分布式计算平台中任务调度的模拟器研究

提出与描述一个分布式计算平台中任务调度的模拟器,该模拟器可以用来仿真与评测网络计算平台上的主-从模式的并行分布式应用.它采用任务跟踪的方式,周期性的收集任务相关的收据来实现.该模拟器支持多种运行场景、根据应用的需求来控制输入参数;能够完成不同任务调度策略分析与检查点文件共享策略分析.分析了两种类型的任务调度算法在模拟器上的仿真:FCFS(First Come First Served)策略和MinMax(unassigned min-max)策略.模拟与性能结果表明:该模拟器可以仿真因特网上的大规模分布式计算平台的调度策略与检查点策略对通信轮回时间的影响,是一种接近真实世界的仿真结果,方便了程序员的操作.     

计算资源共享平台中工作流任务调度研究

提出了计算资源共享平台中具有时间约束的工作流任务调度方法,该方法利用了非集中式的树型应用层覆盖网络拓扑结构,从而可以高效而快速的收集资源的可用信息。采用全局调度器与本地调度器结合的方式,通过定义资源的收集功能过程,使每个节点中的本地调度器能够把自身的资源可用信息提供给全局的调度器,工作流中任务的最后期限时间约束和任务的恢复时间以一种时间间隙的机制来完成。仿真结果表明,分治模式和解方程类的迭代模式的工作流任务能够在平台上成功调度运行,具有比较快的响应时间和低的通信负载。     

对象和关键帧相结合的监控视频摘要提取方法

参考了基于对象和基于关键帧的视频摘要技术,阐述了一种基于对象的视频摘要技术的主要方法流程,并在传统基于对象方法的基础上融入了改进的关键帧提取方法,以单个运动对象为目标进行视频空间上的压缩,通过实验验证,在不遗漏关键信息的前提下大幅度地减少了视频冗余信息,使用户可以在短时间内更加快速便捷地阅读视频监控内容,找出有用信息。同时提出了一种更为合理的视频摘要合成流程,为视频摘要领域的深入研究提供一定的参考。     

AUV协同设计平台中多任务流调度算法研究

对AUV协同设计平台中多个任务流的调度问题进行建模,将其转换为分布式计算环境下的独立任务在线调度问题。针对系统异构和任务流具有优先级属性的特殊性,提出了一种基于预测的多任务流调度算法,采用统计和预测的方法评估各工作站执行任务的效用,并设计优先级策略和暂停调度策略,保证具有较高优先级的任务流较早分配和执行。实验结果表明,该算法在参数选取适当的情况下,性能优于传统的MCT和MET任务调度算法。     

视频摘要技术综述

目的 类似于文本摘要,视频摘要是对视频内容的总结。为了合理地评估视频摘要领域的研究进展,正确导向视频摘要的继续研究,本文归纳总结视频摘要技术的主要研究方法和显著性成果,对视频摘要技术进行综述。方法 依据视频摘要的两个主要生成步骤:视频内容分析和摘要生成分别介绍视频摘要的主要研究方法。同时,分析了近5年视频摘要领域的研究状况,对视频摘要发展的新趋势:实时视频摘要和多视角视频摘要进行了阐述。最后,还对视频摘要的评价系统进行了分类总结。结果 对视频摘要进行综述,对摘要中的语义获取难题提出了2种指导性建议。并依据分析结果,展望了视频摘要技术未来的发展方向。结论 视频摘要技术作为视频内容理解的重要组成部分,有较大研究价值。而目前,视频摘要在视频语义表达和摘要评价系统方面并不精确完善,还需进一步的深入研究。     

AVS监控档视频的压缩域摘要研究

传统的像素域视频摘要方法需要完全解码视频,计算时间长。因此提出了一种在不解码的前提下直接在压缩域生成AVS格式摘要视频的算法。首先对AVS码流中的运动向量(MV)进行分析,提取前景运动宏块;然后跟踪前景宏块,得到有效的运动目标轨迹;最后提取AVS监控档视频中的背景帧,并将它与运动目标轨迹相结合,生成摘要视频。实验表明,该算法能够在压缩域下有效地生成摘要视频,相比于传统方法具有更快的处理速度。     

