复合加权调度算法在IAAS层的稳定性优化研究

多机多任务的云服务系统,在优先满足收费客户的原则下,高优先级客户的数量急剧增加,即高优先级客户数量密集饱和事件的概率将大大提高,在此情况下保证系统的QoS就成为IAAS层中关键问题,FIFO算法实现较简单,但要保证QoS机制,要利用现存的分级加权算法(Hierarchical Weighted Algorithm,HWA)才能初步实现,而基于IAAS层的高优先级客户易密集特性,HWA在该特性环境下会逐渐演变为类FIFO服务模型从而降低QoS.本文的目标是在IAAS层中,高优先级客户请求量密集的情况下,保证满足高优先级客户请求的同时还要防止高优先级客户量增加演变为类FIFO服务模型而降低QoS,从而保证系统的稳定性.因此提出了一种基于系统稳定性的复合加权调度算法(Composite Weighted Scheduling Algorithm,CWSA),并和FIFO以及HWA进行了比较,仿真结果表明该调度算法在高优先级客户请求量密集的情况下,系统吞吐量、平均占用均可得到明显改善,而丢包率并无太大差异,QoS能得到较好的保证,即系统稳定性能得到较好保证.     

遗传算法与蚁群算法的融合研究

遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高.而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢.通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法.并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法.     

程序反汇编的一种方法

本文以Z80机为例,给出了一种反汇编目标代码的算法。借助于加权有向图这一数学工具,将机器代码的反汇编问题转化成有向图的遍历问题,可很快地反汇编出目的码的符号指令码及数据区代码,大大地提高工作效率。该算法在本文中虽是以Z80机为例给出,但不难推广到其它机种。     

基于基数的一种快速排序算法

给出了一种基于基数的具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法,全文给出了该算法的描述,时间/空间复杂度分析.本算法由于具有不需要关键字比较的特点而特别适用于大数据量的排序,又由于有不需要移动元素的特点而特别适用于大记录的排序工作,应用结果表明,该算法具有很高的实用价值.     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

改进的波数域算法处理带有运动误差的机载SAR数据

机载SAR的一个关键问题就是准确的运动补偿.如果载机满足理想的匀速直线运动,传统的波数域算法是一种理想的成像算法,尤其在处理高斜视角和大孔径的SAR数据时,但它在处理带有运动误差的机载SAR数据时有一定的局限性,研究了改进的波数域算法,使之能与两步运动补偿技术结合,从而极大地扩展了波数域算法的应用范围.给出了仿真与原始数据成像结果.     

非均匀B样条曲线的快速显示算法与实现

本文应用数据结构的思想,讨论在计算机上快速实现非均匀Ｂ样条曲线的显示及节点插入,该算法具有快速,稳定和高效率等优点。     

"Ljung"型随机算法的收敛性

本文研究了“Ｌｊｕｎｇ”算法的收敛条件,给出了两类条件下的收敛定理,并将收敛定理推广到观察值更复杂的情形     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

数字图像灰度置乱均匀度算法研究

数字图像的灰度置乱能够改变原图像的直方图分布,在图像加密中扮演着比较重要的角色。灰度置乱效果的研究在信息隐藏领域中有重要意义。本文分析了现有的基于直方图相似度的评价算法,找出了其存在的不足,提出了合理的灰度置乱均匀的评价依据,并根据此依据进一步提出了新的灰度置乱均匀度的评价算法。