云资源中多目标集成蚁群优化调度算法

针对云计算环境的复杂性和云资源的不确定性,提出多目标集成蚁群优化调度算法。采用熵度量云资源的不确定性,进行信息素全局更新,以提高算法收敛速度;将Min-min算法得出的任务预期最小完成时间作为启发信息,以实现最小调度时间;在信息素局部更新时加入负载系数,根据当前负载情况调节信息素,满足负载均衡需求,同时在更新时考虑信息素扩散因素,不仅计算当前节点还考虑周遭节点信息素情况,可增强蚂蚁间协作,提高最优解的性能。改进后算法比原始蚁群算法降低了算法复杂度,提高了最优解精度。云仿真系统实验测试表明改进算法在调度时间、负载均衡等方面表现均优于其他算法。     

基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究

本文对现有的基于蚁群算法的路由协议进行了深入的研究,并提出了一种基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法（ABMR）,该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、信息素更新方式和多路径建立机制等方面作了改进。在信息素更新公式中综合考虑了路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点Sink的跳数和路径的拥塞程度。在信息素更新方式上,改变传统的信息素的累加更新方式,采用彻底的链路信息素更新方式,使网络负载更加均衡。ABMR的多路径生成机制可以在源节点和目的节点间更加合理的建立起多条路径。数据发送阶段,概率路由选择策略使数据流量均衡的注入无线传感器网络。本文在NS-2仿真环境下对ABMR协议进行仿真实验,仿真结果表明,和传统协议比较, ABMR协议在能量有效性、数据分组投递率以及分组端到端时延等方面都有一定的提高。     

混合蚁群算法在网格计算任务调度中的应用

网格环境下的资源分配与任务调度问题已经被证明了是一个NP难题,而传统的任务调度算法很难对大量的异构的、动态的网格任务进行有效的调度。本文提出了一种任务调度模型,并且在该模型中采用混合蚁群算法,该算法以信息素为启发,引导蚂蚁选择最优资源。蚂蚁选择资源之后不仅进行信息素的整体更新,还要求预分配网格资源时进行信息素的局部更新。模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法。     

一种基于跨层负载感知和双向逐跳信息素更新的自组网蚂蚁算法

本文将跨层优化和蚂蚁优化方法结合起来解决自组网中的负载均衡问题,提出了一种基于跨层负载感知和双向逐跳更新信息素的蚂蚁优化路由协议（CLABHPU）.协议将整个路径中各节点MAC层的总平均估计时延和节点队列缓存的占用情况结合起来,共同作为路由选择和路由调整的重要依据,进行按需路由发现和维护;通过拥塞节点丢弃蚂蚁分组的方法减少了控制开销,增加了算法的可扩展性,较好地解决了自组网中现有基于蚂蚁算法的路由协议中普遍存在的拥塞问题和路由开销问题.同时,协议在路由发现阶段通过中间节点对信息素表进行双向和逐跳更新,提高了算法的收敛速度和对异常情况的反应速度.通过概率选路提供到目的节点的大量冗余路由,提高了算法的可靠性和顽存性.仿真结果表明,CLABHPU在分组成功递交率、路由开销以及端到端平均时延等方面具有优良性能,能很好地实现网络业务流负载均衡.     

多蚁群算法的网络负载动态均衡方法

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种多蚁群网络负载动态均衡方法,采用网络流量工程理论中拥塞控制机制实现信息素随网络流量动态释放与更新。算法通过蚁群间信息素的动态相互作用（蚁群内信息素相互增强,蚁群间信息素相互削弱）,将代表网络负载的蚂蚁合理分配到可用路径,避免蚂蚁集中到特定路径而造成网络拥塞。实验结果表明,通过路径信息素控制能够实现网络负载均衡,有效提高网络在路径延时、平均带宽利用率和平均丢包率方面的性能。     

基于蚁群算法的无线传感器网络能量有效路由算法研究

本文结合蚁群算法的理论,提出了改进的能量有效路由算法(IEEABR),该算法在蚂蚁数据包结构、概率选择公式及信息素更新公式等方面做了改进.通过为前向蚂蚁与后向蚂蚁设计不同的报文结构提高了传输效率.概率选择过程中考虑邻居剩余能量的相对大小,能够避免蚂蚁选择能量较小的邻居作为下一跳,均衡了网络能量的消耗.让前向蚂蚁在路径搜...     

传感器网络中基于模糊理论和蚁群的路由算法

在蚁群算法基础上引入模糊理论的概念,提出基于模糊理论和蚁群BFTAC(Based on Fuzzy Theory and Ant Colony)的路由算法。BFTAC算法前向蚂蚁在路径探索中,通过模糊综合评判法选择下一跳节点;信息素更新过程中,成功到达汇聚节点转化的后向蚂蚁根据对应的前向蚂蚁携带的网络信息增强路径信息素,而未成功到达的要削弱信息素;数据传输时,采用低能量节点休眠工作机制,以此达到均衡网络节点的能耗的目的。仿真实验表明,与基于能量有效蚁群算法(EEABR)进行比较,相同条件下BFTAC算法有效地减少了网络平均能量消耗,增强了网络节点的存活率。     

网格计算中基于改进蚂蚁算法的任务调度研究

文中提出了一种以蚂蚁算法为基础的改进算法,用以解决网格环境下的任务调度问题.首先从蚂蚁算法的基本思想出发,结合网格环境下任务调度的特点,逐步改进了资源信息素的初始化处理、局部更新及全局更新方式,并针对网格环境下的任务给出信息素的概念;然后,综合考虑资源信息素和任务信息素两方面的需求,提出了一种新的任务选择资源机制;最终,提出了一种基于蚂蚁算法的、改进的网格任务调度方法.通过仿真实验的结果分析表明:基于蚂蚁算法的、改进的网格任务调度方法实现了网格环境下任务的有效调度问题,并使系统获得较好的负载平衡度.     

