一种可扩展的分布式副本定位方法

提出了一种在数据网格环境下的可扩展的分布式副本定位方法. 该方法利用索引结点和本地副本定位结点实现对同一个数据文件的多个副本的快速定位;将副本定位索引信息平均分布在多个索引结点上,并且能够自适应索引结点的动态加入或退出;同时利用本地副本定位节点完成本地副本的查询定位. 理论分析和实验表明,SDRL能够快速由逻辑文件名定位其索引结点,具有负载均衡、可扩展和高效的特点.     

基于小世界的物联网中副本定位算法

物联网具有数据量大,节点异构且分布广泛等特点。采用副本存储可以提高数据访问性能。针对物联网中对副本定位快速高效要求的问题,提出一种基于小世界的类-域层次的物联网中副本定位方法。从物联网中数据访问的局部聚类性考虑,将节点划分为类层次和域层次,分别采用根据类-域数据访问特点的双向环形消息扩散机制,实现副本的局部和全局定位,从而提高副本定位的效率。     

基于小世界模型和对等代理的副本定位模型

针对目前数据网格环境中已有的副本定位方法和P2P中的数据定位方法提出了一种基于小世界模型和对等代理的副本定位模型。利用小世界特性和物理网络的远近划分各个虚拟组织（VO），在VO内部采用一个代理用来存储该域内的全局副本定位信息，在VO间各个代理是对等的关系，采用对等代理机制进行副本定位，并对其高效性、可靠性及可扩展性进行了评价分析。     

一种大规模电路系统故障定位的方法

在网络分裂法的基础上，提出了成因块划分原则，并给出了一种大规模电路系统的故障定位的方法。     

基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法

针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所需定位精确度的同时降低网络系统开销。所提出的方法是基于接收信号强度来感知位置变化,各移动设备上利用随机投影对接收到的信号强度进行压缩并传输,在采集中心通过基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知重构算法并结合最大似然函数法和迭代逼近法计算出各移动设备的位置。仿真结果表明了利用贝叶斯压缩感知重构算法实现室内多个移动设备的定位具有较高精确度,与orthogonal matching pursuit(OMP)重构算法相比较其定位精度至少提高了52.2%,与basis pursuit(BP)重构算法相比较至少提高了13.7%。     

非服从性分布式系统中博弈分析法下的副本放置问题

为解决非服从性分布式系统中多数据、多节点、有容量限制的副本放置问题,建立了副本放置模型以及向博弈模型的映射,分析了在无容量限制及有容量限制下纳什均衡的存在性问题以及纳什均衡的优化程度。考虑到纳什均衡获取的时间不可行,提出了无删除副本放置局面的定义,设计了该局面的获取算法并分析算法的相关性质。模拟实验显示了无删除副本放置局面获取算法下系统平均副本数和总代价随节点的容量及放置代价变化的过程,同时在小节点规模下与最优副本放置结果进行比较,结果显示纳什均衡带来的系统总代价不会与最优系统总代价有大的差别,说明在保证个体利益最大化时,全局的效益并不会有大的损害。     

基于压缩感知的电网传输线故障定位方法

文中提出了一种基于压缩感知稀疏重构技术的广域故障定位方法,用于准确定位传输网络中的单故障和双故障位置.与早期传统的故障定位方法不同,该方法只需要通过相量测量单元(PMU)在数量有限的节点中测量即可实现故障定位.测量得到的电压相量和电网的阻抗矩阵产生一个欠定方程组,可以通过压缩感知稀疏重构的方法求解.重构得到了一个稀疏故障电流矢量,通过其中的非零元素判断可能的故障区域.对于没有故障的区域,可以由PMU测量到的电流相量计算相邻节点的电压,然后用新计算的电压和PMU测量值确定故障线路.利用替代定理和最小二乘法计算发生故障前后的节点电压变化量和故障线路两端的电流变化量.文中针对几种典型的故障类型,基于压缩感知和改进的传输线方程精确估计故障位置,消除了复杂的数学迭代过程,进一步提高了故障定位精度.应用PSCAD仿真软件在IEEE39节点系统上进行算例仿真,对故障定位算法进行了测试研究,验证该算法可以实现常见故障的精确定位.     

