计算网格的资源聚集算法研究

使用备份资源是提高计算网格可用性的重要方法,而资源聚集是选择备份资源的前提。本文对文献[1]中提出的资源聚集算法进行了改进,降低了算法的复杂性,并使得资源聚集更易于实现。     

多移动信标辅助的分布式节点定位方法

为提高移动信标辅助定位算法的定位精度,避免重复扫描待定位节点,提出了一种使用多个移动信标的定位方法。这些信标在遍历网络时保持一定相对位置关系,使用TDoA技术测距并为未知节点提供距离信息辅助其定位。提出了基于最优覆盖策略的2种移动信标路径规划方法。仿真结果表明,所提出的算法具有较高的定位精度,且所使用的移动路径性能较高。     

基于有效特征子集提取的高效推荐算法

推荐系统是根据用户的历史信息对未知信息进行预测.用户项目评分矩阵的稀疏性是目前推荐系统面临的主要瓶颈之一.跨域推荐系统是解决数据稀疏性问题的一种有效方法.本文提出了基于有效特征子集选取的高效推荐算法（FSERA）,FSERA是提取辅助域的子集信息,来扩展目标域数据,从而对目标域进行协同过滤推荐.本文采用K-means聚类算法将辅助域的数据进行提取来降低冗余和噪声,获取了辅助域的有效子集,不仅降低了算法复杂度,而且扩展了目标域数据,提高了推荐精度.实验表明,此方法比传统的方法有更高的推荐精度.     

异构集群下基于标签传播的大规模图划分算法

近年来,大规模图数据处理在众多领域得到广泛应用,图划分算法是分布式图计算系统的基础,但大规模图在异构集群中的划分尚未得到充分研究。为此,针对异构集群,提出基于标签传播的大规模图划分算法(heterogeneous label propagation, HLP),根据计算节点负载能力进行图划分,以实现负载均衡和边割率最小化为目标。HLP算法规避了传统标签传播中顶点迁移的步骤,提高了算法效率。实验结果表明,HLP算法在分区质量以及划分效率方面均有较好表现。     

求解多段图问题的并行动态规划算法

多段图问题是一类特殊的单源最短路径问题。在串行动态规划算法的两种实现方法的基础上,根据图中顶点的编号,提出两种在集群环境下进行任务分割的并行化求解方法,并使用MPI进行实现。实验结果表明,所提出的算法具有较高的加速比和较低的通信复杂度、时间复杂度。算法不限于某种结构的集群,通用性强。     

基于Petri网并行程序通信死锁的检测和预防

无死锁是并行程序正确性的主要条件之一,已有研究成果关注于死锁检测,但对死锁预防研究较少。该文在对消息传递模式并行程序各种通信过程进行分类介绍的基础上,借助Petri网进行建模,提出程序死锁与Petri网死标识的对应关系,给出通信死锁检测算法,进而针对2种引起通信死锁的原因提出了3种预防方法,通过比较提出最佳方案。该方法既有较好的通用性,又可用于并行算法设计阶段的死锁预防以提高并行编程效率。     

应用Petri网求解事故树最小割集的方法研究

为简化事故树分析过程中最小割集求解算法的步骤,在构建事故树Petri网模型的基础上,探讨了事故树Petri网模型的性质,给出了事故树的逻辑表达式与事故树Petri网模型的可达死标识之间的关系,进而提出了利用Petri网可达图求解事故树最小割集的算法,以及在给定基本事件发生时,中间事件和顶事件发生与否的判断方法。结合实例,借助开源的Petri网工具PIPE实现了事故树最小割集的求解,表明了该算法的有效性和可行性。     

RGPS支持的面向方面网络式软件演化方法

为了改进现有的面向方面网络式软件演化方法中切入点(Pointcuts)位置定义不够清晰和切入点织入操作性不强的问题,提出一种利用角色-目标-流程-服务(RGPS)的流程元模型改进面向方面的网络式软件演化的方法.在该方法中,使用RGPS的流程元模型定义流程,采用元模型中的控制结构定义方面切入点的位置,因为方面和流程采用一致的定义方式,所以方面切入点位置定义精确且能够无缝织入原流程.对流程演化过程给出了形式化的定义,并阐述了流程演化时方面织入的各种方式.最后利用一个实例说明了演化方法的方面织入过程.     

WSN移动信标辅助定位方法综述

根据无线传感器网络移动信标辅助定位方法的不同特点,将其分为基于测距的和无需测距的方法、集中式和分布式方法、单一功率和多功率的定位方法、单一信标和多信标辅助的定位方法、配备定向和全向天线的定位方法、确定性和概率性定位方法进行分析。介绍静态和动态路径规划方法的典型算法,指出其存在的不足。分析结果表明,该类方法能在保证较高定位精度的同时,降低WSN能耗。     

基于改进鸽群算法的无线传感器网络定位方法

定位是无线传感器网络的关键技术之一，为了提高定位性能，提出了一种改进鸽群算法的定位方法。在鸽群算法中加入自适应调整机制以平衡局部搜索能力与全局搜索能力，然后通过种群分组并融入随机游走机制来增加种群多样性，增强了算法寻优能力。传感器节点使用接收信号强度估计距离，使用改进的鸽群算法来估计位置。仿真实验表明，所提出的定位算法具有较高的定位精度和较快的收敛速度。