基于动态关键路径的仿真网格资源调度算法

从仿真系统工作流的关键路径分析，确定关键路径上的联邦成员节点，使网格资源调度方面优先获得保证。簦于仿真网格系统运行的复杂性和不确定性，引入了随机规划理论，提出了仿真网格的动态关键路径概念以及基于动态关键路径的资源调度算法，共同解决当资源有限以及任务相关情况下仿真网格的资源调度问题。具体实现，主要使用遗传算法以及MCP算法。仿真实验结果表明，基于动态关键路径的资源调度算法能够优化仿真网格资源的调度。     

关键路径求解的新算法

关键路径通常是在拓扑排序的基础上求得的。文中在按广度优先搜索基础上，提出了一种新的求解关键路径的算法，该算法采用图的十字链表结构形式，不需要进行拓扑排序，算法的时间复杂度为O(n e)，较传统的算法效率更高。     

一种模糊关键路径求解新方法*

由于不能用传统的前向计算和后向计算方法求解模糊网络关键路径,通过定义模糊必然关键路径、可能关键路径和不可能关键路径,提出一种求解模糊关键路径的新算法。该算法扩充图的邻接表的存储结构,通过判断每个子模糊网络的关键路径,当成为关键路径的可能性为零时,在节点链表中删除相应的节点,减少下回重复遍历该子路径的次数,从而提高算法执行效率。该算法数据结构形式简单直观,易于实现。     

一种求关键路径的新算法

文章提出了一种求关键路径的新算法,该算法数据结构形式简单,求解方便且易于实现,并且算法能求出所有关键路径。用C语言设计了相应的程序验证了此算法。     

基于动态规划思想求解关键路径的算法

关键路径通常是在拓扑排序的基础上求得的。提出了一种利用图的广度优先搜索与动态规划算法相结合求解关键路径的新算法,该算法采用图的邻接表结构形式,不需要进行拓扑排序,较传统的算法具有较高的效率，同时具有较高的健壮性。     

基于CXPST攻击算法的BGP协议安全性分析

针对CXPST攻击算法存在的一些不符合网络实际情况的假设条件进行了深入研究和分析,重点对CXPST攻击算法中关键路径的选取策略进行了详细的分析,提出了关键路径选取的改进策略,并结合路由器中路由表内容进行分析,使得开展CXPST攻击算法过程中关键路径的选取更有针对性。仿真测试结果表明,文章研究的攻击算法比原始的CXPST攻击算法和单纯改变关键路径选取策略的攻击算法,都更具有实效性,能够导致网络中的骨干路由器更快的进入崩溃状态。     

关键路径的稀疏矩阵求解算法

求解AOE网的关键路径算法一般基于拓扑排序，虽然具有较好的时间复杂度(O(n+e))，但由于必须进行拓扑排序，同时还要进行拓扑逆序扫描，使得算法本身比较复杂。针对这个问题提出了一个算法，算法采用了稀疏矩阵作为数据的存储结构，为防止关键路径丢失，采用队列方式进行操作。同经典算法相比，该算法简单，时间复杂度相近(O(n+e/n))。     

统一关键路径时延为基准FPGA模拟退火布局算法

传统FPGA模拟退火布局算法中衡量布局质量的时延代价计算是以各自布局的关键路径时延为基础的,在一定条件下并不能准确地反映实际布局变化情况.为此,提出一种统一关键路径时延为基准FPGA模拟退火布局算法.该算法设置了统一关键路径时延基准,通过引入惩戒系数来降低关键路径时延增加的布局方案被接受的概率,根据惩戒系数对关键路径时延收敛效果的影响制定了基准值设置标准,得到了与布局变化相匹配的时延代价函数.实验验证了文中算法的有效性.     

相关任务图的一种有效并行调度算法

对3个典型的表调度算法：MCP算法，ETF算法和BDCP算法进行了分析，发现它们均不能确保任务最早调度。通过综合考虑IBN、CBN和OBN3类结点对调度结果的影响，提出了一个更加有效的基于关键路径的表调度算法，该算法能够确保关键路径结点具有最早启动时间，从而能有效缩短任务图的调度长度。分析和仿真结果表明，该调度算法不仪具有合理的算法复杂性，而且能有效地缩短相关任务图的调度长度，优于MCP、ETF、BDCP算法。     

DAG任务图的一种调度算法

并行程序的调度技术是开发并行计算机系统的计算潜能的关键问题。本文讨论了4种典型的调度算法的缺陷，提出了一种新的调度算法CPFMBF，它采用的策略是：优先调度关键路径节点，其次调度b-level值大的节点，再次调度节点的关键路径影响度大的节点。对照分析及在几种具代表性的工程应用任务图上的实验结果证明CPFMBF算法的调度性能普遍好于其它算法。     

