链路约束的分布式网络监测模型

分布式网络监测系统能够实时有效地收集网络性能数据,但收集过程受到链路延迟和路由跳数的约束．链路约束的分布式网络监测模型研究如何在链路约束下用最小的代价部署整个分布式网络监测系统;链路约束的演化网络监测模型研究在网络演化的情况下,如何用最小的更新代价重新部署监测系统使之满足链路约束．求取这两个模型的最优解的问题都是NP难的．通过指定权函数的形式,两个模型对应的最优化问题能够映射成带权的集合覆盖问题,采用贪婪策略能够得到近似比不超过ln n＋1的近似算法,其中n是被监测节点的数目．通过仿真实验还讨论了如何选择恰当的链路延迟约束值．     

分布式约束优化

多Agent系统由于拥有智能性、自主性以及协同性等一系列的特性受到人们广泛的关注.分布式约束优化是协调多个Agent解决分布问题的有效技术,目前是多Agent领域的研究热点.本文将首先介绍分布式约束优化问题的基本概念和框架结构,总结现有的解决该问题的主要算法.并通过效率、性能、隐私等各方面对这些算法进行全面的比较与分析,然后介绍分布式约束优化问题的一些典型应用,最后还将对分布式约束优化问题及其算法未来的研究发展方向进行论述.     

基于Hyper-v R2的服务器虚拟化资源分配优化

基于微软的Hyper-V R2虚拟化架构,提出了整合物理服务器时的资源分配定性分析原则、定量计算规则和资源动态分配的方法。首先通过对比VMware vSphere、Microsoft Hyper-V和Citrix Xen Server的裸金属虚拟化架构,得出微软虚拟化Hyper-V架构的优势,然后从资源的定性分析和定量计算上给出资源分配方法,并借助性能与资源优化(PRO)监视器实现虚拟化后的动态资源分配,最后通过实践分析论证这些资源分配方法的效果,结果表明,该方法能很好的满足企业用户的需求,灵活性高,性能优越。     

基于非凸约束信息的传感器网络节点定位方法

节点定位是无线传感器网络中的关键性问题,大多数定位方法无法评估每个节点的定位精度。该文提出一种无需测距的定位算法,将传感器节点的真实位置限定于一个区域中,使用该区域的面积评估传感器节点的位置精确度,利用网络中的非凸约束提高定位精度。仿真结果表明,在使用非凸约束的情况下,对于节点总数为250,20%为已知位置节点的传感器网络来说,90%的节点能较好地被定位。     

基于节点表示和子图结构的动态网络链接预测

动态链接预测的关键是建模网络动态性和抽取局部结构特征.为此,文中提出基于节点表示和子图结构的动态链接预测方法.为了建模节点的动态演化特性,引入节点向量模型,按序拼接各个历史快照的节点表示.为了建模链接的局部子图结构信息,引入图同构算法,编码局部子图的拓扑结构.最终目标链接的特征表示融合每个历史快照中目标节点对的向量表征和局部子图的拓扑结构.实验表明文中方法性能较优.     

基于虚拟化技术的分布式蜜网

合理的搭建蜜网可以帮助网络管理员成功地捕获黑客行为,提升网络安全.在一个复杂网络环境中要实现分布式部署多个蜜罐需要相当大的人力和物力,虚拟化技术的应用可以帮助我们很好的解决这一难题.在实际环境中使用低交互蜜罐在VMware中构建了分布式蜜网体系,采用了XMPP技术进行捕获数据共享,使用carniwwwhore框架实现了数据统计和可视化输出,达到了很好的运行效果.     

基于分布式约束优化的武器目标分配问题研究

为解决舰艇编队协同防空中的武器目标分配(WTA)问题,提出一种将WTA问题建模为分布式约束优化问题的方法。介绍求解分布式约束优化问题的2个典型算法ADOPT和DPOP。通过Frodo软件平台对舰艇拦截多批反舰导弹过程进行仿真,比较2个算法在仿真时间、通信量等方面的性能,结果证明了该方法求解WTA问题的可行性。     

基于节点相似性的链接预测

链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。它是通过已知的网络结构等信息预测和估计尚未链接的两个节点存在链接的可能性。目前大部分基于节点相似性的链接预测算法只考虑共同部居节点的个体特征,针对目前预测。算法对共同部居节点间相互关系的考虑不足,提出了一种新算法:节点引力指数算法。该算法在保持低时间复杂度的同时,提高了预测的准确率。通过多个现实网络实验证实了算法的预测效果。     

基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法

为提高虚拟网请求接收率和底层网络资源利用率,提出了基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法,算法能够将资源竞争最大化的虚拟节点划分在一个组,实现虚拟网映射结果全局最优。通过时间复杂度分析和仿真实验验证了提出的算法能够显著降低虚拟网络节点迁移算法的运行时间;通过仿真实验,将提出的算法与No-Migration算法和Long-Duration算法进行对比,验证了提出的算法有更高的请求接收率、更高的平均收益,可以节省底层网络资源开销。     

