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大型分布式系统通常将系统内存储的数据复制到多个节点以减少数据访问的时间开销.然而,随着数据副本数量的增加,副本数据更新过程的写代价也随之增加.如何合理地选择数据副本的存储节点、控制副本数量,以平衡数据的读写开销,进而有效地降低系统总的数据访问代价是分布式存储的研究热点.针对这一问题,本文提出了一种基于遗传算法的数据复制方法来平衡数据的读写开销.具体地本文对遗传算法进行了以下两方面改进:(1)建立了一个综合考虑读写数据传输代价的评价函数,以控制遗传算法的收敛方向,搜索数据副本存放位置的最优或次优策略;(2)通过时间序列预测方法来启发式地指导染色体变异操作,以合理控制副本数量适应数据的读写访问趋势.实验表明,与传统方法相比,本方法能够更有效地降低数据访问的总时间代价. 相似文献
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软岩巷道开挖支护的颗粒离散元模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
针对马路坪矿的一种典型软岩巷道,根据其地质条件和力学特性,将巷道围岩分成弹性区、塑性区和破裂区,进行弹塑性力学分析,得到其位移的封闭解析解.采用颗粒流软件PFC2D对软岩巷道开挖后围岩变形破坏规律进行数值模拟,探讨围岩各个关键部位的位移分布特征,研究结果与巷道弹塑性解能很好地吻合,说明基本模型的正确性,进而利用模型模拟支护,分析支护效果随支护时间的变化规律.所得结果可为类似巷道的破裂机制分析和支护设计提供理论指导. 相似文献