基于改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法

本文将着重分析改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法,了解虚拟及调度中的问题和问题特点,针对虚拟机调度优化进行实验并展开实验对比,旨在更好的提高改进模拟退火算法的虚拟机调度优化水平。     

面向IaaS云服务的云系统中虚拟机监控及证据采集

基于云系统实例,分析在虚拟机监控与证据采集中,如何面向Iaa S云服务,优化设计系统功能,提升其监控及证据采集能力,降低系统成本。云系统中面向Iaa S云服务,设计实现虚拟机监控与证据采集,提升虚拟机监控能力,较之前提升21.0%,其证据采集能力也得到提高,且降低系统开发成本,节约成本费用达到38.0%。在云系统的虚拟机监控与证据采集中,应用面向Iaa S云服务,发挥积极应用价值,提升系统监控及数据采集能力,发挥积极影响。     

面向区域化综合能源调度的负荷预测算法设计

为了提升区域化综合能源系统的调度水平,对多能源形态下的能源负荷预测算法进行了研究。针对清洁能源供应的波动性与随机性,建立了某区域的综合能源调度模型。该模型将负荷预测问题转化为时间序列处理问题,并引入循环神经网络（RNN）来进行问题求解。同时在求解过程中使用Seq2Seq替代了传统的RNN神经元,且采用GRU作为编码器-解码器进行序列长度转换,从而有效规避了RNN网络在进行不同长度输入输出序列处理时的缺点。通过在某区域的综合能源系统内进行的算法仿真结果表明,负荷预测的相对误差小于4.5%,故能够满足能源调度的生产要求。由对比实验可知,所提算法的MAE及RMSE分别可达到3.25%、4.13%,相较于BP网络与传统RNN网络均有显著改善。     

面向异构信号处理平台的混合优化调度算法

针对异构信号处理平台中通信密集型任务并行复杂度高、通信延迟大等问题,提出了一种基于二阶聚簇和任务复制的混合优化调度算法。该算法对经典调度算法中任务最早开始时间的计算方法进行改进;通过改进传统聚簇方法,有效避免了任务的重复聚簇;结合任务复制连锁效应,设计了基于关键前驱节点的多任务复制方法;利用二阶聚簇法进一步减小调度长度,同时解决了处理器资源浪费的问题。通过随机生成的有向无环图进行仿真实验,结果表明,该算法在通信量较大的情况下具有更小的调度长度和更大的加速比,对于通信密集型任务具有良好的调度结果。     

面向调度数据网的探针部署优化算法研究

文章对大规模电力通信数据网的网络层业务流量监控问题进行了研究,提出了一种基于最小弱顶点覆盖的探针部署方法。该方法在最小顶点覆盖的基础上引入了流量守恒机制,保证了在可以得到每一条链路流量的条件下,流量监测数目的最小化。仿真结果表明,与最小顶点覆盖问题相比较,文章提出的方法所使用的探针数目更少,算法复杂度较低,具有较高的网络性能。     

ForCES网络中的资源调度算法和经济模型(英文)

Resource scheduling algorithm for ForCES(Forwarding and Control Element Separation) networks need to meet the flexibility,programmability and scalability of node resources.DBC(Deadline Budget Constrain) algorithm relies on users select cost or time priority,then scheduling to meet the requirements of users.However,this priority strategy of users is relatively simple,and cannot adapt to dynamic change of resources,it is inevitable to reduce the QoS.In order to improve QoS,we refer to the economic model and resource scheduling model of cloud computing,use SAL(Service Level Agreement) as pricing strategy,on the basis of DBC algorithm,propose an DABP(Deadline And Budget Priority based on DBC) algorithm for ForCES networks,DABP combines both budget and time priority to scheduling.In simulation and test,we compare the task finish time and cost of DABP algorithm with DP(Deadline Priority) algorithm and BP(Budget Priority) algorithm,the analysis results show that DABP algorithm make the task complete with less cost within deadline,benifical to load balancing of ForCES networks.     

