容忍延迟网络中基于生灭模型的消息控制方法

提出了在多拷贝传递的基础上增加消息拷贝消除机制,合理地控制了网络中的消息拷贝数.在网络中根据节点相遇时消息拷贝教发生变化的特性,构造了消息拷贝数的离散时间的马尔可夫链,建立生灭模型,进一步验证并得出了平稳分布.通过仿真实验比较,相遇次数与时间基本上是线性关系,与理论模型极为相近.与传染路由比较,采用拷贝消除机制网络中的...     

基于多线程的不确定移动对象连续k近邻查询

针对不确定数据下的大规模连续k近邻查询请求,基于不确定移动对象连续k近邻查询的Rate方法,提出高效的基于多核多线程的并行查询处理框架.根据查询对象的运动速度与相对位置确定查询请求间是否采用查询复用,确定查询复用时的距离边界.提出密度网格扩展的多线程数据分发方法,解决了负载均衡问题,将空间位置相邻的查询请求划分到同一线程,提高查询复用率.通过多线程间的内存共享机制,对计算过的移动对象的预测区域实现计算复用.在大规模交通数据集上验证了所提算法的有效性与查询性能,相比传统的Rate方法,所提并行算法的加速比可达37.     

基于分簇的近似KNN的查询优化算法

针对无线传感器网络查询过程消耗较多能量的情况,提出考虑位置的数据查询算法。算法首先提出位置-数据分簇算法,利用节点的地理位置信息降低向存储节点传输数据消耗的能量,由于簇之间的测量范围有重叠问题,提出基于数据离散度的查询个数分配原则,将提出的近似KNN查询优化算法与Na6ve算法、KVC算法比较,仿真结果表明,提出的算法具有更低的平均传包率,提高了网络的生存时间。     

交通网络中移动对象定点CRNN查询算法

目的在交通网络中实现移动对象的定点CRNN查询监控,确定受到定点影响的移动对象集合.方法根据交通网络的特征,定义网络中RNN的概念,采用PMR四叉树来索引交通网络结构,利用监控树来简化对网络上移动对象的计算判断和监控.结果测试显示该算法能够针对现实交通网络,实现定点CRNN的查询监控.结论实验表明,在移动对象和查询数量增大时,该算法显示出较好的伸缩性.     

分布式数据库半连接查询优化算法的研究

在分布式数据查询处理中,连接操作是最常用的、费时的而且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素。在处理连接操作的优化时,通常采用半连接的方法来缩减操作数,减少网络传输代价,降低通信费用。本文在研究前人的传统算法基础上,针对半连接操作提出了一种新的改进算法,在处理分布式数据库中海量信息查询和复杂查询领域里具有实用的价值。     

预测辅助的Ad hoc网络路由协议

Ad hoc网络中现有的预测路由协议在路由失效前提前修复路由却增大了路由开销.针对路由开销大的问题,提出了一种基于Ad hoc按需距离矢量路由协议并结合两种路由维护方式的预测辅助路由协议.协议中的每个节点都可能发起路由维护,根据节点在路由中的位置选择对应的路由维护方式;根据网络中节点移动特性与网络规模计算节点判决路由失效的能量阈值,确定是否发起路由维护.仿真结果表明,协议在保证网络可靠性的基础上比传统预测算法降低了3％ ～5％的网络路由开销,尤其适用于节点数目较多且移动速度较慢的网络.     

基于权重的地图匹配算法

综合考虑车辆行驶的位置、方向以及与GPS定位轨迹的相似性,提出了基于权重的地图匹配算法.该算法将GPS定位数据转换成道路网络的弧的权重,然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路.在算法中利用道路的拓扑结构使算法简单,使定位数据减少,节约计算资源.仿真结果表明,此算法具有很好的实用价值.     

一种面向不确定图的 SimRank 算法

针对以往的搜索引擎日志分析都主要集中在用户行为分析、查询推荐及搜索引擎评价等方面,采用社会网络分析法对搜索引擎进行日志分析。以不确定图的方式逻辑表示搜索引擎的日志中查询词和网页的链接关系,通过基于不确定图的SimRank算法,计算查询词与网页的相似度,最终以相似度和查询词的加权方式建立网页描述库。针对概率抽样的3点基本要求,提出一种渐进式的抽样策略,从而保证采用抽样技术对于不确定图中SimRank值计算的准确性。实验表明该算法具有较好的准确率和可行性。     

概率可视最近邻查询算法

针对不确定对象的可视最近邻查询问题,对不确定Voronoi图的性质进行分析,提出多层邻接生成点和多层不确定Voronoi区域等概念,给出判断概率可视最近邻的理论方法,并提出基于不确定Voronoi图的概率可视最近邻查询算法,该算法通过直接确定参与查询的概率可视最近邻的范围以及参与可视性判断的障碍集的范围,避免了索引遍历时大量的比较计算和剪枝操作,采用真实数据集和模拟数据集对提出的算法进行了性能分析,实验结果表明,提出的算法能够有效地处理不确定对象的可视最近邻查询．     

