Pub/Sub系统中基于免疫的新型路由算法

为减少Pub/Sub系统中因遍历节点而产生的广播负载,在无标度网络的Pub/Sub系统遍历路由的基础上,提出了基于免疫思想的新型路由算法。第一阶段,通过设置阈值δ,选择初始免疫节点;第二阶段,通过投票机制进一步甄选核心代理节点和免疫节点。仿真实验表明所提出的方法与Pub/Sub系统中传统的Gossip算法及洪泛算法相比较,能够限制消息在确定的范围内传播并且降低消息遍历的时间和广播开销的负载。基于免疫的新型路由算法可加快消息的传播速度、降低网络开销。     

基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。     

基于边缘检测的保特征的图像缩放算法

针对Seam Carving算法在实现图像缩放的过程中,对图像边缘几何特征造成破坏的现象,提出一种基于边缘检测的改进Seam Carving算法。首先在Seam Carving算法计算低能量线的同时引入图像边缘检测,其次确定低能量线与边缘的交点,进而提升交点邻域的能量,分散过于集中的低能量线。仿真实验结果表明,该算法能够有效减少Seam Carving算法缩放图像后产生的畸变,很好地保持了图像的重要几何特征。     

基于NS2的Ad-Hoc网络典型路由协议的研究与仿真

无线自组织网络是一种完全由无线节点或终端自主构成的通信网络,常用于需要紧急或临时搭建网络环境下应用,具有独立于固定基础设施、带宽有限和拓扑结构易变等特点.本文以Ad-HOC网络为研究内容,重点介绍了Ad-HOC网络的组网关键技术——路由协议,以网络仿真器NS2作为仿真平台,对比在不同移动节点数目和节点不同停留时间两种情...     

多用户动态节能资源竞争计算卸载策略

针对移动边缘计算环境下,移动设备的计算、续航、存储能力的不足,导致其响应延迟、电池寿命降低等问题,设计了一种动态节能资源竞争计算卸载（DERCO）策略。该策略综合考虑了信道容量以及设备间的相互干扰等情况,以一种贪婪算法的思想,让所有边缘设备通过迭代竞争信道资源,节能效果最好的设备将获得卸载机会,再利用一次性卸载方法,根据实时的信道状况和卸载速率进行动态的细粒度子任务卸载决策。实验结果表明,该策略优于一种近似协同计算卸载方案,有效降低了设备的能耗与时延。     

基于信任机制的无线传感器网络可靠传输路由协议

在无线传感器网络中,针对异常事件监测时会出现大量数据发送引起网络拥塞、数据包无法可靠传输的问题,提出一种基于信任机制的可靠传输路由协议（RTRPT）。该协议提出了梯度分簇模型以选取簇头节点。在无异常事件发生时,通过转发能量阈值找出传输数据的邻居节点,进行数据传输。同时对这些节点进行转发概率与历史信任度计算得到直接信任度,再通过这些节点交互间接评价得到间接信任度。将直接信任度、间接信任度、距离度量和剩余能量作为评价指标,量化后通过熵权法得到邻居节点的综合信任。在异常事件发生时,节点仅需选择综合信任度最大的邻居节点作为转发节点,建立路由路径。使用OMNeT++进行仿真验证,RTRPT与TSRP、ESRT相比,在传输大量数据包时节点丢包率分别降低69.4%、52.7%;节点传输延迟分别降低53.6%、34.8%;网络生命周期分别延长32.5%、15.7%。仿真结果表明,RTRPT能有效减少丢包、降低传输延迟、延长生命周期。     

移动边缘计算中基于中继辅助计算方法综述*

为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战,移动边缘计算（MEC）通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构,之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三方面对基于中继辅助MEC系统最新的研究方法进行归纳总结。更进一步,针对现有方法可能存在的问题与挑战进行了讨论与分析,并提出一些可行的解决方案为后续研究发展提供参考。     

基于负载预测的微服务混合自动扩展

由于边缘云没有比中心云更强大的计算处理能力,在应对动态负载时很容易导致无意义的扩展抖动或资源处理能力不足的问题,所以在一个真实的边缘云环境中对微服务应用程序使用两个合成和两个实际工作负载进行实验评估,并提出了一种基于负载预测的混合自动扩展方法（predictively horizontal and vertical pod autoscaling,Pre-HVPA）。该方法首先采用机器学习对负载数据特征进行预测,并获得最终负载预测结果。然后利用预测负载进行水平和垂直的混合自动扩展。仿真结果表明,基于该方法所进行自动扩展可以减少扩展抖动和容器使用数量,所以适用于边缘云环境中的微服务应用。     

基于智能垃圾桶的垃圾分类动态收运路径优化问题研究

针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。     

神威E级原型机互连网络和消息机制

本文描述了神威E级原型机的互连网络和消息机制.神威E级原型机是继神威蓝光、神威·太湖之光之后神威家族的第三代计算机.该计算机作为一台E级计算机的原型机,峰值性能3.13 PFlops,其最大的特色之一就是采用28 Gbps传输技术,设计开发了新一代的神威高阶路由器和神威高性能网络接口两款芯片,在传统胖树的基础上,设计了双轨泛树拓扑结构,定义实现了新颖的神威消息原语和消息库,实现了一种基于包级粒度动态切换的双轨乱序消息机制,通信性能比神威·太湖之光互连网络提升了4倍,为神威E级计算机互连网络的研制奠定了基础.