无线多媒体传感器网络蚁群路由算法研究

对蚁群路由算法在无线传感器网络中的应用进行了调查,给出了一种基于基本蚁群路由算法的无线多媒体传感器网络的QoS路由算法,并通过仿真实验研究了前向蚂蚁数量及网络节点数量对算法性能的影响.为了提高算法性能,将前向蚂蚁数量引入到信息素挥发因子中,以减少算法对前向蚂蚁数量的依赖.同时引入基于地理位置已知的前向邻居节点集的概念对算法进行改进,以解决基本蚁群路由算法初始化问题.仿真结果表明改进后的蚁群路由算法能够有效提高算法性能.     

基于元胞蚁群优化算法的农业无线传感器网络路由研究

无线传感器网络(WSNs)进行农业信息采集时,针对传感器节点数量多,能量消耗不均衡的特点,提出基于元胞蚁群优化(CACO)的WSNs路由算法。算法将网络中的节点映射成CACO算法中的元胞,通过改进蚂蚁信息素更新模型,引入睡眠唤醒机制,有效地减少了节点间的通信,从而改善能量消耗不均衡。仿真结果表明:该算法有效地减少了网络耗能、节点消亡数量,延长了网络生命期。     

Hybrid Cloud Architecture for Higher Education System

As technology improves, several modernization efforts are taken in the process of teaching and learning. An effective education system should maintain global connectivity, federate security and deliver self-access to its services. The cloud computing services transform the current education system to an advanced one. There exist several tools and services to make teaching and learning more interesting. In the higher education system, the data flow and basic operations are almost the same. These systems need to access cloud-based applications and services for their operational advancement and flexibility. Architecting a suitable cloud-based education system will leverage all the benefits of the cloud to its stakeholders. At the same time, educational institutions want to keep their sensitive information more secure. For that, they need to maintain their on-premises data center along with the cloud infrastructure. This paper proposes an advanced, flexible and secure hybrid cloud architecture to satisfy the growing demands of an education system. By sharing the proposed cloud infrastructure among several higher educational institutions, there is a possibility to implement a common education system among organizations. Moreover, this research demonstrates how a cloud-based education architecture can utilize the advantages of the cloud resources offered by several providers in a hybrid cloud environment. In addition, a reference architecture using Amazon Web Service (AWS) is proposed to implement a common university education system.     

对APT攻击的检测与防御

本文对APT攻击进行描述,指出APT攻击对企业造成的危害及企业对此类威胁防御的迫切需求。针对此问题,给出了防御APT攻击的利器"金山KingCloud私有云安全系统",并对该系统如何保证用户IT生产环境安全稳定进行了详细说明。     

云计算及其安全在美国的发展研究

文章分析研究了美国政府对于云计算的积极推动与发展应用,着重分析了云安全和云标准两大影响云计算发展的瓶颈,详细介绍了美国政府、军方和业界围绕云安全和云标准进行的研究、实践和探求,向读者呈现云计算在美国的发展应用概貌.     

云存储性能评测技术研究

随着网络和存储技术的发展, 提供可共享和便捷使用云存储服务已成为互联网的一种重大新型应用模式和发展趋势。但由于系统规模巨大且存储内容多变, 传统的性能评价及测试方法已不适用于云存储平台。提供云存储系统性能评测的思路, 建立面向不同用户、适用于不同阶段的多指标三维评测体系, 采用云测试云的方案测试不同物理位置上的节点访问性能。     

基于异步数据云的云备份平台

随着信息化技术的发展,信息系统安全在企业管理中显得越来越重要。在分析了云存储技术架构的基础上,提出了一种新的基于异步数据云的系统备份平台,将逻辑数据云与物理数据云接入网络,提供稳定、高效的数据备份功能,并针对不同备份对象制定备份策略,从而达到备份资源优化的目的。在浙江中烟备份系统的应用实施,充分说明该平台是一种适用于跨地域、大数据量的数据备份方案。     

云计算及其关键技术研究

在分析现有定义的基础上对云计算提出了较全面的参考性定义,并给出了云计算的六大特征、四种部署模式和三种服务模式.此外,通过对云环境中三种角色的责任分析和对主流云计算产品的研究,抽象出了支撑云计算的关键技术,最后指出云计算对未来软件市场发展的影响.     

云计算架构与企业“云”应用研究

云计算是物联时代的热点话题,国内外知名的大企业都在进行云计算架构的相关研究。谷歌、微软、华为均在部署并架构自己的云计算平台,云服务无疑将成IT企业未来的赢利模式。文中主要对云计算架构进行技术分析与应用研究,并对构建企业“云”应用所面临的挑战加以分析,提出了应对方法与实践过程,以便为物联时代企业构建可靠、高效的云服务提供技术支持。     

多层云计算平台的架构模式磁

论文从三个方面介绍了企业多层云计算平台的研究,首先介绍了当前的四种云计算模式,其次提出企业多层云计算平台的架构,第三部分对当前常用企业云计算平台和多层云计算平台运算速度进行了比较,最后分析了多层云计算平台的优点和问题。     

云计算与云安全

云计算无疑是眼下的一个热点问题.有无数的论坛与专家在关注云计算与云安全问题.本文在分析了云计算的关键技术及其优势后.探讨了目前云计算所带来的云安全问题.     

云计算安全问题综述

云计算的巨大的增长空间是不容置疑的,但是在发展过程当中面临很多的问题,而在所有问题当中安全问题尤为突出。本文在客观分析了云计算发展面临的问题的同时总结了云计算安全的最新的研究成果,并提出了一种将可信计算作为云计算的安全支撑技术的方案。