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流水作业法是一种工程项目施工实施的管理形式,能够在科学、合理安排施工顺序,节省大量的人力物力。本文从流水作业在水利施工中的应用基本原理和组织原则进行简要分析,保证水利工程施工质量,提高施工进度。 相似文献
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在P2P(Peer to Peer)网络视频点播中设计合理的视频内容预取策略,可以有效地解决视频观看中出现的缓冲等待时间过长、服务器负载过大等问题。而现有的P2P网络视频预取方法往往考虑了视频内容的发现而忽略了节点本身的状态监控,在网络拥塞发生时存在视频播放观看不佳的情况。提出了一种基于拥塞发现的强化学习P2P网络视频点播预取策略,通过监测节点的拥塞状况以及带宽等参数,采用Q-learning学习算法综合评估网络节点,引导视频预取节点的选择,减少了对网络拥塞节点视频内容的预取。实验结果表明,该方法能提高视频播放流畅性,避免用户在节点发生拥塞时等待时间过长,提高了视频播放效率。 相似文献
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非结构化P2P(unstructured peer-to-peer network)对等网络中的节点资源定位的路由查询是对等网络研究中的一个主要难题,特别是当网络中客户端节点由于其频繁加入、离开导致网络结构动态变化所带来的资源查询难题.提出了一种新的基于拥塞控制的路由查询方法来实现动态网络下的资源查询.该方法分两部分实现:首先是网络资源的分组与节点重连策略.该策略使得具有同等资源的节点相互连接,并周期性地调整节点上的节点连接数量以减少同组资源节点上的负载.通过以上策略,使得网络的拓扑结构自动地从随机网络结构进化到以资源组为单位的聚类网络,从而使得网络中形成网络资源组间的查询负载均衡.另一方面,组内的节点之间的路由负载均衡是通过节点间协同学习实现的.采用协同Q-学习方法,所研究的方法不仅从节点上学习其处理能力、连接数和资源的个数等参数,还将节点的拥塞状态作为协同Q-学习的重要参数,并建立模型.通过这种技术,同一组节点上的资源查询被有目的地引导,以避开那些组内拥塞的节点,从而最终实现资源组内节点之间的查询均衡.仿真实验结果表明,相比常用的random walk资源查找方法,该研究所实现的资源定位方法能够更迅速地实现网络的资源查询.仿真结果还表明,相比random walk方法,所提出的方法在网络高强度查询和网络节点动态加入和退出的情况下进行查询具有更高的鲁棒性和适应性. 相似文献
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