OpenStack环境下的虚拟机调度算法研究

随着云数据中心的大规模应用,文章通过对当今主流的开源云平台OpenStack在虚拟机初始化放置机制的研究,针对OpenStack在创建虚拟机时初始化放置算法的不足,提出了基于虚拟机的综合优化放置算法作为OpenStack的虚拟机初始化放置算法,通过在仿真云平台Cloud Sim上仿真,结果表明,该算法性能更好,能更好地提高物理机的资源利用率。     

应用于云中MapReduce计算的动态资源调度算法

越来越多的MapReduce计算由运行在云中虚拟机组成的虚拟集群完成,为增强虚拟MapReduce集群计算中任务的数据本地性,充分利用云计算的资源可动态配置的优势,提出了一种基于队列的动态资源调度算法,并模拟了云计算平台进行测试,实验结果表明动态资源调度算法提高了虚拟MapReduce集群的计算性能.     

自适应的多目标模拟退火优化算法(英文)

In recent years,simulated annealing algorithms have been extensively developed and utilized to solve multi-objective optimization problems.In order to obtain better optimization performance,this paper proposes a Novel Adaptive Simulated Annealing (NASA) algorithm for constrained multi-objective optimization based on Archived Multi-objective Simulated Annealing (AMOSA).For handling multi-objective,NASA makes improvements in three aspects:sub-iteration search,sub-archive and adaptive search,which effectively strengthen the stability and efficiency of the algorithm.For handling constraints,NASA introduces corresponding solution acceptance criterion.Furthermore,NASA has also been applied to optimize TD-LTE network performance by adjusting antenna parameters;it can achieve better extension and convergence than AMOSA,NSGAII and MOPSO.Analytical studies and simulations indicate that the proposed NASA algorithm can play an important role in improving multi-objective optimization performance.     

面向IaaS应用的云计算平台

随着企业IT基础设施的大规模部署,运营及管理成本的大幅增加、业务实施周期长及烟囱式架构的资源浪费都对企业提出了很大的挑战,面对三网融合的激烈竞争,广电网络公司也必须与时俱进地改进原来粗放的管理模式,提升效率。本文介绍了广东有线实验IaaS云平台,对广电基于IaaS平台的应用进行了探讨,以期对将来公司云计算应用打下基础,更好地促进广电业务的发展。     

面向业务的云计算IaaS研究

虽然现有的基于云计算laas相关解决方案较多,但均是通用的体系架构设计,没有考虑到上层业务的特点,从而在应用时业务提供效率不高.文章参考面向服务的理念,重构IAAS的基础平台设计,在引入虚拟化技术实现物理资源的松散耦合基础之上,提供基于策略的管理机制以优化服务部署、服务监控和服务调度等全生命周期,以实现资源层对上层服务层的充分感知,从而有效提高云计算IAAS的性能以及服务能力的QOS.     

面向无线网络容量和覆盖优化的分组调度算法

为了实现无线网络资源的高效利用,该文基于增强边缘用户调度公平性的目标提出一种通过参数来调节覆盖和容量目标的比例公平(-CCPF)分组调度算法,其可用于网络覆盖和容量优化(CCO)。该文首先证明该算法的收敛性,之后基于业务量分布、功率调整及该分组调度算法提出CCO机制,并在长期演进(LTE)网络下的一个试验的规则场景和一个基于实际网络数据的非规则场景中进行了仿真,验证了该机制能够在覆盖-容量优化机制下,实现更合理的资源利用率(RO),并同比例公平(-PF)算法相比在理论场景和实际场景下平均用户吞吐量分别提升了19%和33%。     

IaaS 环境下改进能源效率和网络性能的虚拟机放置方法简

现在的虚拟机放置研究大多集中在物理服务器能源能耗或网络设备能耗的优化,然而随着这些资源的过度聚合,有可能会带来应用性能的下降。提出了一种虚拟机放置方案,主要有2个目的：最小化激活物理机和网络设备的个数来减少数据中心能源消耗;最小化最大链路利用率来改善网络性能。此方案在优化网络性能的同时,减少物理服务器和网络设备的能耗,使得能源效率与网络性能达到平衡。设计了一种新的二阶段启发式算法来求解,首先,利用基于最小割的层次聚类算法与最佳适应算法相结合来优化能源效率,然后,利用局部搜索算法再次优化虚拟机位置来最小化最大链路利用率。仿真实验结果表明,所提方案取得了良好的效果。     

