基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统,service based system）应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法,该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻,从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

基于动态阈值的VOD虚拟机集群预调度算法

如何构建支持大规模并发用户的视频点播(VOD,Video-on-Demand)服务是当前的热点研究问题.虚拟机集群因具有多实例、可封装和按需资源分配等特性,将成为构建大规模VOD服务的支撑技术.但是,现有虚拟机集群调度方法还难以应对VOD服务中点播行为的随机性与虚拟机调度的滞后性.为此,我们提出一种基于动态阈值的VOD虚拟机集群预调度算法,通过预测虚拟内存资源利用率最高时刻的用户链接数,动态地更改调度阈值,完成虚拟机集群的预调度.实验验证该算法可降低VOD服务中的时延抖动,并提高系统资源利用率.     

基于动态功率阈值降低PAPR的部分传输序列算法

为了改善正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)性能,提出了一种基于动态功率阈值的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequences, PTS)方法。在新的PTS方法中,引入了基于功率的判别函数,并给出了一种基于功率合理选择阈值的方法。在选取最小的PAPR值进行传输时,只对P-n大于等于阈值的样本信号进行峰值功率的计算。与传统的PTS算法相比,本文提出的算法在保证PAPR性能和误码率的情况下,能够更有效地降低计算复杂度。     

Web集群服务器中分发策略的仿真与分析

在Web集群服务器中,基于内容的请求分发策略可分为两种:混合分发策略和隔离分发策略。用随机Petri网对两种分发策略分别进行了建模与分析,并用随机Petri网软件包SPNP对模型进行了仿真,仿真结果表明,只要合理地配置资源,隔离分发策略优于混合分发策略。测试也表明,隔离分发策略的性能优于混合分发策略。     

动态产量博弈模型的阈值控制

以双寡头企业动态产量博弈模型为研究对象,研究了产量上限控制和产量调整速度对两寡头企业产量和平均利润的影响.数值模拟及分析表明,边际成本劣势企业在产量混沌状态能够获得比边际成本优势企业更高的平均利润.理性的边际成本优势企业把其产量上限设定在其古诺均衡产量附近能够实现较高的平均利润,而两企业采用相同的产量上限控制策略具有共同获得超额垄断利润的可能.获取古诺均衡利润是两企业长期博弈的理想结果.边际成本优势企业通过降低其产量调整速度能够使两企业的古诺均衡利润容易地实现.另外,由于受到实际经济目标的限制,产量上限控制参数只能在低周期态的局部区域所对应的参数空间内取值才能够满足特定的经济要求,突破了人们对传统混沌控制概念的认识.     

基于复制动态的消费者众筹策略演化动态

采用大群体反复博弈-复制动态演化博弈,在公平贡献和利他主义两种情景下,建立了有限理性的消费者群体通过模仿学习不断调整支持众筹和不支持众筹两策略多人博弈的演化系统.通过对不同参数变化对系统演化稳定均衡及吸引域的影响分析,研究了存在消费者后悔度条件下各因素对众筹演化成功的影响机制.研究发现,公平贡献机制下不考虑后悔度,则支持众筹策略占优,考虑众筹失败带给消费者后悔产生负效益时,当融资目标越小,产品质量越高,消费者偏好越大,团体效用越大,越有利于众筹演化成功,然而发行份额的增加会带给消费者搭便车的投机行为,从而抑制众筹成功.在利他主义策略下,消费者偏好、产品质量和团体效用越大,越有利于众筹演化成功,但是当融资目标不变而发行份额增加时,消费者搭便车的行为却没有增加,反而提高了众筹演化成功的概率.     

一种基于生成树的多服务器动态区域调整算法

在基于多服务器结构的分布式虚拟环境中,各服务器之间的负载平衡是系统有效运行的关键问题,围绕该问题开展了工作并主要针对动态区域调整算法中存在的问题进行了改进.首先分析了现有动态区域调整算法在迁移目标服务器选取和待迁移区域选择中的不足,给出了一种基于生成树的动态区域调整算法.算法通过建立生成树选择路径组合的方式,改进了服务器集选取的策略,并在此基础上对集合内的服务器进行基于Cell的待迁移区域选择方法,从而在产生较小开销的同时,提高了负载平衡效果.通过实验对比分析,验证了算法的有效性.     

基于粗糙集的聚类算法中阈值自动选取

输入参数影响聚类算法的可用性,利用逐差法自动选取初始化阈值,使聚类算法无须任何参数,且有效降低算法的时间复杂度。逐差法利用已有数据本身属性,对相似系数矩阵行数据进行快速排序,逐个做差,求取初始化阈值。试验结果表明,新方法保证了分类精度,提高了运行效率。逐差法的应用使得基于粗糙集的聚类算法成为一种更加客观、准确的聚类方法。     

基于随机PETRI网的云计算资源访问策略建模和分析

云计算是通过分发计算资源到大量的分布式计算机,这些计算机可以是远程的计算机或服务器,这就涉及到如何动态获取服务资源的最优方法。而Petri网和进程代数二者都是关注于系统动态行为的形式方法,因此将二者合并,可以对云计算动态获取服务资源进行性能分析,并在此分析基础上,得到资源最优选择方案。首先对云计算模型建立随机petri网模型,并对该随机petri网模型着色。其次,在文献[2]提出的SPA的基础上对该云计算的随机PETRI网模型进行性能分析,并在该基础上对该模型进行改进。最后,由于云计算的云是由多层组成的,则在云计算层次与OSPF以及petri网模型的基础上提出对服务器资源的路由选择,提出针对层次建立本地路由表、区域路由表、全局路由表,从而得到最佳路由选择方案。     

