基于CORBA的分布式信息处理异步消息通信研究

分布式计算是目前计算机应用领域中研究的热门课题,而在分布式系统中,对象之间的通信是一个关键技术。研究了基于公共对象请求代理结构(common object request broker architecture, CORBA)的分布式信息处理中的异步消息通信问题;讨论了如何实现CORBA的事件服务;提出了通过建立事件信道、事件发送者与接收者模型的方法,来实现异构网络环境下的非耦合异步消息通信。使用这种方法,提高了所开发的分布式信息处理系统的信息接发与处理的速度,解决了系统的通信阻塞等问题;同时该方法在系统中的成功使用,为提高分布式信息处理系统的机间通信速度提供了解决方案。     

基于惩罚机制的Gossip认证算法在车联网中的应用

将区块链技术和车联网(internet of vehicles,IOV)技术相结合,提出一种基于惩罚机制的Gossip认证算法.采用窗口保护机制控制网络中节点的数量,避免因网络通道阻塞破坏共识信息的达成.利用Gossip协议保证信息高效传播,并提出惩罚机制降低共识过程中恶意节点的数量.算法分析和试验结果表明,该方法在保...     

一种基于JMS 的分布式异步事务处理模型设计

传统的分布式事务处理技术在实际应用中存在着效率较低和网络环境复杂时可靠性较差等问题。文章提出了一种基于Java消息服务（JavaMessage Service,JMS）的分布式异步事务处理模型,该模型采用非阻塞的事务处理机制即异步事务处理,支持并行处理子事务和全局事务部分回滚、恢复,提高了事务处理效率,增强了系统的可靠性,为分布式应用系统在复杂网络环境下事务处理和长事务处理提供了一种较好的解决方案。     

异步机型分布式电源暂态稳定研究

分析异步发电机暂态稳定的机理,讨论极限切除滑差的计算,对典型网络进行仿真,并对仿真结果进行详细的分析.说明现有配电网继电保护很难满足故障后异步发电机不失稳的要求,并提出减少异步发电机失稳切除几率的若干措施.     

分布式实时系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限，而实际中任务的周期常常是互不相同的,将任务分配算法与单处理器的调度算法相结合，提出基于基版本／副版本技术和非抢占式EDF算法的容错调度算法，给出了基版本／副版本任务时限的设置方法，并对任务集的可调度性进行了分析，给出了任务集在给定处理器集上可调度性的判定方法.     

一种基于无线传感器网络的分布式检测系统性能优化算法

研究一种基于无线传感器网络的分布式检测融合系统的性能优化问题。融合系统由N部传感器构成,系统配置结构采用串行结构。在连接各部传感器的无线信道为非理想信道的条件下,推导了融合系统检测性能的全局最优化融合算法。采用该融合算法对系统性能进行优化,可获得明显高于单部传感器的检测性能。     

基于异步更新策略的蚁群边缘提取算法

针对蚁群算法在提取边缘不连续以及难以搜索到弱边缘的问题提出了改进措施,利用Otsu预处理,并对信息素矩阵和启发式矩阵初始化做了改进,同时加入信息素异步更新策略和参数自适应修改来避免过早陷入停滞从而发现更多弱边缘。通过主观对比和定量分析,本文方法提取了更多的连续边缘以及弱边缘,具有更好的鲁棒性。     

基于ACS的动态分布式路由算法

提出了一种利用ＡＣＳ算法进行动态更新分布式路由表的方法,仿真结果表明,ＡＣＳ算法可兼顾路长度和网络负载两方面因素,其睡效果优于传统动态分布式算法。     

基于QoS的分布式路由算法的研究

随着网络应用的不断增长，现有的路由算法难以满足用户的多QoS要求。本文在分析了经典路由算法的基础上，介绍了一种通用的分布式QoS路由算法并详细阐述了几种具有不同QoS度量的具体的分布式路由算法的实现。     