最短路径的求解算法

文章提出了一种求最短路径的算法，该算法能高效地求出一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应的程序验证了此算法。     

对等网端到端多路径选择建模及算法研究*

在对等网上利用多路径分发视频是一种重要的机制,虽然在一对节点之间找出符合条件的多条路径并不困难,但发送端如何从可用路径集中选出最优路径子集,并为其最优地分配发送速率仍是一个难题。为此,提出一种新的对等网端到端最优多路径选择与速率分配(OMPSRA)算法。首先,应用排队论建立OMPSRA模型,并推导出一种新的OMPSRA公式,公式既给出最优分配的计算方法,也给出路径的最优速率分配与各路径最大可用带宽之间的关系,利用此关系可选出最优路径子集。最后基于公式实现OMPSRA算法。理论分析和仿真实验结果表明提出的算法能对通信量进行全局最优分配,最小化视频传输的端到端时延,有效提高视频传输质量,比同类算法有更好的性能。     

一种新的P2P流媒体负载均衡路由算法

构建和维持一个高带宽路由结构是P2P流媒体中的一个重要问题。针对节点频繁地加入和退出覆盖会话的现状,本文设计了基于链路可用带宽的负载均衡路由算法LBR,利用已知的物理拓扑知识,在多条路由路径中选择一条对网络可用带宽影响最小的路由路径,得到轻负载的覆盖边。该算法能够动态维护高带宽的多播树,平衡覆盖会话中节点间的负载和链路间的流量。仿真实验表明,在动态环境下算法能够缓解路由上的拥塞问题,达到负载均衡的效果。     

An optimal inherently stabilizing routing algorithm for star P2P overlay networks

Star graphs possess many desirable properties such as scalable node degrees and diameters, which are essential to facilitate reduced routing table sizes and low maximum path length for routing in large P2P networks. In addition, because a large number of disjoint paths are available and each data/replica in an n‐star can be placed in an (n − 1)‐star, load balancing and alleviation of network bottlenecks can be implemented in star P2P overlay networks. Therefore, star networks have been proposed as viable alternatives to existing overlay topologies for large P2P networks. In this paper, we propose an optimal stabilizing and inherently stabilizing algorithm for routing messages over all disjoint paths between two peers in a star P2P overlay network. The algorithm is optimal in terms of its time complexity in rounds and the length of the longest path traversed by the messages, and fault tolerant due to being stabilizing and inherently stabilizing, allowing the system to withstand transient faults. The algorithm can be used to increase network reliability and survivability in P2P networks. In addition, the usage of all disjoint paths to route messages between two peers leads to increased network bandwidth while distributing the communication overhead across the network and eliminating network bottlenecks in P2P networks. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对“热点”资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间,减少冗余信息,具有较好的综合性能,最终解决了由于智能手机设备加入P2P网络导致的资源搜索效率下降、网络流量开销大的问题。     

TRABPT:一种移动P2P网络可信路由选择算法*

针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论（PT）提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT（trusted mobile P2P network routing algorithm based on prospect theory）。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改     

P2P网络中基于蚁群算法的资源搜索研究

实际的P2P网络中包含特定资源的节点只占一部分,而多数搜索方法大多都会遍历整个网络节点,节点的动态性又极易造成搜索路径失效.因此提出了一种基于蚁群算法的搜索机制,该机制以节点上资源访问成功率来定义节点信息素,以避免对消极节点的访问,以节点间的通信次数定义相邻节点的路径信息素,以避免对失效路径的使用,同时结合路径长度对被选路径进行优化选择.给出了该机制的详细搜索算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,与Flooding和Chord算法相比,该算法在提高搜索成功率的同时也降低了查询次数.     

一种基于ILP的流水线调度算法

提出一种基于整数规划 (IL P)的流水线调度算法 ,可以在给定的流水时延槽之下优化资源需求 ,保证流水线长度的最小化 ;同时 ,在各个工作步中的操作与调度的先后顺序无关 ,整体性能优良 ,支持链式 (Chaining)操作 ,较适合于流水线数据通路的综合。     

一种改进的CHORD搜索算法

基于CHORD构造的对等网络中,搜索性能是一个很重要的指标,目前提出的CHORD搜索算法都是一路查找,论文对CHORD算法进行了若干改进,沿多条路径同时搜索,使之可以加快查找速度,同时采取邻居节点部分复制资源和缓存最近访问节点信息的方法,减轻了因为热门资源引起的节点负载过重的问题,加快了热门资源的查找过程,模拟实验表明,改进的CHORD算法查找效率比目前CHORD算法要好,负载平衡性和系统健壮性都要优。