基于对等网络的面向小文件的云存储系统

针对目前主从结构的云存储系统在存储小文件延迟过大的问题,提出基于对等网络(P2P)的分布式云存储系统.通过改进Chord路由算法提高了资源的查询效率,在系统中引入中心路由节点,中心路由节点上存储系统中所有节点的路由和状态信息,使资源查询时间复杂度缩短到O(l),客户端预取中心路由节点数据,从而减少数据操作时的时间开销;系统通过备份的策略来保证数据的可靠性,实现中数据备份数为3;系统实现了文件存储、读取、删除及列目录等基本操作功能.实验结果表明,与Hadoop HDFS文件系统相比,该系统的小文件操作时间减少了一个数量级.     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

一种基于蜂窝网络的高速公路位置服务系统

针对高速公路上车辆位置的定位问题,以基于蜂窝网络的定位技术为基础,给出一种多基站辅助单基站计算的定位算法,并结合移动网络位置服务业务的网络结构,构建了基于蜂窝网络定位技术的高速公路车辆位置服务模型,设计了车辆定位的位置服务流程,在安卓平台上对系统进行了模拟仿真实验,结果表明,能够获取位置坐标、查询位置坐标以及上报位置信息。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。     

基于MAPX的公交查询算法设计与实现

依据游客在出行时选择公交线路的心理调查统计结果,指出换乘次数最少是乘客出行时考虑的首要因素。文中捕述传统的Dijkstra算法,并分析Dijkstra算法不适合公交网络最优路径选择的原因,提出一种基于站点数量最少的公交最短路径改进算法。最后根据这一算法设计基于VC和MapX的城市公交查询系统模块,取得较好的实验效果。     

WDM光网络中带宽预留型业务的时间感知绿色疏导算法

针对带宽预留型业务提出了一种业务持续时间感知的绿色疏导算法,通过计算不同疏导策略的传输能耗,为业务选择最小能耗疏导策略;为进一步减小网络传输能耗,设计一种灵活触发光路合并操作的机制,该机制能根据光网络中不同光路的拆除时刻在业务传输前确定光路的合并时刻,减少了路由器端口和光收发器数目的使用,增加了光路带宽利用率. 仿真结果表明,提出的时间感知绿色疏导算法能有效降低网络传输能耗.     

位置隐私保护下的连续最近邻查询

已有的位置隐私保护下的连续最近邻查询往往采用snapshot方式进行,导致较高的中央处理器开销.为此,研究了基于位置隐私的连续最近邻查询,提出了基于重用技术的位置隐私保护的连续最近邻查询算法.该算法利用相邻时刻查询结果集的相似性来减少计算成本,从而实现答案集的快速更新,可大大加快系统响应时间.实验结果表明了该算法的有效性.     

一种基于网络资本评价的关键核挖掘方法

为挖掘出网络中的多个关键点,定义了网络资本和关键核。根据网络特点,确定影响函数和衰减函数来计算网络的网络资本值,以网络资本的变化来反应网络性能变化。 根据投入产出分析的思想,提出了完全相关模型对网络的关键核进行挖掘,如果节点(集)动态删除后使网络性能下降到一定程度,则节点(集)为关键核。实验结果表明:当网络性能下降到原来的30％时,动态失效方法比按序失效方法挖掘关键核的点数少。本方法在对网络关键核的挖掘上更加准确和有效。     

改进的大数据检索自适应性切换搜索算法

针对搜索引擎搜索索引大小不同时的效率不一致问题,文中在Hadoop分布式计算平台上利用Map-Reduce框架搭建分布式的搜索引擎及查询子系统,生成一种改进的自适应性切换搜索算法,以索引文件实现了高效的检索,索引文件较小时将其直接存入内存,索引文件较大时建立二级索引并读取内存中的索引列表,进行分布式的查询,通过设置足够多的集群的节点数进行测试。测试结果表明:当索引大小达到1 000 MB,搜索时间由原始搜索算法的16.631 s缩短至7.259 s,文中方法对索引文件的搜索效率有显著提高。在索引文件更大的情况下,文中算法的优势也更明显,从而可以为网络论坛、网站以及其他用户提供高效的分布式搜索服务。     

基于能耗均衡的无线传感网络自适应数据存取算法

提出了一种能耗均衡的自适应数据存储算法, 将数据尽量存储在适合查询的位置. 首先建立基于网格的网络模型, 然后分析采集节点与初始存储节点、查询节点之间的位置关系, 存储模式可在集中存储和分布存储之间切换. 算法引入了虚拟扩展网格和能量分级消耗的机制, 可有效均衡网络能耗. 实验结果表明, 该算法的节点能耗、生命周期和丢包率相比于GHT算法有一定的改善.     

传感器网络中分布式数据汇聚路由算法

考虑汇聚开销对无线传感器网络数据汇聚路由性能的影响，提出一种基于汇聚决策的分布式汇聚路由算法．当信息源点动态到达或离开时，该算法根据数据相关性、数据汇聚成本和数据传输成本自动计算汇聚得益，并依据汇聚得益进行汇聚决策和确定数据汇聚路由，从而联合优化了汇聚开销和传输开销，减少了数据采集能耗．同时，该分布式算法仅依靠本地信息建立路由，降低了路由维护开销．仿真实验表明，在各种网络条件下，该在线算法的能耗性能与离线算法的相对误差在17%以内．