一种基于改进动态规划思路的众核软件映射算法

众核软件映射到处理器核心上,形成流水线执行,有利于挖掘软件任务模块的并行性,提高系统吞吐率.提出了一种基于改进的动态规划思路的软件映射算法,算法通过将图划分问题近似分解为多个子问题,通过寻求每个子问题的最优解进而获得全局最优解.动态规划思路的改进主要体现在实时更新可选任务节点和动态调整子图期望负载两方面,这有利于划分后的各子图负载更均衡.实验结果表明,算法在提高系统吞吐率方面均优于现有相关算法.     

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%.     

基于服务器负载状况分类的负载均衡调度算法

针对云端集群负载均衡问题和现有负载均衡算法的优缺点,提出了一种基于服务器负载状况分类的负载均衡算法.通过每阶段采集负载信息,实时掌握节点状态,停止重负载节点接收任务,降低中负载节点集合接收的负载,相应地增加轻负载节点集合的负载,以达到负载均衡效果.同时采用集合的形式很好的避免了大量负载涌入某一指标最优的节点,能够更好地实现均衡,提高系统的吞吐率.结果表明:该算法可以有效地避免云端集群负载发生倾斜,使系统在长时间的运行过程中达到动态的负载均衡.     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.     

网格计算中基于任务优先级的负载均衡算法

任务调度是网格计算研究的核心问题之一,任务调度策略的好坏将直接影响网格系统的性能.在对已有启发式任务调度算法进行分析比较基础上,针对于网格计算中的高吞吐率应用的任务调度问题,提出了一种综合考虑资源节点性能度量和任务优先级的负载均衡的启发式任务调度算法.进行了仿真实验,在任务完成时间和系统吞吐率二个方面与传统的Min-min算法、Max-min算法和Sufferage算法进行比较.仿真结果表明该算法不但可以减小任务总的完成时间,而且可以提高系统的吞吐率,更适用于高吞吐率应用任务调度问题的解决.     

一种改进的分布约束优化算法MULBS+

完备算法虽然能够求得分布式约束优化问题最优解,但要消耗大量资源及时间,相反,非完备算法通过求得次优解来提高效率.MULBS作为一个有效的非完备算法,虽然在求解质量和时间上有所提高,但在解决赋值冲突时采用的回溯策略及并行搜索方面存在不足.通过对该算法的深入分析,本文针对上述问题进行了改进,提出其改进算法MULBS+.通过在回溯策略中引入最小冲突选择机制,以及在约束图密度较大时采用基于动态子图划分的并行搜索策略,进一步提高了算法的性能.实验表明,该算法除增加一定的通信信息外,其执行时间及求解质量均优于原算法.     

动态反馈的异构集群负载均衡算法的实现

虚拟服务技术(LVS)的集群负载调度系统中的加权调度算法权值是静态的,没有动态调整机制,不能依据真实服务器处理能力进行动态的任务分配;给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标,采用服务器负载率和分配权值为计算指标,引入临界回归因子,利用动态反馈临界加速回归的算法思想,实现基于动态反馈机制的动态反馈临界加速回归分配算法。该算法能根据负载均衡调度器和业务处理服务器的实时反馈信息,及时进行负载调度,实现负载动态平衡,进一步提高服务器的利用效率和集群系统的吞吐率,并在LVS的负载平衡调度集群系统中进行了应用性的实验验证。测试结果表明,该算法可实时反馈负载信息,动态进行负载调度,整体上较好的实现了负载动态平衡,提高了服务器的利用效率和集群系统的吞吐率。     

一类改进的动态规划逆序算法

本文提出了一种改进的动态规划逆序算法,并通过MATLAB具体实现.该算法能给出最优解所对应的全部最优策略,并找到产生多个最优策略的原因.多个数值例子检验了此种新算法的优越性,也显示了本文中的算法程序对众多典型的动态规划应用问题的适用性.     

具有自适应特性的反射式动态弹性调度模型

针对负载可以弹性变化的实时系统,提出了一种两层结构的动态调度模型,实现具有自适应性的反射式弹性动态调度.上层调度采用弹性调度算法动态地调整实时任务的作业周期,底层调度采用MUF调度算法,保证实时任务的优先级次序.通过反馈控制,弹性调度器对实时系统的性能进行动态优化.在保证实时任务服务质量(Quality of Service QOS)要求的前提下,通过改变实时任务的运行周期,接纳尽量多的服务请求,以达到提高实时系统吞吐率的目的.模拟测试表明本模型适用于实时任务负载可以动态变化的实时系统中.     

基于集群的Web服务器负载均衡算法研究

集群技术为Web服务带来了新的解决方案.针对传统负载均衡算法的一些不足,提出了一种临界区加速递减权值的动态请求负载均衡算法,通过负载权值的等效变换来简化算法,最大限度满足系统最大吞吐率,减少系统响应时间.测试表明,算法达到了较好的负载均衡效果,明显优于传统算法.     

一种基于数据流图的软硬件划分背包算法

在软硬件协同设计中,将数据流图作为软硬件划分问题的输入,建立了以数据流图为基础的软硬件划分数学模型.对于规模较大的划分问题,为了满足系统性能,达到功耗和成本最小化,提出了0-1背包分解算法,采用并行求解的方式,排除了绝大多数无最优解的子问题,从而改善了大规模划分问题的求解效率.实验结果表明在大规模问题和硬件约束条件下,该算法能获得行之有效的划分方案.     

