基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略

以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速度方向,结合遗传算法全局最优搜索、粒子群算法局部快速收敛等优点设计适用于天基资源调度的遗传-粒子群算法。通过实验验证遗传-粒子群算法能够在较短的时间内计算出全局最优解,是一种高效的天基资源调度解决方法。     

云存储中基于SBT的数据完整性验证机制

云存储中数据完整性验证的主要思想是利用树形或类树形数据结构来存储用户外包的数据,并将该数据结构与适当的密码学技术结合使其具备可认证性,即认证字典。该文将基于结点大小平衡树(size balanced tree,SBT)结构来构建认证字典,并在该认证字典基础上设计出数据完整性验证方案。基于SBT结构的数据完整性验证方案能更好地支持动态数据集的完整性验证,避免了数据更新引起的周期性重构。实验结果表明,相对于基于AVL树、Treap的认证结构,基于SBT结构的认证字典具备更好的平衡性和更高的数据操作效率。