基于拓扑匹配的组件服务副本放置算法

提出了一个基于拓扑匹配的组件服务副本放置算法,该方法首先通过多规模图聚类算法获取组件服务的通信拓扑结构,随后使用谱聚类算法获取计算节点的拓扑结构,最后通过使用贪心算法匹配上述两种拓扑结构来进行组件服务副本的放置。基于CloudSim云仿真软件搭建了一个仿真实验环境并开展了一系列实验,仿真实验结果表明了所提出的方案和算法对于提高云服务系统的性能是有效的。     

一种基于副本机制的智能存储系统I/O优化方法

针对智能存储系统（IND）I/O部件级性能难以得到提升的问题,在分析I/O请求过程基础上设计了一种新的副本机制.使用可编程NIC把只读高频访问热点数据的副本存储在NIC的副本空间,在IND单元内存中建立一个副本元数据表以指引IND单元对副本空间进行管理,设计了在线副本候选算法（DCA）,以确保NIC空间副本数据的时效性.读请求时副本数据不再通过总线传送,数据包到达NIC缓冲区时把副本数据填充在相应的位置再发送出去,可以减少总线的流量,进而提高系统的吞吐率和现有设备的性能.试验结果表明,该方法降低IND总线流量30%以上,提高系统吞吐率40%以上,显著提高了系统性能,具有较好的理论与应用价值.     

网格环境中基于p-中值选址的副本放置算法

针对现有的副本放置中存在的问题,基于p-中值选址的方法,提出了一种动态的多副本放置算法.该算法预先设置副本的数量,根据网络带宽、存储空间和文件请求次数等条件,求解目标函数--全局费用的最小化,从而确定副本的位置,并随着网格环境的变化而调整.采用Optor-Sim模拟器实验,分析了副本数量、存储空间与副本放置的关系.结果表明:与LRU和基于经济模型的方法相比,该算法能减少数据访问时间和网络利用率.     

分布式深度学习的数据传输压缩机制研究综述

分布式深度学习已经成为深度学习领域最热门的研究之一,越来越庞大的数据模型和算法都依赖分而治之思想来处理。分布式深度学习系统在快速发展中遇到了许多挑战,其中最重要的是如何在分布式环境有限的网络带宽中有效地传输大量数据,以充分利用计算资源高效训练高精度的深度神经网络。针对这个问题,从参数同步、模型聚合和梯度压缩3个角度讨论不同的数据传输压缩技术,分别将其用于交错数据传输、减少数据交换频率以及减小单次传输数据量。最后对分布式深度学习的数据传输压缩机制的未来发展趋势进行了讨论和展望。     

一种适应WAN的新型分层缓存管理机制

提出了一种新型的分层Cache管理机制。该机制是针对WAN环境中大型分布式文件系统设计,完全适应在WAN中工作。HCMM使用分层的方法来管理WAN中的Cache,可以有效地减少WAN上的网络通信开销和服务器上管理Cache的开销,从而提高WAN中分布式文件系统的性能。建立了HCMM的理论分析模型,并和单层Cache管理机制进行了性能对比,结果表明,HCMM在WAN环境中比单层Cache管理机制的性能更好。     

一种大规模电路系统故障定位的方法

在网络分裂法的基础上，提出了成因块划分原则，并给出了一种大规模电路系统的故障定位的方法     

Legendre级数在大系统递阶控制中的应用

将位移的Legendre级数用于求解大系统递阶控制中的线性两点边值问题,从而把求解两点边值问题转化为求解初值问题。文中给出了一种简单易行的算法。通过一个实例,说明此算法收敛速度较快。     

基于DIgSILENT仿真含分布式电源的故障定位算法

随着电网的智能与科学发展,大量分布式电源接入配电网系统,使得配电网系统向多电源复杂网络转变,传统的故障定位方法无法适用。首先经过比较分析现有的含分布式电源的故障定位算法,改进了一种基于网络拓扑结构的故障定位矩阵算法,构建反映网络拓扑结构的网络描述矩阵和反映故障潮流方向的故障信息矩阵,给出相应的故障区域的判断方法。在此基础上搭建仿真算例,结合电力仿真软件DIgSILENT验证了算法在单点故障、多点故障以及故障信息不完备的情况下的准确性。最后,将故障定位改进矩阵算法与其他矩阵算法进行对比分析,总结得出改进矩阵算法在单点、多点故障情况下只需一次矩阵运算,显著降低了运算量。     

一种新型的基于熵值的分形图像压缩算法

分形压缩技术存在很多优点,但其还存在编码时间过长的缺点.理论已经证明IFS不会改变图像块的熵值.本文提出了一种基于改进熵值的分形压缩算法:一是采用改进的熵值进行判断,降低了算法的复杂度,二是通过合并定义域池使编码时间减少.实验结果表明,采用该方法时的编码时间和PSNR较其他算法有明显提高,压缩比也有所提高.     

度量空间的大尺度几何与高指标问题(特约稿)

粗几何上的指标理论是＂非交换几何＂领域近年来非常活跃的研究分支,与几何、拓扑、算子代数、几何群论、Banach空间几何理论等都有密切联系。对该领域的若干思想、主要问题和部分最新研究进展进行综述性介绍。