用电信息采集接口测试数据传输请求量动态调整策略

为了解决用电采集系统接口测试数据的高效传输问题,通过深入分析数据传输过程中的影响因素,提出基于资源信息的数据传输动态调整策略和基于动态规划的最优传输负载率控制策略;利用测试端获得的资源信息设计传输负载估算和可用带宽估计方法,根据传输负载率映射的效应区间选择相应的传输策略,并根据实际传输效果动态调整区间控制阈值,动态优化其传输效率;将该策略用于某省级电力公司用电信息采集统一接口平台测试系统,对比该策略和TCP Westwood算法在不同网络和数据源数量条件下的数据传输量和请求丢弃量。结果表明,采用本文中提出的数据传输请求量动态调整策略和最优传输负载率控制策略,相比TCP Westwood算法具有更好的数据传输能力和可靠性。     

空频联合索引调制系统中子载波优化算法

在空频联合索引调制系统中,针对用于索引调制的所有子载波组合大于所需子载波组合的情况,提出一种改进的子载波优化算法,解决子载波组合冗余的问题。该算法首先通过汉明距离(Hamming distance)之和最大与最多优质组合准则选出最优子载波组合,然后根据最优映射准则修改索引比特与子载波之间的映射方式,将索引比特映射到最优子载波组合上。当所需子载波组合数较多时,提出一种基于格雷码的二分法来解决最优映射中复杂度较高的问题。结果表明:当误码率为10~(-3)时,改进算法相较于传统算法获得了约0.5 dB的增益。     

基于改进人工鱼群算法的软硬件划分方法

将人工鱼群算法应用于软硬件划分,从而提出一种软硬件划分方法．针对人工鱼群算法在应用于离散型问题时普遍存在的最优解出现概率低、收敛速度慢等问题,采用随机步长来改善鱼的游走行为,使用邻域搜索来获得邻域内的更优状态,并根据无效迭代次数来提前终止迭代、提高算法效率．在对不同结点数的随机 DAG 图划分实验中,改进后算法的平均耗时约为原算法的6.5%～34.5%,而最优解出现概率则为原算法的5～7倍．因此,改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法,可更高效地完成软硬件划分任务．     

采用集簇方法的片上网络动态映射算法

针对片上网络(NoC)传统一一对应映射关系造成的资源节点利用率不高和通信功耗大等缺陷进行了改进,提出了一种采用集簇方法的NoC动态映射算法(DMA)。首先利用分枝界定算法完成通信量大且相连任务节点的集簇,减小了任务图通信总量;然后在此基础上借助自适应粒子群算法完成最优映射结果的获取;最后利用动态迁移策略对最优映射结果中单独占用资源节点的任务节点进行集簇。仿真实验表明,与随机映射、动态螺旋映射算法和最优邻居算法相比,DMA算法的通信功耗分别下降了73.93%、46.37%和14.55%,NoC面积占用率分别下降了50%、50%和33.3%。     

具有梯形结构大系统目标规划模型的求解算法

先在纵向分解子问题对应的约束不等式组有解的条件下, 通过证明对应的达成向量为零进而证明了子问题的最优解构成大系统问题的最优解； 再针对一般情况, 提出一种求解具有梯形结构大系统目标规划模型的“顺次解耦算法”, 并结合实例说明了算法的迭代过程及其有效性.     

一种基于进程迁移的自适应双阈值动态负载平衡系统

为了实现机群系统内负载的均衡分布 ,提高资源利用率和系统的吞吐率 ,论文设计并实现了基于并行虚拟机环境的可迁移动态负载平衡系统。该系统采用集中式任务调度 ,定义了负载向量的计算方法 ,同时设计了“自适应双阈值算法”实时监测系统下各结点的负载信息 ,并实现了同构机群系统下进程的动态迁移。该算法有效保证了负载信息的及时性和准确性 ,避免了进程迁移的颠簸现象。实验结果表明 ,由于采用了自适应算法 ,本系统额外开销较小 ,能有效改善动态任务的分配和调度 ,提高系统的并行运行性能。     

云计算环境下差异性资源调度特征匹配算法

云计算环境是一个大型资源池,资源池中的数据特征具有较大的差异性,需要进行特征匹配实现提高资源调度的效率。提出一种基于决策树最优解集路径规划的云计算环境下差异性资源调度特征匹配算法。构建云计算环境下的差异性资源调度模型,设计决策树最优解集路径规划算法实现对特征的优化匹配,从整个任务图的全局出发考虑任务的优先级,创建一个资源公用库,把所有决策树节点分布到各个存储服务器上解决了海量索引数据的存储需求,提高资源调度性能。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云计算的资源调度的吞吐性能。     

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

动态帧时隙ALOHA(DFSA)已被广泛用于解决射频识别(RFID)系统中的防碰撞问题.在DFSA算法中,标签估计和帧长的调整是影响阅读器读取性能的关键因素.针对以上两点,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.在改进的算法中,分析了标签估计误差对系统的影响,采用对帧长的早期调整的机制.通过实验表明,改进的算法不但降低系统的功耗,而且提高了系统的吞吐率.