一种数据网格副本管理仿真软件

副本管理成为影响数据网格性能的主要因素之一,研究高效的副本管理算法大都依赖于对数据网格副本管理进行仿真.介绍了一种数据网格副本管理仿真软件的设计与实现,并详细介绍了数据网格仿真的一些关键技术的解决方案,如任务调度、任务执行仿真.     

基于层次化调度策略和动态数据复制的网格调度方法

针对在网格中如何有效地进行任务调度和数据复制, 以便减少任务执行时间等问题, 提出了任务调度算法（ISS）和优化动态数据复制算法（ODHRA）, 并构建一个方案将两种算法进行了有效结合。该方案采用ISS算法综合考虑任务等待队列的数量、任务需求数据的位置和站点的计算容量, 采用网络结构分级调度的方式, 配以适当的权重系数计算综合任务成本, 搜索出最佳计算节点区域; 采用ODHRA算法分析数据传输时间、存储访问延迟、等待在存储队列中的副本请求和节点间的距离, 在众多的副本中选取出最佳副本位置, 再结合副本放置和副本管理, 从而降低了文件访问时间。仿真结果表明, 提出的方案在平均任务执行时间方面, 与其他算法相比表现出了更好的性能。     

采用动态投票机制的数据网格副本一致性维护

针对网格动态性引起副本数据一致性维护困难的问题,根据网格的动态特性建立了网格系统模型和副本一致性维护模型;提出了适用于低在线率情况的动态投票机制,并在此基础上给出了一种副本数据一致性维护算法,从全局有序性和读一致性等方面证明了该算法的正确性.最后通过模拟实验对副本数取值及可扩展性等方面进行分析,探讨了网格动态性对数据一致性维护的影响.     

云计算中的数据放置与任务调度算法

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.     

数据网格中副本创建策略研究与仿真

在数据网格环境下探讨数据副本创建策略，包括域内副本衍生和域间副本扩展策略。在此基础上提出了一种Cascading Replication和经济模型相结合的域间副本扩展策略（Cas＋Eco），仿真验证该模型的优越性。     

数据网格中的副本定位

在数据网格中,数据副本的定位是副本管理的一个关键问题,是数据网格环境中数据访问和管理的基础。本文分析了当前对数据副本定位所采用的集中式和分布式的定位方法中存在的不足,提出了一种混合式的副本定位策略,将数据副本的定位信息分散地存储于不同的域定位节点中,通过逻辑上集中的逻辑文件定位索引实现了对数据副本的准确定位。     

基于蚂蚁算法的数据网格副本选择策略

在分布着大量数据和计算能力的数据网格环境中,采用数据副本是提高网格应用可用性的重要方法。如何对数据网格中大量的数据副本进行优化选择是影响数据网格性能的重要因素。因此提出一种基于蚂蚁算法的数据网格副本选择策略,并在网格仿真器OptorSim中对该算法进行实现及性能分析。仿真实验结果表明该算法可以减少数据访问延迟及带宽消耗,并有效做到网格中存储节点间的负载平衡。     

教育资源网格的副本定位策略研究

副本定位是数据网格副本机制的关键问题.针对教育资源网格环境,引入了内容寻址网络CAN技术,提出了DC-CAN副本定位策略.介绍了DC-CAN策略中静态连续簇域分配和动态连续簇域分配两种算法,该算法使教育资源网格物理网络结构与逻辑结构保持同构,有效降低了寻路延迟,同时维护了负载均衡.仿真实验结果表明了DC-CAN寻路性能的提升.     

云系统中面向海量多媒体数据的动态任务调度算法

在云计算环境下,对处理海量多媒体数据的作业以及任务调度与资源分配算法进行建模,在此模型下提出一种云计算环境下面向海量多媒体数据的动态任务调度算法.算法以云系统中海量多媒体数据文件的分块多副本存储形式为基础来规划并行处理任务,以文件块和副本的映射关系为特征对云系统中数据节点执行聚类,以已执行完毕任务的历史反馈信息为基础来动态调度未执行任务.实验结果表明提出的算法对提高系统资源利用率和负载均衡有显著效果.     

基于PM-chord算法的数据网格副本定位方法

提出一种数据网格环境下的分布式副本定位算法PM—chord,以完成对所需数据副本的快速定位,降低存储和更新开销。PM—chord取逆时针方向为chord环的正方向,对节点和数据编码后按前缀匹配的原则查询数据,同时增加前继副本机制。分析及实验表明,该算法具有很高的副本定位效率,能够有效解决网格中的查询“热点”问题,具有良好的可靠性和可行性。     

基于网格的混合微粒群算法解决任务调度问题

网格任务分配是一个NP难问题,结合微粒群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法,和网格自身的特性,提出了基于网格的混合微粒群算法。算法对问题的解空间进行变换、重定义,使之更加符合PSO算法的求解环境,实现了网格资源的优化分配。与离散微粒群（DPSO）算法和遗传算法进行了仿真比较,结果表明,新的PSO算法具有较好的性能。     

具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.     

基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略

针对网格任务调度问题,提出一种基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略。通过引入遗传算子增加对局部极值的扰动,以避免陷入局部最优,同时借鉴粒子群优化算法中粒子飞行经验,对青蛙移动策略进行优化。实验结果表明,该策略高效合理,能够缩减执行任务的时间跨度,并提高最优解的质量。     

基于排斥技术的QPSO算法在纳什均衡中的应用

基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)是一种随机的全局优化搜索新方法。文章系统地介绍了PSO算法、QPSO算法和“repulsion”技术。在对QPSO算法和基于“repulsion”技术的PSO算法分析的基础上,提出了基于“repulsion”技术的QPSO算法。将该算法用于求解混合纳什均衡。实验表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于QPSO算法。     

混沌量子粒子群算法在模型修正中的应用

混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。     

粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

基于改进PSO和DE的混合算法

研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。     

基于粒子群算法的再入式飞行器再入走廊计算方法研究

提出一种利用粒子群算法计算再入式飞行器走廊的方法。从再入式飞行器再入过程的运动方程出发,将连续无限维的再入飞行器走廊上边界计算问题,转化成计算走廊上有限个点的多个最优控制问题,最后利用粒子群寻优解决每个最优控制问题,从而得到可行的走廊上边界曲线,这种方法得到的走廊上界曲线比传统的准平衡滑翔条件估计的上界要高,更能体现RLV的飞行能力。     

基于粒子系统的舰船航迹仿真

提出一种基于开尔文波理论和粒子系统技术的船行波模拟方法,采用开尔文波理论构建二维船行波模型,使用粒子系统技术对船行波的三维模型进行动态建模,从实际观察出发,根据艏浪、艉浪的形状特征、作用范围和浪花的随机运动特性,给出艏浪、艉浪的粒子系统建模方法。实验证明该方法能快速逼真地模拟舰船航行时的航迹。     

基于免疫粒子群优化的聚类算法

K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值。该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法。实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果。