视频摘要技术研究

对视频摘要技术进行了研究,将视频摘要按其表现形式分为以标题、关键帧和故事板为代表的静态视频摘要以及以缩略视频为代表的动态视频摘要,并对其中涉及的关键技术进行了探讨,最后对视频摘要技术未来的发展方向进行了总结与展望。     

随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法

在云计算计算系统中,经常会出现一些关于能耗浪费的问题,比如说在计算机运行的过程中,因为任务调度的不匹配而产生能耗的大量浪费以及计算机出现节点空闲导致大量的空间能耗,为了解决这些问题,经过相关的计算及验证,提出了一种优化的方法,即就是通过任务调度的方式进行能耗优化.第一步则是建立模型,运用排队模型对云计算系统的平均响应时间和平均功率进行分析,建立相应的能耗模型,然后在大服务强度以及小执行能耗任务调度策略的基础上,对空间能耗以及奢侈能耗分别进行优化,然后设计能够满足性能约束的算法,经过实验,这种算法能够在保证良好执行性能的基础上降低计算机的能耗浪费.     

基于摘要策略的分布式网络视频监控系统

本文针对跨地域和多节点的网络视频监控系统进行了研究，给出了基于摘要策略的网络视频监控系统的设计思路，该系统的主要特点是中心端采用摘要策略进行监控和录制，而整个系统采用分布式架构，文章的最后给出了系统关键部分的软件实现。     

一种层次视频摘要生成方法

视频摘要是视频内容的一种压缩表示方式。为了能够更好地浏览视频，提出了一种根据浏览或检索的粒度不同来建立两种层次视频摘要(镜头级和场景级)的思想，并给出了一种视频摘要生成方法：首先用一种根据内容变化自动提取镜头内关键帧的方法来实现关键帧的提取；继而用一种改进的时间自适应算法通过镜头的组合来得到场景；最后在场景级用最小生成树方法提取代表帧。由于关键帧和代表帧分别代表了它们所在镜头和场景的主要内容，因此它们的序列就构成了视频总结。一些电影视频片段检验的实验结果表明，这种生成方法能够较好地提供粗细两种粒度的视频内容总结。     

基于改进的蝗虫算法的云计算任务调度研究

针对云计算任务调度存在完成时间长、成本消耗大以及负载不均衡的问题,提出一种基于改进的蝗虫算法(Imorve Grasshopper Optimization Algorithm,IGOA)的任务调度方案.对蝗虫算法采用反向学习和柯西分布分别优化种群和递减系数,提高算法的性能;用自然数对蝗虫个体编码表示蝗虫的位置,将每一...     

基于改进克隆选择算法的云计算任务调度算法

在云计算中,系统要面对庞大的用户群,处理大量任务以及数据。如何对云环境中的大量任务进行高效的调度、满足用户需求成为了云计算中所要解决的重要问题。针对云计算的并行编程模型,借鉴生物免疫系统的克隆选择机制,利用生物工程中基因重组技术,提出一种基于基因重组的克隆选择算法,将此算法应用到云环境的任务调度问题中,可以确定最佳的任务调度方案。通过仿真实验将此算法与传统克隆选择算法进行比较,结果证明此算法的收敛速度与收敛精度均优于传统克隆选择算法,并且通过此算法可以确定较优的任务调度策略,是一种云计算环境中有效的任务调度算法。     

基于MGA-PSO的云计算多目标任务调度

为了提高云计算任务调度的效率,将微生物遗传算法(MGA)和改进的粒子群算法(PSO)融合成MGA-PSO算法用于云计算任务调度.综合任务完工时间、任务执行成本及虚拟机负载均衡三个目标构造适应度函数,以此寻找任务调度的最优解;对粒子群算法进行改进,使用动态惯性权重策略以提高算法的自适应搜索能力;在任务调度前期使用MGA算...     