混合型P2P网络中的基于Gossip的动态自适应算法

为了提高搜索的性能,出现了混合P2P网络搜索方法。在混合P2P网络中,关键的问题在于确定资源的流行程度。针对该问题,该文提出了一种基于Gossip的动态自适应算法(DAHG),通过抛硬币操作估计节点加入和离开P2P网络时所带入和带走的文档副本数;并通过Gossips传递估计值,获得资源的流行程度。仿真结果表明,该算法具有良好的适应性,能够反映P2P网络中节点和资源的动态性,从而选择出正确的资源搜索方法,减少搜索响应时间和提高资源的命中率。     

一种有效的分布式查询算法

分布式查询是一种需要网络支持且网络通信成本较大的查询过程．查询策略和技术的优劣不但直接影响到分布式查询的通信成本，而且也影响到分布式查询的效果．一种有效的查询策略和技术将大大地节约查询所需的通信成本，缩短查询所需的时间．设计和开发出有效的查询策略和技术是分布式查询面临的挑战．WPERF 连接算法是一种新的分布式查询算法，它结合了W算法和PERF算法的特点，进一步强化了W算法和PERF的性能．理论上可以证明，WPERF 算法与W算法相比较，在不增加计算复杂性的情况下，具有更低的分布式查询处理成本．     

基于分布式框架的并行PSO算法

在使用微粒群算法对大规模优化问题求解时往往需要大量的目标函数评价次数,从而耗费大量的计算时间,而分布式计算和通用计算图形处理器(General Purpose GPU)可以减少耗时.本文通过将微粒群算法在分布式框架下GPU并行计算实现,将粒子分到各个计算节点进行异步计算,而每个节点中的粒子实行同步进化,从而提高微粒群算法求解大规模优化问题的效率.实验方法采用5个标准测试函数进行测试,实验结果表明本文方法在在求解大规模优化问题时在计算效率上有了数倍至数十倍的提升.     

基于自适应分布式搜索的供应链协调优化算法

主要研究生产计划下的多级供应链伙伴之间的协调优化问题.在多阶段多项目约束生产批量问题模型的基础上,考虑关联约束及相关需求约束.对整个供应链的生产计划问题利用拉格朗日松弛算法将其分解为多个子问题.并应用自适应分布式算法更新内部价格来协调各成员之间的决策,实现了多级供应链批量生产问题的协调优化,以及较好的保证各成员隐私.实验分析证明了该策略在协调多级供应链生产计划问题具有优越性.     

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。     

基于Q-learning的分布式自适应拓扑稳定性算法

针对移动节点对网络拓扑稳定性的影响,提出了一种预测相邻节点稳定联接的自适应分布式强化学习算法。各节点采用强化学习和学习区间自适应划分相结合的方法,利用相邻节点间的接收信号强度信息对相邻节点间的联接状态进行判定,最终预测出能够保持稳定联接的邻居节点集。通过多种条件下随机游走模型仿真,结果表明预测准确度均保持在95%左右,验证了该算法的有效性和稳定性。     

基于ICPSO算法的异步电动机参数辨识与控制

对人工免疫算法、协同进化算法和粒子群算法三者相结合的免疫协同粒子群优化算法(ICPSO)进行改进,提出了一种适用于异步电动机参数辨识的ICPSO算法,并在传统的矢量控制系统基础上,运用该算法在线辨识出异步电动机参数,实时调整解耦控制器、磁链观测器和PI调节器参数,实现参数自适应,设计了基于ICPSO算法的异步电动机矢量控制系统。仿真结果表明,与传统的矢量控制系统相比,所设计的系统受电机参数变化影响较小,在磁链观测准确性、电机转速跟踪性和电磁转矩稳定性等方面有所改善。     

基于MapReduce模型的分布式粒子群算法

通过对传统的单种群粒子群算法的分析,提出一种基于MapReduce模型的分布式粒子群算法,解决粒子群算法在求解大规模优化问题时求解效率和精度明显下降等问题。在粒子群进化过程中,粒子速度和位置的更新采用惯性权重的方法,其权重值线性递减,并且利用多子群进化策略,提高算法的收敛精度。通过MapReduce模型实现算法的并行化,有效提高算法求解效率。选取目前比较流行的几种算法,并在13个500维、1 000维的标准测试函数上仿真试验,结果显示该算法具有良好的优化性能。