基于知识库分割的多知识库整合方法

知识库是集团企业云制造平台中知识服务的重要基础,知识库的质量直接决定着知识服务的质量。目前单一分散的知识库不能提供统一的知识资源全局视图,不利于知识资源的共享。多知识库整合技术已经成为该领域的研究热点之一。提出一种基于知识库分割的多知识库整合方法,采用基于蚁群聚类的分割策略,将知识库有效划分为知识块集。在知识块间利用语义概念映射生成知识块间映射图,从而实现多知识库整合。通过对算法的时间复杂度进行分析,表明该方法在时间复杂度方面要优于基于最小概念集的多知识库整合方法;实验结果也表明该方法在运行性能方面明显优于已有的方法。     

基于和声算法异构Hadoop集群资源分配优化

异构Map-Reduce环境中资源分配策略直接影响其响应时间,如何利用有效的策略将计算任务分配到计算资源是亟待解决的问题。利用和声搜索算法对异构Hadoop集群中的计算资源分配问题进行优化。对问题进行建模时考虑了异构计算机集群中各节点的处理能力、带宽和线路质量和源数据位置等因素对计算资源分配的影响,利用和声搜索算法优化资源分配策略,以期在满足用户需求的前提下提高系统的响应时间。并用Gridsim对算法进行仿真实验,实验结果表明利用和声搜索算法可以达到减少系统响应时间的目的。