对页面访问序列影响LRU页面置换算法的研究

页面置换算法是操作系统中虚拟存储管理的一个重要部分。改进页面置换算法,可以降低页面失败率,从而有效地提高系统性能。现有的应用于虚拟存储管理的页面置换算法主要是Least Reference Used(LRU)页面置换算法。文中利用页面访问间隔数,分析不同的页面访问序列对LRU算法的影响,把页面访问序列分为LRU-友好页面访问序列、LRU-不友好页面访问序列、不友好页面访问序列三类,为改进LRU页面置换算法提供了依据。     

对页面访问序列影响LRU页面置换算法的研究

页面置换算法是操作系统中虚拟存储管理的一个重要部分。改进页面置换算法，可以降低页面失败率，从而有效地提高系统性能。现有的应用于虚拟存储管理的页面置换算法主要是Least Reference Used（LRU）页面换算法。文中利用页面访问间隔数，分析不同的页面访问序列对LRU算法的影响，把页面访问序列分为LRU-友好页面访问序列、LRU-不友好页面访问序列、不友好页面访问序列三类，为改进LRU页面置换算法提供了依据。     

使用矩阵实现LRU的页面置换算法

操作系统的内存管理一直是计算机领域研究的一个重要方向。文中分析了几种常用内存管理中的页面置换算法及其存在的问题,提出了LUR页面置换算法的操作系统内存管理中比较接近理想算法的一种页面置换算法,并阐述了使用矩阵方法实现该页面置换算法的原理。     

一种改进的自适应页面置换算法

研究缓冲区页面置换策略和算法(特别是自适应页面置换策略和算法),提出一种基于双管理链的自适应页面置换算法HA。HA算法是对DMC(2c)算法的改进,它引入动态置换点,同时,根据缺页失败数确定算法的工作链,并根据页面访问序列的局部特征选择效率较高的页面置换策略。实验结果表明,HA算法能有效地减少缺页失败数,降低缺页率,特别是在处理第三种模式的页面访问序列时,该算法的缺页率较改进前的算法可降低近30%。     

基于内存池的应用程序级页面置换算法

计算机处理海量数据时,内外存数据的交换是影响系统效率的关键因素之一。本文在分析系统级页面置换算法不足的基础上,提出应用程序级页面置换的概念,同时详细介绍其在Windows操作系统下的实现,并在人脸识别系统中对算法进行验证,结果表明本算法执行效率优于原始算法。     

LRU算法的研究及实现

本文主要介绍页面置换算法中的LRU算法(leastrecentlyused),并将LRU算法与另外一些常用页面置换算法进行了比较。同时探讨了LRU算法的实现问题。     

对传统页面置换算法的分析与研究

随着虚拟存储技术在操作系统中的应用,大大提高了操作系统的性能,其中页面置换算法是虚拟存储管理的重要组成部分,页面置换算法的优劣将直接影响系统的整体性能。随着大量有着不同读写速度的外存设备共存于系统中,单一置换算法同样影响着系统的整体性能。     

面向Flash存储的页面置换算法综述

Flash存储设备与传统针对磁盘构成的存储系统设计不同,具有许多新的特征,如读、写以及删除操作的I/O开销并不对称,因此要对Flash存储的页面置换算法进行重新设计。面向Flash存储的普适页面置换算法以及专门性的页面置换算法是当前算法的两大类型。普适性的页面置换算法可以减少二级存储设备中的写回操作,具有较高的性能。以Flash系统为基础所提出的专门性页面置换算法,考虑了Flash存储的特性,同时也针对特定的应用信息进行设计,最大限度提高了存储设备的性能,为类似Flash存储的页面置换算法的研究提供了参考的经验。     

一种结合预调方式的页面置换算法

内存是一种非常重要的资源,在现代操作系统中,对内存的管理都引入了虚拟存储技术,而分页系统是实现虚拟存储技术的主要方法。因页面置换算法对操作系统的性能起着重要的作用,因此如何置换页面就显得尤为重要,很多算法因需要特别硬件的支撑而应用得不太广泛。分析了几种应用比较广的页面置换算法存在的问题,提出了一种结合预调方式的页面置换算法,该算法从理论上可以降低缺页率并提高命中率。     

虚拟存储中的置换算法

本文阐述了虚拟存储中各类置换算法的基本思想、算法的实现,并比较了它们的优缺点,以及在同一置换算法中对该算法的几种不同分析理解方法。最后把置换算法进行了综合性性能分析,讨论了如何才能把缺页率保持在一个合理的水平上。     

多级缓存模式下的数据块替换优化算法

多数处理器中采用多级包含的cache存储层次,现有的末级cache块替换算法带来的性能开销较大.针对该问题,提出一种优化的末级cache块替换算法PLI,在选择丢弃块时考虑其在上级cache的访问频率,以较小的代价选出最优的LLC替换块.在时钟精确模拟器上的评测结果表明,该算法较原算法性能平均提升7％.     

