单步启发式策略的备份虚拟机复用策略

针对云环境中的备份虚拟机(VM)利用率过低的问题,提出了基于不停歇多臂赌博机(RMAB)方法的备份VM分时复用策略,并给出了获得最优解的条件。该策略将每个备份VM形式化为具有空闲(1)和占用(0)两种状态的Markov过程,将多个备份VM的调度问题形式化为具有多个Markov过程的Markov决策问题(MDP),最终目标是期望在有限的备份VM数量下,最大化备份VM的利用率同时保证系统整体的可用性不会明显降低。然而,利用传统的动态规划方法求解该问题时会出现维度爆炸的现象,从而导致问题不可解,故将该Markov决策问题转化为RMAB问题,然后利用简单易操作的单步启发式算法进行求解,并通过计算单步最优获得长期最优解,在特定条件下该策略可以保证得到的解为最优解。模拟实验结果表明:所提方法将备份VM与服务VM之间的备份比例从1∶1扩展成1∶M(M1),同时保证失效VM的恢复比率不低于96%,相应地备份VM的利用率显著提高;在VM失效率较低的条件下,备份VM利用率比1∶1备份时提高了89%;利用该备份VM调度策略,有助于减少整个云计算平台的建设和运维费用。     

猴头菌染色体数目的研究

本文采用苏木精染色法,自猴头菌子实体剌长0.1cm 开始,至刺长1.0cm 止,每增长0.1cm 对同一子实体夹取菌刺进行染色观察,经过对减数分裂粗线期、双线期、终变期及中期染色体条数的反复观察,认为猴头菌具有12条染色体,即 n=12.     

促进师范生掌握启发式教学的策略

启发式教学在中学教学中非常重要,但一直以来是师范生的学习难点.依据对师范生学习启发式教学感觉困难的原因分析,采用专项训练、优化目标及实施方案、做中学等策略,促进师范生对启发式教学的掌握.     

用启发式策略检测口令安全

针对现有口令安全措施中存在的问题进行了分析, 提出一种利用启发式策略检测口令安全的方法, 该方法模拟社交工程破解口令的逻辑推理过程, 利用启发式策略指导口令核的检测过程, 从而有针对性的选择口令核字典, 缩小搜索空间, 再利用计算机的强计算能力完成变形重组工作, 提高效率. 以攻击者的思维、 角度来考虑安全问题, 假定攻击者在了解用户有关信息的情况下, 模拟攻击者破解口令的智能推导过程来检验口令的安全性. 同时, 还描述了利用此方法实现的一个原型系统, 实验表明, 它可以改进口令检测的效果和效率.     

基于启发式二分策略的属性约简方法

分辨矩阵为属性约简与求核运算提供了一种规范精确的数学模型,通过分辨矩阵模型可方便地获取决策系统全体属性约简.本文基于分辨矩阵运用启发式信息与二分策略扩展结点,设计了一种构造约简树求取全体属性约简的有效算法,该约简树从根结点到叶结点全体路径构成的析取范式与系统分辨函数等价,其极小析取范式所有析取项即为决策系统全体属性约简.该方法适用于满足任意约简准则的分辨矩阵,能够显著地减少搜索空间和保证全体约简求解的完备性,理论分析与实验结果说明了算法的可行性与有效性.     

高中生物教学中启发式教学方法的运用策略

生物是一门研究生物活动规律与生命现象的科目,属于自然学科中的一门学科,具体的研究对象很多,如动物学、微生物、植物学等,而研究的内容又包含各个方面,如生态学、生理学以及遗传学。启发式教学是新课程改革深化推进的产物,教师可以应用启发式教学模式开展教学活动,以此提高课堂教学效率,为提升学生的学习质量提供良好的基础。基于此,接下来该文先是简要分析高中生物教学中应用启发式教学的原则,之后深入探究高中生物教学中启发式教学方法的运用策略,以期能为相关教育者应用这一教学模式提供借鉴。     

基于启发式策略的最短路径算法

在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法（A^＊,矩形算法等）的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径．该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间．该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果．实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50％的搜索节点数和搜索时间．     