基于短期负荷预测的可再生能源调度优化算法设计

为了提升电力系统的能源综合利用效率,基于区域内的短期负荷进行了可再生能源的调度优化。将可再生能源的调度抽象为非线性、多约束时变优化问题,通过改进的磷虾群算法（CO-KH）对该优化问题进行求解。在CO-KH算法中,引入SEL、CHS两个算子解决了传统磷虾算法在进行高维优化时会陷入局部最优值的问题,有效提升了算法的全局搜索能力。在某地区的微电网示范工程数据集中进行的算法仿真结果表明,CO-KH算法的平均适应度和标准差可达到1×10-4数量级,在迭代效率与算法精度上均明显优于KH和SKH算法。在采用CO-KH算法后,该区域的日运行维护费用下降了3.67%,供电成本下降了1.43%。     

一种面向医疗人力资源应急调度的优化算法设计

在医疗人力资源应急分配和调度算法中,常见的权重分配法局限性较大,最终结果无法包含全部的最优解,难以获得最佳方案。针对这一问题,文中提出使用多目标粒子群算法来综合多个要素对数据进行训练,通过粒子适应度对比求得最优值,同时使用正交方法初始化粒子群,以保证解的收敛性。在算法性能的测试实验中,所提算法的最优值均小于对比算法,且在优化结束时的迭代次数最少,证明了其具有良好的综合性能。在实例分析中,该算法能够有效地计算出新冠疫情初期武汉市各定点医院人力分配的最佳方案,实现了人力资源的快速优化调度,应用价值较为理想。     

基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机智能调度

针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡问题,提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机智能调度方法。该方法充分考虑物理节点空闲资源和虚拟机所需资源的互补性,以物理节点作为初始聚类中心,使用资源的相关性定义二者的距离,利用蝙蝠算法的全局寻优能力迭代寻优,达到合理调度虚拟机的目的。模拟实验仿真的结果表明,该方法在降低物理节点数量和提高资源利用率方面具有一定的优势,是一种可行的方法。     

云计算中基于能耗比例模型的虚拟机调度算法

针对资源虚拟化环境中的混合型负载调度问题,提出一种基于能耗比例模型的虚拟机调度算法.该算法利用处理器的"性能计数器"机制来评估各个虚拟机的近期能耗状态,并采用"最近最小能耗比例优先"的策略进行调度.理论分析给出了该算法的有效性证明和相关特性.实验结果显示,当系统面对混合型负载时,基于能耗比例模型的调度算法在"调度偏差"和"相对能效"两方面明显优于现有的虚拟机调度算法.     

EEFA:高能效的IEEE 802.11N帧聚合调度算法(英文)

Packet size is restricted due to the error-prone wireless channel which drops the network energy utilization.Furthermore,the frequent packet retransmissions also lead to energy waste.In order to improve the energy efficiency of wireless networks and save the energy of wireless devices,EEFA(Energy Efficiency Frame Aggregation),a frame aggregation based energy-efficient scheduling algorithm for IEEE 802.1 In wireless network,is proposed.EEFA changes the size of aggregated frame dynamically according to the frame error rate,so as to ensure the data transmission and retransmissions completed during the TXOP and reduce energy consumption of channel contention.NS2simulation results show that EEFA algorithm achieves better performance than the original frame-aggregation algorithm.     

绿色能源与绿色工业(英文)

<正>A New AUsing the Modified Four Point Probe (Mo4PP) as a Tool for Monitoring Processing of Solar Cell Wafers 1 Modified Four Point Probe The aim of this report is to present and justify a new tool (Mo4PP) for Monitoring processing of solar cells.     

一种面向物联网的无线传感器网络优化部署策略(英文)

This paper proposes an open hierarchical network architecture for the Internet of Things (IoT), which can provide a unified network topology by using heterogeneous Wireless Sensor Networks (WSNs). With this proposed architecture, our research focuses on the optimal deployment strategy of the nodes on the convergence level. We aim at the maximization of the sub-network's lifetime while minimizing the deployment cost. Meanwhile, a novel metric named as the Ratio of Lifetime to Cost (RLC) is proposed to estima...