分布式操作系统的互斥算法研究

本文主要介绍了分布式操作系统中的分布式互斥算法和令牌环互斥算法,并着重针对几种不同的令牌环算法,分析了它们算法的正确性,最后还讨论了各个算法的性能并加以比较。     

一种改进的分布式资源共享的互斥控制算法

改进了Andfew S.TanenlJaum等提出的分布式进程互斥算法,主要方法是客户进程给其他所有进程发送请求进入临界区的消息,然后当前使用临界区的进程回答NO消息,并把该进程排入等待队列.当使用临界区的进程退出时,再行唤醒因等待该临界区而被阻塞的进程.每次如此传递,一直到再无进程使用临界区.通过性能比较,该算法能明显减少网络传输的消息数量,具有一定优势.     

一种启发式的分布式最大独立集算法

从最大独立集问题的0-1整数规划数学描述入手,首先针对树图情形提出了一种基本的分布式树（Tree）算法,并证明该算法在树图情形下是最优的,然后将该Tree算法针对一般图情形进行了启发式的修正,得到一种新的分布式修正树（m-Tree）算法.理论分析表明,当图为树或二分图时,m-Tree算法可以简化为基于信用传播（BP）的分布式算法,是对BP算法的一种推广.仿真结果表明,对于树或二分图情形,m-Tree算法与BP算法都能收敛至最优解;对于一般图情形,m-Tree算法的收敛性能与权和性能均远优于BP算法,并且其权和性能接近最优解.     

分布式系统中互斥算法的研究

公平、健壮和易于实现的分布式互斥算法对分布式系统保证数据一致性、逻辑一致性及时序一致性至关重要，互斥问题是分布式系统中一个非常重要的内容。互斥算法是用来解决共享资源访问冲突问题，阐述了分布式系统中进程的互斥问题。对几种算法进行了讨论，分析了其特点，最后给出了一个后一互斥问题的算法，并介绍了该算法应满足的条件和实现过程。     

一种用于数据挖掘算法的数据生成方法

由于受到保密性、时间和数据多样性等一些原因的限制,测试数据集的获取一直困扰着数据挖掘算法的研究.因此,提出一种基于遗传算法和熵的测试数据集的模拟生成方法,生成方法利用遗传算法具有继承性的特性对采集到的少量的真实数据进行扩充和模拟,用熵衡量生成数据与真实数据的相似程度,最终生成规模大的测试数据集,并给出了描述型数据的生成算法.使用此方法,可以生成同真实数据集具有相同的属性,相同的属性取值区间和属性值分布,类似属性关联关系的测试数据集,加速数据挖掘算法的研究进程.     

一种高效的频集挖掘算法

频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定采用D iffset的某种形式来挖掘频集,减少了存储空间,提高了算法效率.试验表明,该算法对于稀疏数据集和稠密数据集都有良好的计算性能.     

一种改进的频繁项目集挖掘算法

针对Apriori算法需要多次扫描数据库以及可能产生庞大候选集的瓶颈问题,提出了一种改进的频繁项目集挖掘算法,该算法仅通过一次数据库的扫描生成一个链表,以比特位的方式存储项目在事物数据库中出现的位置,并在不产生候选集的基础上通过逻辑运算与集合运算的直接生成频繁项目集。经过实例分析,结果表明该算法相对于Apriori算法,能够在保证准确率的基础上拥有更低廉的代价。     

一种基于动作条件互斥的处理动作条件效果的算法

在给出动作无条件互斥、动作半条件互斥和动作全条件互斥等概念的基础上,提出一种新的算法,在规划图的扩张阶段建立各种互斥关系,在规划解的搜索过程中利用这些互斥关系,判断是否需要进行条件冲突检测,从而加快了有效规划的搜索,提高了系统的效率.     

一种适应于不平衡数据集的改进TANC算法

传统的分类方法对不平衡数据集进行分类时对数据集中少数类的分类准确率不高,而少数类往往对结果的影响尤为重要.为此提出一种适应于不平衡数据集的改进树扩展型朴素贝叶斯(TANC)算法,该算法首先利用Relief算法对样本中的少数类进行权重分配,然后通过训练数据集,使缺失数据补齐,并通过将属性分割成多个有限区间,使连续数据离散化,将修改后的训练集用以训练TANC,最后通过TANC算法对数据集进行分类.基于UCI标准数据集上的实验结果表明,该算法的整体性能优于TANC算法.     

一种引入互斥关系的功能单元分配算法

为使条件分支数据通道中功能单元的分配结果得到进一步优化,在数据流图操作相容性分析中引入操作间互斥关系,并构建基于图论的分配模型.使用团划分算法在该模型上进行功能单元分配,同时提出一种针对功能单元分配问题的团划分启发式方法.不仅提高了团划分算法求解功能单元分配问题的计算结果一致性,而且使算法的收敛速度得以提高.根据实验结果,该算法得到的数据通道中所需功能单元平均减少了41%,同时执行速度加快了50%.     