基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法

在云计算环境中用户数量众多,系统要处理的任务量十分巨大,为了使系统能够高效地完成服务请求,如何对任务进行调度成为云计算研究的重点。提出一种基于粒子群优化和蚁群优化的任务调度算法,该算法首先利用粒子群优化算法迅速求得初始解,然后根据该调度结果生成蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法得到任务调度的最优解。通过在CloudSim平台进行仿真实验,表明该算法具有较好的实时性和寻优能力,是一种有效的调度算法。     

基于公平性和负载均衡的云计算任务调度算法

任务调度是云计算的关键技术之一,其主要目标是能更有效地满足系统资源和任务的公平性,同时尽可能实现系统资源的负载均衡。结合遗传算法的优点,提出一种公平均衡遗传调度算法FBGSA(Fair Balanced Genetic Scheduling Algorithm)。该算法充分考虑到任务调度过程中资源和任务的公平性问题,以及资源的负载均衡等因素。实验结果显示该算法不仅可以有效减少任务总完成时间,而且可以满足系统资源和任务的公平性,有效实现资源负载均衡。     

基于Hadoop一种移动云计算本地化调度算法的研究

移动云计算将云计算的概念引入到移动互联网中。在对移动终端和云计算进行研究的基础上,针对移动终端请求计算量小、并发性高、用户实时性要求高的特点,提出一种基于Hadoop的移动云计算本地化调度算法。同时针对实际应用场景可能出现的热点数据问题,给出改进方案。实验结果表明改进后的本地化调度算法能够缩短系统响应时间,提高系统的吞吐率。     

基于云计算平台的动态增量密度算法研究

针对传统密度聚类算法处理海量数据时间复杂度高且不适合处理动态数据等问题,提出一种利用参考点和MapReduce模型进行动态增量聚类的密度算法。其创新点在于,该算法实现了一种能够处理海量动态数据的聚类算法,保证了增量聚类与重新聚类结果的一致性,并具有可扩展性的特点。实验结果证明:该算法降低了参数敏感性,提高了密度算法的聚类效率和资源利用率,适合大数据分析。     

基于云计算技术的全媒体服务平台架构研究

云计算技术在传媒界的应用已经为业态发展和竞争带来了显著的变化。而且云计算在未来的市场规模、发展潜力及作用也开始得到传媒界的普遍重视。电视、报刊、网络等不同类型的媒体都开始积极推动新媒体技术的应用和发展,力求借助其促进自身的进步。全媒体是未来媒体存在和发展的基本形态,单一形态的媒体市场的竞争中得到持久的发展。云计算和全媒体,一个是未来媒体赖以发展的技术基础,一个是媒体发展形态,正确认识两者之间的辩证关系对于媒介发展至关重要。     

基于遗传蚁群算法的雾计算任务调度研究

雾计算是部署在网络边缘的分布式系统,任务调度是雾计算中最重要的研究问题之一.针对雾计算环境下任务请求的合理调度问题,提出基于雾计算的遗传蚁群算法.算法前期利用遗传算法快速搜索能力避免蚁群算法前期搜索能力不足的问题,后期利用蚁群算法正反馈的特性进行解空间的搜索.仿真实验结果表明,该算法在CPU执行时间和分配内存方面优于传统的遗传算法和蚁群算法.     

Hadoop平台下计算模型中调度策略的研究

针对Hadoop平台下默认调度算法FIFO、计算能力调度算法以及公平调度算法在调度过程中遵守严格的队列顺序,导致一些任务被调度到不满足数据本地性节点上的问题,提出一个基于本地性的调度算法——延时调度。该算法在维护公平性原则的同时,当一个被调度的作业无法启动一个本地的任务时,让这个任务等待一小段时间,调度其他作业先执行。实验结果表明,此调度算法缩短了作业平均响应时间,有效增加了集群系统的吞吐量,提高了集群资源利用率。