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1.
无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下,通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配,以最小化所有用户的总能耗.由于问题的非凸和各种变量的复杂耦合,该问题属于一个非凸混合整数非线性规划问题,较难求解.本文针对多无人机和多地面基站协同提供计算服务的场景,提出了一种基于交替优化的服务布置算法.该算法通过迭代求解三个不同的子问题来获得具有收敛性保证的次优解决方案.首先,采用分支定界法求解联合服务布置和任务卸载的子问题.其次,采用连续凸逼近方法求解无人机航迹优化的子问题.然后,利用计算资源分配子问题的特性得到该子问题的闭式最优解.最后,对上述过程重复迭代,得到问题的一个次优解.仿真结果表明,相比随机布置策略、贪心布置策略、本地计算策略,所提布置策略能够大大减少用户总能耗.  相似文献   
2.
领域驱动设计作为一种应对领域复杂性的软件开发方法,近年来得到了广泛应用.作为其中的关键步骤,领域建模仍然面临着领域模型与程序设计之间松散的逻辑关系带来的种种问题.为了应对此问题,基于模型驱动的逆向工程,提出了一种面向领域驱动设计的代码到模型的转换方法,以更好地支持领域建模,并实现了自动化工具原型.该方法能够实时抽象出程序设计对应的领域模型,一方面有助于通过对比程序设计与领域模型的分歧来避免设计偏离模型,另一方面减少了知识消化过程中对代码实现细节的依赖,从而促进了程序设计对建模过程的反馈.案例研究部分将该方法应用于实际软件项目,结果充分表明了其有效性.  相似文献   
3.
凤维明  尹一通 《软件学报》2022,33(10):3673-3699
采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列的工作对分布式采样理论展开系统性的研究.综述了分布式采样的重要结论,主要包括有严格理论保障的分布式采样算法、采样问题在分布式模型上的计算复杂性以及采样与推断等问题在分布式计算模型中的相互联系.  相似文献   
4.
法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.  相似文献   
5.
随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大.其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码.针对这个问题,对缺陷报告以及对应的项目变更信息进行整合,根据代码抽象语法树结构信息计算代码块与缺陷报告之间的关系,从而构建缺陷-代码知识库.在此知识库的基础上构建面向缺陷定位的代码搜索引擎,以向用户推荐更全面的缺陷定位信息,包括相似缺陷报告、相关缺陷代码文件以及缺陷代码块,从而帮助开发和维护人员及时有效地定位缺陷.实验结果说明,相比现有的缺陷定位方法,所提方法能够更准确地定位缺陷代码文件,并且可有效定位到代码粒度.  相似文献   
6.
在许多现实应用中,数据以一种特征演化流的形式收集.例如,随着传感器的更换,由旧传感器收集的数据特征会消失,新传感器收集的数据特征会出现.在线被动-主动算法已被证明可以有效地从具有固定特征空间和梯形特征空间的数据集中学习线性分类器.因此,提出了一种基于被动-主动更新策略的特征演化学习算法(passive-aggressive learning with feature evolvable streams,PAFE).该算法通过主动-被动更新策略从当前特征空间和被恢复的已消失特征空间中学习了2个模型.具体来说,在重叠时段,即新旧特征同时存在的时段,该算法用新特征恢复了消失的特征空间,同时用旧特征空间模拟了新特征空间,进而为新特征空间的模型学习提供合理的初始化.基于这2个模型,为提高算法整体性能提出了2个集成算法:组合预测和当前最优预测.在合成数据集和真实数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.  相似文献   
7.
云计算是一种通过网络以服务的方式向用户提供按需收费的计算资源的模式,目前企业逐渐将业务部署、数据处理转移到云计算平台上进行.因为可扩展性、性能等各方面需求,所以云平台部署在分布式系统上.由于分布式系统采用大量的商品机通过复杂的结构进行搭建,因此分布式系统中组件发生故障是无法避免的.为了提高分布式系统的可靠性,技术人员在开发分布式系统时为其设计了容错机制.为了保证容错机制在分布式系统发生故障时能真正有效地工作,故障注入是检验容错机制的方法之一,通过人为地向系统中注入特定的故障,观察系统的行为并检验容错机制是否正确工作.由于分布式系统的并发特性,传统软件测试方法无法对其进行完全测试,近年来越来越多地使用模型检测技术来对分布式系统进行验证.现有的模型检测技术注重对分布式系统的安全性属性和活性属性的检测,忽略了对容错机制尤其是活性属性容错机制的检测,所以如何验证系统的活性属性容错机制是目前面临的挑战.采用抽象模型检测方法会引入模型与实际系统不匹配的问题.同时,采用实现级模型检测方法会加剧模型检测中的状态空间爆炸问题.本文提出了一个实现级模型检测工具LTMC(Liveness Properties Fault Tolerance Model Checker),结合故障注入技术对分布式协议的安全性属性与活性属性及其容错机制进行验证.同时,基于分布式系统节点的角色,本文提出了一种对等约减策略PRP(Peer Reduction Policy)对LTMC需要搜索的状态空间进行约减,缓解了状态空间爆炸问题.此外,LTMC通过引入逻辑时钟机制,优先搜索那些更有实际价值的事件执行路径.LTMC能够有目标地在待验证系统运行的特定时刻注入特定的故障,而不依赖于随机故障注入策略;当待验证系统发生改变时,只需要简单地对工具进行轻微的修改;LTMC可以系统地发现分布式协议中指定类型的所有Bug.在本文最后,我们将LTMC应用到ZooKeeper和Cassandra的几个协议中,并与深度优先搜索作对比,可以发现LTMC有3.7~594.4倍的状态空间约减率.  相似文献   
8.
近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理.其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景.为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突.针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPC C1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-leaming).通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长.仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量.  相似文献   
9.
10.
本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。  相似文献   
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