一种能耗-性能协调优化的虚拟机重放置策略

在云计算环境中虚拟机重放置方法方面,现有多数算法通常聚焦单一目标的优化,而聚焦一个单一目标通常会牺牲其他目标来达到最优效果,因此有必要考虑多目标权衡的虚拟机重放置方法。以降低能耗和保证虚拟机的服务质量为目标,提出一种能耗-性能协调的虚拟机重放置优化算法,即能耗-性能优化配合降序最佳适应算法（Energy-Performance awareness best fit descending virtual machine relocating,EPAR）,把资源使用率转化为能耗,同时权衡了能耗和性能之间的关系。该算法在选择重放置虚拟机时使用自回归模型预测下一时间段的性能。通过原型验证,EPAR算法能够在确保虚拟机服务的情况下,有效降低宿主机的能耗,避免不必要的虚拟机的迁移。     

基于农业领域的网络爬虫

以农业环境为背景,在搜索引擎基础而又非常重要的部分——网络爬虫的基础上,提出了改进的爬虫设计,其中采用了主题相关性判断和网页选择器筛选的方法,并且通过建立对应的农产品词库,结果表明在农业领域的搜索相关性上有大幅度的提高。     

基于双深度Q网络的智能决策系统研究

目前智能决策系统中的经典算法智能化程度较低,而更为先进的强化学习算法应用于复杂决策任务又会导致存储上的维度灾难问题。针对该问题,提出了一种基于双深度Q网络的智能决策算法,改进了目标Q值计算方法,并将动作选择和策略评估分开进行,从而获得更加稳定有效的策略。智能体对输入状态进行训练,输出一个较优的动作来驱动智能体行为,包括环境感知、动作感知及任务协同等,继而在复杂度较高的决策环境中顺利完成给定任务。基于Unity3D游戏引擎开发了虚拟智能对抗演练的验证系统,对演练实时状态和智能体训练结果进行可视化,验证了双深度Q网络模型的正确性和稳定性,有效解决了强化学习算法存在的灾难问题。该智能决策算法有望在策略游戏、对抗演练、任务方案评估等领域发挥作用。     

改进的遥感图像语义分割研究

近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景,对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要.提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法,通过改进单一的上采样层,利用主干网络中得到的残差进行多层上采样,保证图像在分辨率上的语义完整;同时,修改ASPP层中4层膨胀卷...