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徐威 《光纤与电缆及其应用技术》2008,(3)
基于相对容量影响(RCI)算法提出了一种新的动态波长分配算法──改进的相对容量影响算法.新算法针对RCI算法的不足,考虑了链路容量的影响,准确地描述了分配波长对全网的影响;同时有效回避了可用信道数量少的波长,使负载更加均衡.仿真结果表明新算法具有更好的业务阻塞率性能,证明了新算法的有效性. 相似文献
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针对现有实时调度算法在实时性能上的不足,提出了一种新的实时任务分类调度算法,根据实时任务的到达情况进行分类,划分为周期任务和非周期任务,并对不同类型的实时任务使用不同的改进的实时调度算法.通过实验,证明此算法与现有实时调度算法相比,综合实时性能有了很大程度的提高. 相似文献
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OFDM技术、MIMO技术和自适应调制技术的结合可以有效地抗无线信道的各种衰落,最大限度提高系统的容量和传输质量,针对自适应MIMO—OFDM系统中满足用户QoS(这里主要指用户带宽及误码率这两个指标)要求的比特功率分配这一问题,提出了一种新的变步长(M—P)算法。该算法以每比特分配时,使得每比特(一次可分配偶数比特)的功率代价最小为原则,获得良好的性能。仿真结果表明:该算法在满足用户QoS要求的情况下,其发射总功率比现有的Hughes—Hartogs算法小,性能更佳。 相似文献
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该文通过研究W-CDMA系统下行链路OVSF码的特性,针对传统的随机动态分配算法存 在码阻塞的问题,提出了一种动态有序分配算法,采用先分配低速用户,相同层从低序号码字向高序号码字 顺序分配的原则。并对该算法的流程和系统实现给予了详细的描述。最后通过系统性能的理论分析和数值仿 真,证明该算法大大降低了码字阻塞概率,减少了系统开销,对于工程应用具有重要价值。 相似文献
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随着"云计算"的出现和快速发展,"云"作为一种新型的资源形式被越来越多的用户所使用。云环境中的资源分配问题成为了云计算中不可忽略的问题。在云资源管理平台中,如何既满足用户的任务需求,又节省云资源成本,是云运营商尽快希望解决的问题之一。实际上云用户对云资源的请求是有差异的,而且用户任务的完成通常由多个异构的云资源来实现。文中作者考虑了异构云资源间的差异,提出了一种基于异构资源的资源分配算法。该算法先从任务的全局角度考虑,将用户提交的云任务划成不同的组合,再根据云资源间的差异,为相应的组合分配相应的资源。实验仿真表明,在异构云环境中,该算法能在满足用户需求的前提下,在节省云资源使用上有较好的表现。 相似文献
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云计算中一种高效的虚拟机在线动态分配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种改进的VM在线动态供应和分配算法(ODAA-VM).只要用户发现请求或已经被分配的部分VM实例再次可用,便迅速调用ODAA-VM,确定在所要求的时期内为哪些用户分配VM实例,并保证这些用户在整个被请求期间可以持续使用这些VM.此外,该算法对用户具有激励作用,仿真实验验证了本文算法的有效性. 相似文献
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构建在云计算业务平台资源池上的云呼叫中心系统,不仅能够在业务层面上进行负载均衡控制,实现呼叫中心的智能化资源调度和分配,自动均衡处理来话负荷、座席签人负荷,支撑话务、服务资源的统一调度以及业务的统一运营管理;而且由于云呼叫中心业务系统部署在云数据中心资源池上,与其他应用可以共享基础设施,因此还需要实现资源动态伸缩分配.提出了一种云呼叫中心系统中对虚拟化资源进行动态分配的方法,这是一种根据资源池上层应用系统的运行情况决定资源池资源动态分配的方法,该方法包括云呼叫中心系统发起虚拟化资源动态分配请求的触发机制、云呼叫中心系统与资源管理平台之间进行资源动态分配的接口等. 相似文献
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一种云计算环境下任务调度策略 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出的问题是在云计算环境下任务调度策略。该策略的目标是将任务分配到计算单元上达到任务完成总时间最少和资源充分利用。基于此目标文章提出利用遗传算法对任务完成时间进行优化,并为处于空闲状态计算单元动态调整任务分配以改善资源利用率。利用CloudSim仿真平台验证该方法的有效性。 相似文献
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动态环境下的多UCAV协同任务分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得预先制定的无人作战飞机任务分配方案不能满足动态战场环境中的实时性要求。考虑到无人作战飞机的差异、目标的差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多无人作战飞机协同目标分配问题的数学模型。针对多无人作战飞机协同控制中的动态任务分配问题,提出一种改进的混合重分配策略,从任务层次上解决了多无人作战飞机的动态任务分配问题,在此基础上提出了混合细菌觅食算法,并用该算法在动态环境中为无人作战飞机进行合理的任务分配,通过仿真实验和分析表明混合重分配策略和混合细菌觅食算法的有效性。 相似文献
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云计算环境下传统独立任务调度算法容易导致较高资源能耗或较大任务时间跨度.针对该问题,文中提出了两种能量感知的任务调度算法,并利用遗传算法并行化搜索合理调度方案.两种算法在搜索过程中,分别通过能耗时间归一和能耗时间双适应度方法定义适应度函数并进行个体选择.仿真结果表明,与单独考虑时间或能耗相比,这两种算法能够更有效地缩短任务执行时间跨度,降低资源能耗. 相似文献