带准备时间和截止期约束的云服务工作流调度算法

带准备时间和截止期约束的云服务工作流费用优化是一个新的云计算资源优化分配问题。分析该NP-hard问题特征,建立相应的整数规划数学模型。构建有效的变量取值概率模型和更新机制,提出高质量初始群体的启发式生成方法;提出混合的分布估计算法（HEDA）,引入个体向全局最优解学习的策略,提高算法的全局搜索和局部优化能力。模拟实验结果表明此提出的方法在合理的CPU时间内可有效减少工作流费用。     

遥感卫星地面系统面向服务流程管理研究

随着遥感卫星地面系统的规模不断扩大,传统的业务流程管理在协同性和灵活性等方面已不能适应发展的需要。通过对目前流程管理技术优缺点的分析,以及Web Service技术体系架构的研究,提出了Web Service技术在遥感卫星地面系统流程管理中的应用方案,可以有效地解决跨系统、跨平台的无缝联接,将各个分系统的应用和数据集成起来。     

基于大数据的智能电网信息调度算法改进

在大数据时代，随着信息技术的发展，电网在运行过程中会产生海量的数据，且数据类型逐渐多样化，这对电网有着更高的要求，需要电网向着数字化、智能化电网转型。文中主要阐述了大数据智能电网信息调度算法，对目前的多种大数据智能电网信息调度算法进行了分析，并对基于大数据的智能电网信息调度算法提出了改进策略。     

基于数据同化和粒子群优化算法的遥感影像融合

针对现有的基于色彩空间变换、基于统计以及基于多尺度分析等融合模型的建立主要依赖于经验,其参数选取存在主观性,基本上不能根据融合图像的后续使用目的进行自适应调整的问题,该文提出了一种基于数据同化和粒子群算法的遥感影像融合框架。此框架根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个属性评价指标的加权和所组成的目标函数,再利用粒子群算法优化目标函数从而获取合适的影像。一组实验以熵、平均梯度、标准方差、空间频率和结构相似性等定量指标验证了该框架的有效性。     

卫星遥感影像处理技术及应用实例分析

本文从卫星遥感影像处理问题的研究意义出发展开叙述,结合内蒙古自治区测绘地理信息局遥感影像亚米年度匀色模板服务项目,首先简单分析了卫星遥感影像处理技术特点,然后阐述调查区域基本情况与影像利用情况,最后总结了遥感影像处理技术流程,归纳卫星遥感影像处理技术应用要点,涉及多个技术处理环节,最终项目顺利通过验收,取得了令人满意的...     

基于GPU的遥感图像前期处理算法研究与应用

针对传统的遥感图像前期处理算法在面对海量地面数据时计算时间很难满足需求的问题,基于RPC模型的遥感成像几何校正算法的并行加速和基于SIFT特征提取的图像匹配技术的并行加速研究。针对几何校正的主要步骤及其速度瓶颈问题,提出了可采用的并行加速方法,同时结合SIFT的特点提出了并行优化加速的方案。采用基于数据划分的并行方法对遥感图像的几何校正和SIFT特征提取算法进行加速。最后利用CUDA环境,在CPU+GPU异构系统下,设计试验对两个算法优化并行提速,试验结果表明,提出的加速方案和优化算法能大幅提高遥感图像的前期处理效率。     

基于决策树挖掘技术的调度算法研究

作业车间的历史调度隐含着丰富的调度信息,文章在传统调度规则、数据挖掘、遗传算法相结合的作业车间调度方法的基础上,提出了基于数据挖掘的调度算法。选择与优化目标相关的工序信息作为历史离线调度数据集的属性,提出了一种应用于决策树的属性分类方法,再利用决策树C4.5算法从数据集中获得调度知识,形成C4.5多叉树规则,进一步与启发式算法融合,改进了初始种群随机的局限性,实现作业车间的实时调度优化。仿真表明,文章所提出的算法在优化性能和收敛速度方面具有明显的优势。     

云原生技术和平台研究与实践

云基础设施由面向云迁移的“OnCloud”阶段演进到面向云构建应用的“InCloud”阶段,即云基础设施建设由资源型演进到效能型;同时云原生将带来更复杂的安全挑战,构建安全可控的云原生平台对行业云转型至关重要,即从底层操作系统到容器调度来构建本质安全的行业云平台。     