面向移动云计算的VM动态调度算法

针对移动云计算中的虚拟机(virtual machine,VM)调度问题,考虑无线带宽限制对VM调度的影响,以云提供商的系统效益为目标函数,根据拍卖机制提出了一种带宽受限的VM动态调度(bandwidth constrainted VM dynamic scheduling,BVMDS)算法。该算法首先根据用户的出价来判定拍卖成功方,然后根据拍卖成功方对计算资源的需求来配置VM,最后采用临界支付的方式来计算拍卖成功方的实际支付价格。仿真结果表明,算法能够有效地改善云提供商的系统效益和资源利用率。     

云计算环境下动态资源分配优化方法研究

云计算理论中动态资源分配优化模型研究有待完善,本文提出处理动态资源分配优化问题的群智能处理模型.通过建立博弈量 子场数学模型,探讨基于价格机制的博弈理论,进一步通过发掘群智能原型中群体行为,并发现其内在的自组织行为和合作行为 机制,从而研究模型的自治性、平衡态和稳定性.最后针对宽带网络的带宽分配问题应用实例,定义了需求偏差函数,采用需求 满意度大以及需求偏差小的优化目标验证了模型性能,研究结果表明：本文基于价格机制博弈策略的模型是有效和可行的,不仅可以满足供需双方的利益,而且提高了资源的利用率.     

基于云接点的智能手机增强计算平台

在分析智能手机和无线网络发展趋势的基础上,设计了一种基于云接点的智能手机计算增强平台.通过采用运行状态实时监测,运行上下文动态迁移,非确定性系统事件记录重放等技术,使智能手机能够根据所处的网络环境自动将正在或将要运行的计算复杂型应用迁移到就近的云接点中运行,从而将智能手机与云接点无缝对接起来,提高了手机的计算能力,延长了手机电池的续航时间,更改善了计算复杂型应用的用户体验.     

基于云计算的网络软件市场占有率统计与预测模型

恰当的产品市场占有率模型可以用于预测产品的市场竞争力,目前大多数模型和方法使用的数据集往往是来自调查、观测报告这些静态历史数据,不能很好的应对动态多变的网络软件市场.针对网络软件、游戏产品领域,首先提出了一种云计算下基于MapReduce编程模型的网络软件使用情况采集方法,根据网络软件产品更新频繁、用户群体大的特点,结合云平台强大的计算处理能力,可对不同网络地址段及时、灵活的统计产品使用信息,并利用马尔科夫预测方法对采集数据进行经济预测,为网络软件的相关企业提供必要的决策依据.最后给出了模型的简单应用实例,验证模型的可行性.     

基于扩展计算网的分层动态网格工作流研究

针对实现资源共享和协同工作的网格技术应用与发展现状,提出分层网格工作流体系结构:在设计层利用网格工作流逻辑和网格工作流语义对网格工作流建模;在运行层,利用网格工作流调度引擎和网格工作流实施引擎完成任务的调度及实施;在资源层实现和具体底层网格资源的交互。为支持上述结构,引入Petri网中的库所同步器对网格工作流逻辑建模;定义了扩展计算网模型ECN,以描述网格工作流语义。可变同步器、计算网及网格工作流实施引擎的结合,从设计时及运行时两个角度提供了对动态网格工作流的支持。最后以实例说明了分层网格工作流支撑环境建模的具体应用。     

一种云计算环境下的负载调度算法

云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率.     

动态需求的多车型车辆调度问题及云遗传算法

根据动态信息产生的时间点不同提出时间轴概念,利用时间轴将动态车辆调度问题转化为一系列的静态车辆调度问题,建立考虑车载率和油耗的综合费用为优化目标的车辆调度模型.利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进自适应遗传算法中交叉率和变异率设置方式,设计云自适应遗传算法对车辆调度问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

云计算环境下的智能决策研究综述

云计算环境的不断普及使得智能决策面临着重要的发展机遇和严峻的挑战.在对云计算环境特点进行分析的基础上,对目前云计算环境下的智能决策研究现状进行综述.从云计算环境下决策环境对决策过程的影响入手,综述云计算环境下决策资源的管理、决策问题的协同求解,以及相应的智能决策支持系统等方面内容并进一步提出今后的研究思路.     

IT创新概念流行度影响因素的研究——基于云计算的实证分析

信息技术(IT)创新概念的扩散流行和创新概念的实物化程度、相关概念的流行度、相关的商业关注问题等内容有关.文中通过文献内容分析方法获取IT创新概念及其相关概念的文献内容数量,然后通过K-L散度公式计算概念之间的关联程度,之后通过对概念做相关分析,对自变量做降维筛选,最后通过回归方法,对影响创新概念的相关影响因子进行分析.文中以云计算为实证探索了IT创新概念扩散流行度的影响因素和关联关系.