描数据库得到频繁模式。实验结果表明,本文算法的执行效率优于FP-growth算法,且存储节点的数目明显减少。     

一种新型的网格资源协同分配机制

通过给出网格资源协同分配系统模型,提出一种新型的同步排队策略,用以实现保证网格服务质量(QoS)的资源协同分配。不同于现有方法,该策略不需要资源预置,可以实现资源的超额预定,提高资源利用率,并通过仿真实验进行了验证。     

基于三方博弈的网格资源协同分配模型

针对费用约束下的网格资源分配问题,提出一种基于三方博弈的资源分配模型.该模型通过引入一类“虚拟资源中介”实体,将资源分配问题转化为由用户任务,虚拟资源中介,资源提供者三方组成博弈过程.理论分析以效用函数为基础给出了模型的有效性证明和求解算法,仿真实验用实际网格任务负载和典型网格测试床模型检验了该三方模型的性能表现.实验结果显示,对于具有费用约束的网格任务,基于三方博弈的协同分配模型在资源收益,资源利用率和任务执行效率方面的性能表现显著优于传统的资源分配模型.