归类不确定情境下特征推理的简捷启发式策略研究

方法采用实证的研究方法。目的分析探讨在归类不确定的情境下预测特征的目标和类别代表性对特征推理上的影响。结果归类不确定情境下的特征推理依据靶类别的信息,其中推理则是遵循着简捷启发式的战略。结论存在根据目标和类别代表性这两种特征的推理方式。     

基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略

提出了一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略，在任务划分阶段采用一种启发式群聚算法对随机划分的各子任务按能否使总的运行时间缩短进行各子任务间的聚合，以使各子任务粒度和相互之间的通讯量达到一种优化状态，并在此基础上对群聚之后的各子群任务采用集中式动态调度策略，在程序运行过程中实现各处理器的负载平衡，提高各处理器的利用率，缩短总的运行时间．在一个由5个DSP（digital signal processor）处理器组成的同构型松耦合MIMD（multi instruction multidata）并行处理平台上，对平面四自由度连杆机器人在关节锁定下的运动控制任务采用上述先随机划分，再聚合，最后集中式调度的方法进行了并行实时仿真实验，取得了满意的并行性能指标．     

元计算环境下阶段启发式任务分解与调度策略研究

提出了基于元计算环境下阶段启发式任务分解和调度的协同工作模型，给出了任务分解过程中任务间依赖关系的数学描述，通过任务粗粒度分解策略，探讨在分解算法中任务完全组合导致的开销指数递增问题。     

贝叶斯公式的启发式教学方法研究

本文利用启发式教学方法,对贝叶斯公式的教学进行了启发式教学设计,使学生更容易理解和掌握贝叶斯公式。     

基于启发式搜索算法的水面自主无人艇避障策略

针对水面自主无人艇静态路径规划全局最优的问题,以提高全局路径规划算法精度为目标,提出了一种基于改进启发函数的全局路径规划方法。该方法采用栅格法对已知环境地形图进行建模,基于A~*算法设计了一种新型的启发函数,通过改变导航控制器的增益系数来对路径进行优化。考虑到水面障碍物漂移作用对水面自主无人艇路径规划产生的影响,通过设置不同的障碍物形态、大小来模拟水面障碍物漂移作用产生的漂移增量。采用MATLAB仿真平台进行多次实验测试,测试结果证明了改进避障策略算法的可靠性。     

关于数学启发式教学的研究

数学,是一个非常重要的学科。它不仅贯穿于学生整个学习生涯,而且还与人们的日常生活息息相关,如：股票、计算器等。数学教师要想很好地实现“教”与学生的“学”之间的教学效果,需要掌握优良的教学方法。而启发式教学在数学教学中的运用,不仅可以帮助教师很好地教学,而且还可以有助于学生理解数学知识和相关练习题,进而优化数学教学。     

初中物理演示实验启发式教学的原则和策略

本文就初中物理演示实验教学的启发式教学,提出了三条原则和三种策略。。     

一种基于贪心策略的启发式云计算任务调度算法

提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,用于优化云计算环境下任务调度中执行时间。首先,给出了云计算环境下任务调度问题的形式化描述及其最早完成时间的启发式优先分配原则;接着,基于最早完成时间的优先分配原则,采用贪心策略难易交错地分配任务求得任务调度的初始解;进而,引入了任务对交换的收益值概念,采用贪心策略选择收益值大的任务对交换优化任务调度初始解的执行时间;最后,在Cloud Sim云计算仿真实验平台下进行了顺序调度算法、Min-Min算法、Max-Min算法和本文算法的对比实验,实验数据对比充分验证了本文算法既能减少任务执行时间,又能使资源负载相对平衡。     

求解可满足性问题的两个启发式策略

提出了两个用于求解可满足性（SAT）问题的启发式策略,数值实验表明,基于该策略的模拟退火算法的性能优于局部搜索算法,因此这两个策略是可行和有效的。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

一种基于任务划分的启发式网格调度策略

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级别的忍耐度(task-sufferage)作为启发规则的网格调度策略.实验结果表明,该策略消除了任务的重新调度,降低了任务总的完成时间,能够有效地保证负载均衡,具有较好的综合性能.     

求解可满足性问题的两个启发式策略

提出了两个用于求解可满足性(SAT)问题的启发式策略.数值实验表明,基于该策略的模拟退火算法的性能优于局部搜索算法,因此这两个策略是可行和有效的.