基于遗传算法的数据方体系统设计

决策支持系统实际应用的需求是用户提出的一组频繁查询。为了在系统资源有限的情况下快速有效的回答这些查询,该文提出了基于查询的数据方体系统设计问题。并使用结合了启发式算法的混合遗传算法来优化数据方体系统。在通用数据库上对各种算法进行了实验比较。实验结果表明了该文提出的混合遗传算法在多数情况下可以取得最优解。在不同的系统维护成本的限制下,混合遗传算法都比Harinarayan贪婪算法有效。维护成本越低,效果越明显。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

基于粒子群优化和SOM网络的聚类算法研究

利用改进的粒子群优化算法(PSO)的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法(PSO/SOM),使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别,可以得到较优的聚类识别效果.相比标准SOM算法能有效提高网络映射的准确程度,降低网络的量化误差和拓扑误差,同时也降低了错聚率,实验结果验证了本算法的有效性.     

移动云计算中基于启发式图划分算法的软件部署优化

针对如何在移动云计算基础设施上优化部署软件应用程序的问题,提出了基于启发式图划分算法的优化方案。首先,对提出的问题进行数学建模;然后,研究了三种解决该问题的算法,通过最小化网络使用率优化软件部署;最后,在由Eppstein幂律生成器生成的图上进行了仿真实验。实验结果表明,提出的算法在移动云计算环境中能够有效地优化软件部署,在经典的移动云计算环境下产生的图尺寸比METIS4.0小10%-40%。     

三维方形板材切割的聚合启发式混合算法

针对三维方形板材切割问题,提出一种有效的三维切割问题的聚合启发式混合算法（AG_HA）。该算法基于三维装箱的基本块,利用评估规则对可聚合基本块进行局部聚合,然后运用启发式算法得到初始切割方案,最后利用遗传算法对切割方案进行优化。对具有代表性测试数据的计算结果表明,该算法是解决三维方形板材切割问题的一种有效方法,且可与目前经典算法竞争。     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

基于拟满内力遗传算法的方钢管混凝土桁架结构拓扑优化

为了解决方钢管混凝土桁架结构离散变量拓扑优化问题,通过遗传算法随机生成初始拓扑构形,采用启发式算法检查并修正拓扑构形;以方钢钢管截面型号、拓扑变量、混凝土强度等级为优化变量,以结构造价最低为优化目标,建立基于独立拓扑变量的拓扑优化数学模型,提出一种基于拟满内力遗传算法的方钢管混凝土桁架结构拓扑优化方法;拟满内力遗传算法初始总群中部分个体由拟满内力算法的优化解产生,并且将拟满内力算法作为算子加到遗传操作后运行;同时对传统遗传算法的罚函数进行改进,提高遗传算法运行效率;通过算例对12杆桁架结构优化前、后模型及拓扑优化结果进行对比。结果表明：相对于拟满内力算法与遗传算法,所提出的方法应用于方钢管混凝土桁架结构拓扑优化总造价更低;拓扑优化后的结构杆件较少,并且各杆件均已充分发挥承载能力,拓扑优化效果明显改善。     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

基于云存储的内容分发技术研究

针对云存储的收费机制和内容,在分析已有的用户贪婪、服务器贪婪等启发式解决算法的基础上,提出改进的启发式云存储静态内容分发遗传算法;综合考虑资源的访问热度、资源的缺乏程度,提出基于热点预测和经济模型的动态内容分发技术;进而全面考虑当前网络带宽、边缘云存储节点性能及历史访问价值,提出概率匹配自收敛的云存储中内容分发负载均衡技术,并将提出的算法分别在模拟器CloudSim上进行测试,同时和现有的内容分发算法、负载均衡算法进行对比.实验结果证明,本文提出的算法能够应用到云存储内容分发技术当中,并且能够在提高内容分发效率的同时有效降低分发成本.     

基于BP神经网络负载预测的虚拟机部署策略

针对传统基于择优选择的虚拟机部署机制忽略了业务对负载指标要求的差异,并且对目标服务器的负载缺乏有效预测,易导致负载不均衡和虚拟机过度迁移等问题,提出一种优化的虚拟机部署策略.首先设计一种改进的BP神经网络算法对服务器节点的负载进行预测,然后实施虚拟机加权部署,使虚拟机部署在合适的服务器上.实验结果显示:该策略在基于时间序列的负载预测上具有较高的拟合精度,可提升虚拟机部署的稳定性.     