关于分布式系统进程互斥算法的研究

就互斥问题 ,即定义基本的操作来解决共享资源的多个并发进程的冲突问题 ,提出了一种更适合真网络环境的算法     

求解非线性优化问题改进的进化规划算法

针对带有边界变量的非线性优化问题,提出了一种改进的进化规划算法.该算法首先把每个个体看作为带有不同质量的粒子,根据目标函数值定义个体的质量.基于聚类思想,选取一定数量的点,然后利用选取的点分别求出于每个点相对应的重心,以每个点与其重心的连线方向为变异方向.最后把该方法应用到几个典型数值例子中,并与基本进化算法进行比较,数值结果表明算法是可行的、有效的.     

一种改进的快速RSA密钥生成算法

针时传统RSA密钥生成算法的不足,提出了一种改进的快速密钥生成算法,通过使用改进的滑动窗口算法对密钥数字进行初步筛选,将算法中模乘和模平方算法结合,生成多组素数,并把生成的多组素数通过窗函数进行筛选,从中选取更有效的素数,最终快速生成新的密钥.结果表明,该方法能够快速地生成加密密钥,提高了算法的效率.     

一种利用动态密码体制改进Kerberos协议的方法

针对Kerberos认证协议所存在的缺陷，提出了一种利用logistic映射的动态密码体制对原有协议改进的方法．该方法在保持原有协议的基本体系不变的前提下，较大地提高了安全性，有效地防范了口令猜测攻击和口令泄漏等．     

改进的混合遗传算法的组卷系统模型及算法

在基本遗传算法基础之上,针对试题库组卷系统对算法进行改进,设计了一种运用于组卷系统的数学模型和混合遗传算法,从而提高组卷质量和系统的通用性。     

一种改进的光伏发电系统MPPT控制方法

目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法很多,介绍了3种常用的MPPT控制方法:固定电压法、扰动观察法和电导增量法,并通过仿真比较了其启动时间、动态响应速度和稳态精度,在此基础上提出了一种改进的MPPT控制方法——固定电压结合扰动观察法.仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高.     

一种基于Hash的RFID双向认证的安全协议

对RFID技术所面临的安全问题进行分析,结合当前RFID认证协议的优缺点,提出了一种基于Hash函数的RFID双向认证的协议.协议采用随机数与动态ID结合的双向动态认证,通信认证过程加密.与同类型协议对比分析表明,该协议可以有效抵御非法读取、位置跟踪和重放等安全问题,同时能够满足标签低成本的需求,并且有着更优的执行性能.     

ISM的2种改进算法

目前,对宽带信号处理算法的研究主要分为2类:一类是基于非相干信号的处理算法(incoherent signal-subspacemethod,ISM);另一类是基于相干信号的处理算法(coherent signal-subspace method,CSM.)传统的ISM算法由于需要对每个子带做窄带空间谱估计,导致运算量大,而且由于宽带信号能量分布的不均匀,使得估计效果并不理想.针对运算量大和精确度低这2点不足提出了2种改进方法:一是从提高精确性的角度对信号能量做加权处理;二是从减少计算量的角度对信号结构进行改善.通过仿真实验,从均方根误差和分辨概率2个方面验证了2种改进算法的优越性.     

一种运用随机算法改进的图像检索方法

传统基于局部特征表示的图像检索方法在图像特征提取和特征相似性匹配时计算量较大,为此提出一种运用随机算法进行改进的图像检索方法。在图像特征提取方面,通过随机采样获得数量适当的像素点作为特征点,用SIFT（scale invariant feature transform）算子对随机特征点进行描述以形成图像的有效表示;在特征相似性匹配方面,采用基于随机映射的LSH（locality sensitive hashing）算法为图像特征库建立索引,并用于对所查询图像的局部特征进行高效的近似近邻搜索。实验结果表明,该方法有效降低了图像检索的计算复杂度,提高了检索效率。     

改进遗传算法在分布式电源选址定容中的应用

提出了基于节点号的Prüfer数编码遗传算法用于分布式电源的选址定容和配电网结构协同优化规划。利用图论生成配电网运行时理论上可行的树型拓扑结构对其按Prüfer数原理编码;用整数编码方式对分布式电源的接入节点和安装容量进行编码使配电网的结构优化和分布式电源选址定容合并为同一染色体基因的进化问题。此编码方法使染色体长度比支路开关二进制编码方式缩短;利用Prüfer数编码的优点对算法中交叉、变异操作进行一定的限制和改进解决了其他编码方式在交叉、变异过程中容易产生非法解及修复难的问题提高了算法效率和收敛速度。最后通过实例计算验证了此算法的可行性和优越性。