提高云存储效率的并行处理策略研究

在云存储过程中,从本地发送大量文件到服务器端采用打包传输时,在接收端需要等待文件包完整接收后方可进行打包,这一过程由于打包和解包耗时较多降低了传输效率。针对这一问题,提出了一种优化传输的并行处理策略,将传输的大量文件无损压缩后以特定的大小进行多批次打包,传输过程中接收端同时对接收之前批次的包文件进行解包,以此达到并行处理打包和解包操作,实验表明并行处理的策略有效地降低了传输时间,提高了存储效率。     

基于再生核理论的月球车轨迹跟踪控制*

针对平整坡面上行驶的月球车,研究了基于再生核理论的月球车轨迹跟踪控制新方法.它是基于描述月球车运动的动力学模型方程,对有限时间内的期望轨迹进行采样;利用再生核方法,数值求解控制参数,从而实现月球车期望轨迹的跟踪控制.该方法计算量小、方法简单、精度高,且可实现任意的非线性曲线的期望轨迹追踪.数值实验验证了该方法的正确性和有效性.     

一种基于云环境的文件存储策略的研究

云存储是云计算技术的重要组成部分,包括存储位置的选择和文件的传输,文件传输环节包括上传和下载。传输作为存储的重要组成部分,对于存储效率有较大的的影响。近年来针对云存储技术的研究主要集中在数据存储和数据传输的效率上,针对大量流媒体文件上传至云存储服务器过程中传输效率低的问题,在私有云环境下提出了一种针对大量流媒体文件的传输机制THU,在该机制中提出了一种对于不同的云平台环境和传输客户端存在文件大小值fk的思路,将小于该值的文件无损打包成一定数量的大小为fk的文件进行传输,而将大于fk值的文件切割成一定数量大小为fk的文件进行传输,相比较打包或者切割成其他大小的文件进行传输时消耗的时间较少。本文在私有云环境下进行了大量的流媒体ftp传输实验,实验结果显示这样的fk值是存在的,当文件打包大小或等于该值时,打包、解包和传输消耗的总时间处于相对优化的水平,从而证明了THU机制的正确性和有效性。     

基于云环境下一种小文件传输策略研究

基于互联网的文件传输策略将直接影响到文件传输效率和网络资源的使用效率,这一情况在各种资源集中的云计算环境表现得更为明显,特别是当传输大量小文件时尤为突出。针对这种现状,提出了一种基于打包策略的文件传输策略,给出了文件包优化处理机制,基于该策略,文件传输之前对小文件进行打包处理,然后进行传输,在接收端收到文件时首先进行解包再进行存储,从而减小传输过程中大量的IO操作,提升文件传输效率。大量的实验表明了本文所提策略的正确性,能够极大地提升云环境下小文件的传输效率,提高云资源的利用率。     

复杂地貌下基于地形坡度的滑移预测路径规划研究与实现

针对松软地形环境下滑移导致的路径规划失效问题,研究一种基于地形坡度进行滑移预测的路径规划算法。设计一种滑移预测算法,利用地形坡度信息进行滑移预测;将预测的滑移信息与地形通过性评价函数相结合,建立适宜度地图,实现滑移预测与路径规划算法集成;该路径规划算法通过滑移预测可以选择更好的路径或者避开高度滑移地区,提高复杂地形环境下尤其松软地形环境下路径规划的有效性,为月球车的自主导航的研究奠定了重要的理论基础。     

一种基于APGA的移动机器人路径规划算法

提出了基于自适应并行遗传算法的移动机器人路径规划算法,其基本思想是结合多种群并行进化及自适应调整控制参数,提高了搜索的范围和效率,缓解了传统遗传算法早熟收敛问题,从而克服了使用单种群遗传算法进行路径规划的不足．实验结果表明了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性．     

用遗传算法实现多移动机器人安全路径规划

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题提出了一种遗传算法.该算法的适应值与间隙呈线性关系,计算简单,将协调路径适应值矩阵引入遗传算法,实现了多移动机器人安全路径规划.仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性.     

一种考虑不确定性的移动机器人路径规划方法

提出了一种移动机器人路径规划方法,该方法采用基于知识的遗传算法进行路径规划,在路径规划算法中综合考虑了建模与传感数据等系统的不确定性,克服了已往的方法在复杂的粗糙地形环境中进行路径规划常常导致探测任务的失败的实际问题.仿真结果表明了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性.     

用基于知识的遗传算法实现移动机器人路径规划

提出了一种基于知识的遗传算法,该算法采用特定的遗传算子、把领域知识并入初始种群及自适应调整控制参数,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题,提高了遗传算法的效率.实验结果表明该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性.