流媒体应用层组播系统的实现

设计和实现了一个流媒体应用层组播系统.系统中节点之间使用RTP协议传播数据,并对系统的整体传输和大规模组播下的可扩展性进行了仿真评测,结果显示该系统能够比较好地支持实时的流媒体组播应用.     

图书馆服务器虚拟化整合

随着计算机技术及网络技术的飞速发展,各种数字化资源也日益成为图书馆的重要组成部分,图书馆的服务器数量也越来越多,这就带来了图书馆服务器管理复杂、资源利用率低和数据备份困难等问题。在简述服务器虚拟化技术和虚拟化软件的基础上,探讨了如何将其应用到图书馆中,部署和整合图书馆的数字化资源。     

基于多重指标的MEC服务器选择方案

针对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。     

NAT友好通讯构件的设计与实现*

为了解决IPv4地址匮乏问题,网络中部署了大量的NAT设备,而NAT的部署破坏了Internet端到端的特性,并给不断发展的网络多媒体应用带来了障碍。针对该问题,本文提出一套系统化的NAT穿透方案,实现了一种具有NAT穿透能力的构件,可平滑地植入现有的流媒体产品中,并降低软件开发的复杂度,从而可很好地解决NAT部署带给流媒体的障碍。     

LVS负载均衡技术在网络服务中的应用

文章针对使用服务器集群实现网络服务时的负荷分配问题,运用LVS的IP负载均衡技术,以校园网中网络服务器及网络服务为研究对象,设计了一个具有可伸缩、高性价比和能提供连续服务等特性的负载均衡系统。该系统能很好克服服务器端瓶颈问题,有效整合现有资源,大大提高服务器的服务能力。     

自调度集群的研究与实现

传统的Web集群服务器均以集中控制的负载均衡为特征，带来的主要问题是负载评估比较粗略，高负载情况下后端服务器容易出现“活锁“现象，前端负载均衡器也容易成为整个系统的瓶颈。针对传统集群负载均衡技术的缺点，提出一种自调度负载均衡技术，把负载均衡的工作转移到后端的服务器，能够提高整个集群系统的性能。intel评测实验室的测试表明，自调度集群在系统高负载情况下仍表现出很好的并发能力。     

网格移动的无线移动传感器网络部署算法

针对目前无线移动传感器网络中部署算法过于复杂的问题,提出了一种新的基于网格移动的无线移动传感器网络部署算法.降低了常见无线移动传感器网络部署算法的时间复杂度,提高了任务区域的节点覆盖度,减少了覆盖漏洞,适用于无线移动传感器网络的应用.文中论述了该算法的构架,执行过程,并对该算法进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法在有效降低算法复杂度的情况下满足了网络部署中关于覆盖率的要求.     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子...     

超媒体系统模型NEXTER

介绍一种新型的基于客户／服务器的超媒体模型─—ＮＥＸＴＥＲ的总体结构及其实现方法．该模型的主要优点是方便在网络上实现分布式的超媒体系统，以及简化在已有的超媒体系统中增加新媒体类型的手续．基于ＮＥＸＴＥＲ模型的超媒体系统工作在一个数据库系统之上，由４类服务器组成，其中，会话服务器管理对超媒体的游览，媒体服务器处理对各种媒体形式的内部数据，环境服务器向用户提供了界面，而超媒体数据库管理系统管理超媒体数据库．     

基于网络拓扑的CDN内容路由技术

围绕内容分发网络内容路由技术,给出了两种基于网络拓扑的算法——“简单算法”和“拓扑分割算法”,确保用户的Web请求被指向距离其最近的和最可用的高速缓存服务器．算法以巡回时间限制服务器性能,采用离散系统仿真方法进行仿真．详细讨论了两种算法的实现,并分析了各系统参数对算法性能的影响．其中“拓扑分割算法”借鉴了网络距离图的思想,从而提高了响应速度．