基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF（Count Bloom Filter）容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF（Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter）占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。     

Web合作缓存置换算法的改进与实现

在LRU算法的基础上,提出一种改进的Web合作缓存置换算法。该算法针对不同大小的文档采取不同的存储策略,如增加小文档在缓存组中的存储数量,以提高其本地缓存的命中率,减少大文档在缓存组中存储的数量,以节约整个缓存组的空间。仿真实验结果表明该算法能够获得较好的性能。     

改进的CHOKe公平性主动队列管理算法

针对主动队列管理算法中的CHOKe算法对非响应流的惩罚力度不够、精确度不高的问题,提出一种新的惩罚非响应流算法——LRU-CHOKe。该算法以最近最少使用(LRU)击中取代CHOKe击中,提高CHOKe击中的有效性;利用路由器队列击中,自适应丢包,并结合新的丢包策略来加强对非响应流的惩罚,从而提高网络带宽公平性。仿真结果表明,LRU-CHOKe相比CHOKe和HCHOKe算法能更加有效地惩罚非响应流,实现更为公平的带宽分配。     

ISHSN：一种异构传感网融合系统

针对异构传感网导致的系统融合问题,提出了一种异构传感网融合系统(ISHSN)。ISHSN由物联网关和接入代理构成,物联网关对于上行数据进行同一化转换,对于下行控制命令按照目的传感网控制协议进行转换;接入代理进行数据汇集、链路合并以及命令转发,并且运用基于历史增量信息预测的接入代理调度算法,有效分散传感网接入负载。实验表明ISHSN在异构传感网数据汇集以及传感网控制方面具有良好的可扩展性和可用性。     

物联网数据接入最优分流算法设计与仿真

采用传统方法对物联网数据接入进行分流时,易导致网络拥塞和节点瘫痪,存在网络拥塞率较高、最大上传带宽较低和网络平稳运行时间较短的问题.为解决上述问题,设计了物联网数据接入最优分流算法.通过"流"的局部性定义,确定数据接入分流的约束条件,并构建分流过程中的能量消耗模型.运用该模型和空间重构方法对物联网数据做特征提取,获取物...     

基于物联网的纺织车间环境智能测控系统

为了改善纺织厂车间环境,提高对环境的自动控制水平,提出了一种基于物联网(IoT)的纺织车间环境智能测控系统。给出了该系统的总体设计方案,设计了单跳多汇集节点的无线网络拓扑结构,以降低汇集节点的传输负载,提高网络的数据传输率。详细阐述了该系统感知节点、控制节点等节点硬件设计的具体实施方案和软件工作流程,并利用改进的牛顿插值算法作为拟合函数对检测的数据进行处理,提高了系统检测与控制准确度。应用结果表明,该系统结构简单、稳定可靠、成本低、易于维护和升级,取得了良好的应用效果。     

基于ZigBee的教学信息显示系统设计与实现

为了用物联网技术建设校园,实现智能化管理校园,设计了一种基于ZigBee技术的教学信息显示系统,其包括无线网关、LCD显示节点、协议和上位机软件.ZigBee网络子系统的设计采用CC2530芯片作为核心,在Z-Stack协议栈基础上进行开发.上位机软件采用Java语言开发,能完成命令下载和数据收集.测试结果表明,该设计能把各种教学信息,如班级、课程名称、学生人数等信息显示在教室门口.该系统可大大降低组网的成本、提高管理对象和拓扑的灵活性.     

基于物联网区块链的轻量级共识算法研究

面对规模庞大的物联网数据,高效的共识算法是区块链技术与物联网应用相结合的关键。为解决大规模物联网区块链系统中传统共识算法通信开销大、扩展性低、共识机制复杂度高的问题,基于Hyperledger Fabric搭建一个物联网区块链框架,并设计基于投票和交易证明的轻量级共识算法PoVT。在链码验证交易后,根据节点之间发起和收到的交易,选择交易的源节点和目标节点作为代表参与共识。在共识阶段通过设计新的投票方式简化共识流程,仅需一次全节点广播即可生成新的区块。以优先收集到一定投票数的节点作为主节点进行投票广播,在所有节点收到足够多投票消息的同时进行上一轮交易区块确认。对安全性、出块时间和带宽需求进行分析,结果表明,PoVT算法在网络中存在拜占庭节点的情况下能够以较短的时间验证交易和区块,在每秒交易数量相同时,该算法生成区块的时间为PBFT算法的1/3,网络带宽占用也能减少30%,证明所提物联网区块链框架在不同应用场景中具有较高的可扩展性。     

基于免疫进化的物联网系统架构优化

随着众多的智能设备成为物联网系统的构件,其系统架构形式和规模呈现出多样化、巨大化的特点.物联网系统的性能取决于其本身的组织架构.因此,物联网系统组织架构方式的优化尤为重要.由于系统架构本质为系统节点的排列组合问题,将系统架构问题转换为系统效能值的优化问题,提出了一种基于免疫进化的求解算法.该算法采用层次编码方式,将系统组织架构转换为整数编码形式,设计了自适应层级交叉算子、小扰动变异算子,并采用个体激励度来引导算法的搜索方向,搜索出满足性能要求的物联网系统结构.实验结果表明:该算法可获得具有高效能值的系统组织架构,在成功率、相对错误率和收敛速度上的表现较优.