基于链路重构策略的网络抗毁性优化研究

网络抗毁性优化是目前通信网络研究的重要领域。为实现对通信网络的抗毁性优化,提高网络抗打击能力,对网络抗毁性与网络聚合度之间的关系进行分析,利用该结论提出了网络抗毁性优化的链路重构策略。一是通过对传统HBF-α算法链路重构策略的调整,提高了网络优化效果,且算法复杂度低、收敛速度快、效率较高;二是结合部分通信网络实际要求,提出了保证节点度不变的重构策略,以网络聚合度为目标函数,使用模拟退火算法有效解决了HBF-α策略中局部最优解问题。并分析对比两种优化方案的优化程度以及时间开销。对于规模较大,且各节点建链能力较强的网络采用方案一优化;对规模较小,且各节点建链能力有限的网络采用方案二优化,可以达到较好的网络抗毁性优化效果。     

分布式约束优化方法研究进展

多agent系统作为分布式人工智能研究领域的重要分支,已被广泛应用于多个领域中复杂系统的建模.而分布式约束优化作为一种多agent系统求解的关键技术,已成为约束推理研究的热点.首先对其适用性进行分析,并基于对已有算法的研究,总结出采用该方法解决问题的基本流程,在此基础上,从解的质量保证、求解策略等角度对算法进行了完整的分类;其次,根据算法分类结果以及执行机制,对大量经典以及近年来的分布式约束优化算法进行了深入分析,并从通信、求解质量、求解效率等方面对典型算法进行了实验对比;最后,结合分布式约束优化技术的求解优势给出了分布式约束优化问题的实际应用特征,总结了目前存在的一些问题,并对下一步工作进行了展望.     

Distributed Neural Network and Particle Swarm Optimization for Micro-grid Adaptive Power Allocation

Neural Processing Letters - The hybrid algorithm strategy proposed in this paper aims to combine the optimal power flow with voltage-var optimization to meet the load demand, reduce the...     

基于遗传算法的网络资源配置优化

随着新一代网络的结构复杂化和应用多样化,如何进一步提高实时业务的服务质量,是急需解决的重要问题之一,而合理配置和优化网络资源是解决该问题的有效方法。针对多业务网络,提出一种以网络资源均衡度为目标、QoS为约束的优化模型;应用改进的遗传算法实现带宽和节点缓冲区资源的优化配置,以实现网络流量分布均衡,从而提高网络性能。通过分析遗传算法种群适应度的变化趋势,给出一种基于种群稳定性系数阈值的迭代终止方法,以提高算法收敛效率。通过实验验证了以上方法的有效性。     

基于全双工中继网络的功率分配优化策略

针对全双工解码转发中继网络中的安全传输问题,在最大传输功率和最小安全速率的限制下,提出一种功率分配策略,以提高安全速率。为解决优化过程中出现的非凸性问题,基于凸函数差规划和凸优化理论设计迭代算法。仿真结果表明,与传统的平均功率分配策略相比,该功率分配策略能够达到更高的安全速率。     

基于SOPC的分布式测控网络智能节点设计

结合SOPC、嵌入式计算和中间件等先进技术提出了测控网络智能节点硬件实现总体方案及其通信模型.该节点设备可满足多种不同环境的工业测控任务要求,具有广泛的适用性和良好的应用前景.     

?基于节点缓存的网络服务器性能分析与优化

在用户数量庞大和用户数据类型复杂的情况下,网络服务器存在不同类型服务器之间的数据交互、负载均衡调度、用户数据串行处理和服务器性能等问题。为此,提出一种基于多层节点缓存结构的服务器性能分析和优化方法。该方法将网络服务器按功能划分为多层结构,对每层结构进行分析,分别采用不同的节点缓存策略优化服务器。实验结果表明,优化后的服务器可以更合理地利用资源,性能得到提升。     

自组织分治求解分布式约束优化问题

分布式约束优化问题(DCOP)是在大规模、开放、动态网络环境中的优化问题,在计算网格、多媒体网络、电子商务、企业资源规划等领域中都有广泛应用.除了具有传统优化问题的非线性、约束性等特点,DCOP还具有动态演化、信息区域化、控制局部化、网络状态异步更新等特点.寻求一种解决DCOP的大规模、并行、具有智能特征的求解方法已成为一个具有挑战性的研究课题.目前已提出多种求解DCOP的算法,但大多不是完全分散的算法,存在集中环节,需要网络的全局结构作为输入,不适合处理由规模巨大、地理分布、控制分散等因素导致的全局结构难以获取的分布式网络.针对该问题,提出一个基于自组织行为的分治策略求解DCOP.在不具有全局网络知识的情况下,分布在网络中的多个自治Agent基于局部感知信息、采用自组织的方式协作求解.与已有算法相比,它是一个完全分散式算法,并在求解效率和求解质量方面都展现出很好的性能.     

基于SOAP的网络应用系统的研究及优化

随着计算机网络的迅猛发展,现代企业和政府部门要求网络信息系统能够是松散耦合的、有良好的跨平台性,并且设计简单.SOAP正是基于此类需要而产生的协议.但是SOAP的特点使得基于其上的应用在效率的表现上较为低下.通过分析SOAP的请求响应机制,对这一过程中的某些方面优化的可能进行了一些探讨.