分布式数据控制计算过程—DDCP算法研究

提出了一种关联规则挖掘大项集生成的并行和分布式处理的计算框架的算法，该算法以大规模事务数据库为基础，将数据有效地分片后作分布或者并行处理，通过节点之间的通信降代了节点间传输的数据量，通过算法实例验证了算法的正确性和可行性，可以在分布式或者并行环境里实现高效的数据挖掘。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计...     

用于分布式并行数据库系统的重定向算法

分布式并行数据库系统以高可用性、高效率等特征愈来愈受到人们的关注。针对分布式并行数据库系统的特征,提出了分布式并行重定向算法,实现服务器节点的透明切换。该算法不仅能实现负载均衡以及位置透明性,提高系统效率,而且能保证节点故障时事务不被中断,实现系统的高可用性。     

分布式并行服务器内部通信的近似最佳线程数

在分布式并行服务器中,节点间的高速信息交换是改善系统性能的关键.为了改善系统整体性能,在此基于操作系统的多线程时间片轮转调度分析了多收发线程传输数据时所需的近似最佳线程数,并给出了一种计算近似最佳线程数的启发式算法.通过在分布式并行数据库服务器DPSQL中测试表明:利用启发式算法获得的近似最佳线程数能提高系统的整体性能.     

一种分布式并行服务器节点故障检测算法

故障检测技术是实现分布式并行服务器容错的基础。为了尽可能减小故障检测算法对系统通信开销的增加,寄生式自适应故障检测算法被提了出来。该算法依靠系统内部固有的信息交换进行故障检测,而通过自回归AR模型预测消息的传输时间和处理时间,并以此自动调整故障检测的阈值,达到自适应系统运行状况的目的,最后通过伪代码的形式描述了该算法的实现。该算法已被应用于分布式并行数据库系统DPSQL,较好地实现了节点故障检测。     

井下人员搜救定位免疫并行分布式融合算法

将并行性、分布式和数据融合引入到基本的人工免疫算法中,提出了并行免疫分布式融合算法,优化了克隆选择和交叉变异算子.详细分析了并行分布式融合算法的过程,并在分析了井下人员搜救定位系统后,将该算法应用到系统中.通过实验验证了算法的可行性,同时与基本免疫算法作了对比实验,验证了该算法的高效性.     

面向WSN的稀疏核学习机分布式训练方法

针对无线传感器网络（WSN）中,经过多跳路由传输训练数据到数据中心进行集中式训练时存在的高数据通信代价问题,基于L1正则化的稀疏特性,研究了仅依靠邻居节点间的协作,在网内分布式协同训练核最小均方差（KMSE）学习机的方法.首先,在节点模型与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下,利用并行投影方法和交替方向乘子法对L1正则化KMSE的优化问题进行稀疏模型求解;然后,当各节点收敛到局部稳定模型时,利用平均一致性算法实现各节点稀疏模型的全局一致.基于此方法,提出了基于并行投影方法的L1正则化KMSE学习机的分布式（L1-DKMSE-PP）训练算法.仿真实验结果表明,L1-DKMSE-PP算法能够得到与集中式训练算法相当的预测效果和比较稀疏的预测模型,更重要的是能显著降低核学习机训练过程中的数据通信代价.     

一种改进的分布式搜索引擎模型

为了解决传统分布式搜索引擎存在的搜索性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型．提出了一种非集中的高并行化搜索模型,该模型按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索算法(multi max score heap,MMSH)．实验结果表明:改进模型中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量．索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎的性能．     

煤矿井下无线传感器网络分布式信道快速分配算法

在深入分析现有的分布式信道分配算法的基础上,结合无线传感器网络节点分布的特点和网络架构等特征,通过采用接收者协议干扰模型和确定网络节点最小发射功率的方法,提出了基于网络拓扑最大链路边数的分布式信道分配算法CALENT.与现有的无干扰分布式信道分配算法Dis-Link的深入分析和对比研究表明,CALENT算法在同信道干扰指数和算法收敛速度等方面具有明显的优势,性能表现更为优越.     

水环境无线传感网中的分布式招募调度算法

针对基于测距的睡眠调度算法(RBSS)招募节点能耗大,导致网络过快失效问题,结合水环境无线传感网规则部署,采用分布式思想,提出一种基于测距的分布式招募调度算法(RBDRS).RBDRS算法采用分布式招募方法,将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗.招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点.仿真实验结果表明:与RBSS算法相比,RBDRS算法可均衡网络能耗,延长网络生命周期.