延迟可扩展性与并行执行时间的关系

针对以往关于可扩展性研究中未充分考虑并行执行时间因素,可扩展性与并行执行时间的关系仍未研究清楚的问题,深入和全面研究延迟可扩展性和并行执行时间的关系,得出并证明了不同算法〖CD*2〗机器组合体在相同初始状态下进行延迟扩展后,若执行更快的组合体具有更好的延迟扩展性,则该组合体在扩展后仍将保持更快等重要结论。这些结论丰富了可扩展性和并行执行时间关系的研究内容,为并行计算延迟扩展获得理想扩展性能提供了理论依据。最后,通过对不同算法〖CD*2〗机器组合体进行扩展实验,进一步验证了结论的有效性。     

数据网格关键技术分析

该文阐述了数据网格与计算网格的关系,并分析了数据网格的基本特征和体系结构。重点研究了构建数据网格的多种关键技术。最后通过一个数据网格工程的实例,探讨了数据网格的应用领域及实践价值。     

基于模糊Petri网的服务发现框架研究

现有的主流服务发现方法不支持模糊逻辑推理，无法处理软计算语义，从而缺乏灵活性．为了弥补人类可理解的软计算逻辑和机器能够识别的硬逻辑的差异，提出了面向服务基于模糊Petri网的Multi-Agent服务发现框架．为支持这一框架。设计了一种模糊Petri网服务描述语言，其主要特点是变迁表示一个服务或者请求；变迁的输入库所表示服务执行前应满足的条件，变迁的输出库所表示只有在所需争件满足的情况下服务才能成功执行．变迁相关的CF值（certainty factor value）表示服务消费者对Agent所提供服务的置信度．其次，提出了支持软计算语义的松弛匹配机制，并且给出了模糊松弛匹配算法；借助于本体库（类库），通过计算命题的真实度，在不精确模糊信息情况下，可以实现服务和请求的模糊松弛匹配．     

动态粗糙模糊集及其在模糊规则提取中的应用

基于粗糙模糊集的规则提取方法通常分为两步:首先利用粗糙模糊集进行属性约简,然后采用提取模糊规则的方法提取规则.在规则提取的预处理阶段通过属性约简某种程度上可以缩短规则提取的时间,但其固有的不足导致不利于产生良好的规则.在模糊规则产生过程中避开属性约简,可以提高规则提取方法的适用性,降低计算复杂度.本文提出了动态粗糙模糊集的概念,基于此的规则提取算法不再依赖于属性约简,而是基于粒度序和逐步缩小的论域.首先,通过两种不同方式定义了动态粗糙模糊集并得到一些重要性质;在此基础上提出一种新的模糊规则提取算法;最后通过对比实验说明了算法的有效性.     

基于向量空间模型的网页文本可信性分类方法

开放网络环境下存在大量的信息文档,如何判断文档内容的可信性、安全性一直是一个值得深入研究的问题。论文研究了可信文本分类的方法,收集了体现文本可信性的点滴素材,建立了文本的信任特征向量,并结合已有的特征选择方法,实现了一个基于向量空间模型的文本可信性分类算法,实验表明该方法具有较好的分类效果。     

基于CPi-calculus的网格服务行为研究

当前基于网格服务组合的编排方案（choreography proposals）只给出服务描述层面上的定义,没有提供任何推导方法来保证基于此编排方案的服务的一致性。如何验证组合服务行为的正确性和有效性是当前亟需解决的一个研究课题。形式化方法提供了行之有效的建模、推导和验证机制。本文给出网格服务组合基调,基于此基调分析了网格组合服务的动态交互行为特性,提出基于CPi-calculus（Conditional Pi-calculus）的网格组合服务的行为交互模型（IABM）,并给出组合服务交互行为的形式化描述,最后进行交互行为的模拟验证。该网格服务行为交互模型为今后网格服务的组合优化工作提供了代数推导依据。     

一种基于信誉机制的二阶段服务资源发现模型

服务资源的不可靠性使得用户难以安全有效的使用网络上的各种服务.参考社会学的人际关系信任模型,利用P2P网络建立基于信誉机制的服务发现模型,并利用Bayesian方法对服务节点的信誉度进行合理评估,从而设计出安全实用的服务发现算法.仿真结果证实,提出服务发现算法能够充分地利用P2P网络的高效性对可信的服务资源进行发现,促进服务节点间的交互,并能有效保障用户在可信方面的服务安全需求.     

一种非可规约循环的投机并行方法

传统的并行编译器在处理非可规约循环时一般使用结点分割法,但由此带来的代码复制是不可避免的。本文使用投机的方法来挖掘非可规约循环的并行性,该方法在编译时查找程序中的非可规约循环,在运行时使用＂持续引用＂策略预测该循环的入口,进而实现非可规约循环的并行化。     

随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法

针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法.首先,用排队模型对云计算系统进行建模,分析云计算系统的平均响应时间和平均功率,建立云计算系统的能耗模型.然后提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略,分别针对空闲能耗和“奢侈”能耗进行优化控制.基于该调度策略,设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints).实验结果表明,该算法在保证执行性能的前提下,可大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

基于因子分析的动态负载均衡算法

随着互联网的不断发展、用户数量的急剧增长,互联网中出现了网络拥塞、服务器负载过重、响应时间过长等严重问题,其中负载均衡算法是影响服务器集群整体性能的一个关键因素。运用统计学中的因子分析理论,提出了一种基于因子分析的负载均衡算法。该算法利用因子分析法计算出综合负载,并用这个指标帮助负载均衡器选择合适的服务器,均匀地将用户的请求进行分发,从而达到整体上较好的负载均衡。