基于加气站槽车调度的模型建立与算法研究

通过对CNG的发展形势介绍,深入到要研究的具体问题——槽车调度,槽车调度就是加气站母站向子站调度发送槽车。匈牙利算法是用到线性规划上解决最优化最优解的问题。考虑到槽车调度优化的问题的特殊性,因此在匈牙利算法的思想基础上,提出了最大差值法。此方法能更高效率地运算出最优解。     

基于流程关联与筛选的性能指标提升研究

在移动互联网时代,网络的稳定与健壮,是业务发展的前提与根基。如何快速发现网络异常,或第一时间定位到故障网元,是网络维护与管理的重要任务,也是KPI性能指标提升的关键。早期的主要做法是采用DQA工具进行数据一致性核查,单一地依靠软件,在实践中暴露出一系列不足。针对早期分析方法的问题,引入大数据技术,借用常用的项目管理工具,可高速发现异常网元或性能指标异动的源头,大大缩短发现故障的时间。     

异构环境下P2P直播流媒体调度算法研究

对节点上行带宽异构环境下的P2P流媒体系统数据块调度算法进行了研究,具体包括系统模型及相关标识,基于带宽感知的数据块调度算法研究和性能评价。通过研究发现,在设计数据块调度算法时充分利用带宽异构性,优先选择高上行带宽的节点,能有效地降低平均块延时。     

基于本体技术的遥感卫星资源调度方法研究

当前遥感卫星地面运行控制业务相对独立,涉及人员干预多、流程环节繁琐,遥感资源难以统一优化调度。将本体技术引入遥感卫星运行控制领域,在建立遥感资源知识体系基础上,搭建资源调度系统,进而制订推理规则完成资源冲突的自动识别与消解,最终实现遥感资源的统一优化调度。对提高遥感卫星资源调度的智能化水平和利用率提供了参考。     

基于改进Harris角点检测算法的遥感影像匹配研究

本文基于改进Harris角点检测算法,对遥感影像匹配采用优化的Harris算子方法进行了研究.根据高分辨率遥感影像特点,提出了一种新型的影像匹配方法,其中充分融合了SIFT描述符和Harris算法.结果显示,该影像匹配方法能够得到高分辨率遥感影像匹配效果,并且与传统方法相比其还具有旋转不变性特征.本文算法在提高匹配速度的同时,匹配精度只发生了较小的降低.相对于基于SIFT的匹配方法,本文匹配方法在特征点匹配上耗时较少,匹配精度比SIFT匹配方法提高了4.18个百分点.     

WCDMA HSUPA技术中的Node B调度算法研究

HSUPA（High Speed Uplink Packet Access）是继HSDPA（High Speed Downlink Packet Access）后，WCDMA（Wideband Code Division Multiple Access）标准的又一次重要演进。阐述了HSUPA采用的三种主要技术之一的基于Node B（基站）的快速调度，讨论了HSUPA可以采用的几种分组调度算法，并对几种算法作了简要比较。     

基于人工智能的电网智能调度平台构建技术研究

随着电网中业务应用类型越发复杂,多源电网业务信息呈现出容量过大而价值密度低的特点,电网调度业务流程日趋繁琐。在此环境下,传统经验型调度模式工作效率低、协同性不强,难以满足现代电网调度运行需求。因此,提出了基于人工智能技术、依赖电力大数据驱动的调度决策支撑技术,通过智慧人机交互方法智能识别、判断、提取电力关键调度业务信息,并将不同的区域业务汇总于统一的电网智能调度平台。在平台的支撑下,有效简化并解决复杂的业务模式识别问题.将人工智能的技术优势与电网调度运行需求深度融合,从而更好地支撑电网调度、电力交易、事故异常处置等调控业务的智能应用。     

光突发交换网络数据信道调度算法的研究

在OBS网络中,核心节点的调度算法是影响网络交换性能的重要因素。如何有效地对数据突发(Data Burst)分组进行合理调度,提高信道利用率,减少丢包率是关键问题所在。在讨论了几种数据信道调度算法的基础上提出了一种BHP收集调度算法,该算法在一个收集周期内对到达的多个BHP所对应的突发数据,按照一定的方式对它们进行集中调度,从而达到合理调度。仿真结果表明BHP收集调度算法比其他几种算法的突发丢失率性能都要好。