一种新的分布式互斥请求集生成算法

分布式互斥请求集的长度、对称性和生成的难易程度以及生成算法占用的空间及耗费的时间直接影响着基于该请求集的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性和算法的应用规模。本文在基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法的基础上,提出了一种增加算法初始化节点数量的对称分布式互斥请求集生成算法。其生成的请求集长度小于2N0.5,其时间复杂度也比基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法小。因此,该算法较已有的分布式互斥请求集生成算法在性能上具有较大提高。     

一种高效能的分布式请求集生成算法

分布式互斥请求集的长度、对称性和生成的难易程度以及生成算法占用的空间及耗费的时间直接影响着基于该请求集的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性和算法的应用规模。本文在折半循环编码算法的基础上,提出了一种增加算法初始化节点数量和引入松弛差集的对称分布式互斥请求集生成算法,使算法的时间复杂度和消息复杂度大幅度降低。     

基于有限递归的最短长度循环请求集生成算法

如何在最短的时间内生成长度最短的对称循环请求集,是当前分布式计算乃至云计算必须解决的问题。提出了一种基于有限递归的最短长度对称循环请求集生成算法。该算法通过减少每一个递归层次的递归次数,在不增加请求集长度的情况下,能够有效地减少请求集生成过程中节点尝试的次数,从而有效地降低算法的时间复杂度,具有较高的实用价值。     

基于折半加一的分布式循环请求集生成算法

提出一种新的分布式互斥循环请求集生成算法。该算法采用折半加一与局部递归的方式,在不明显增加请求集长度的情况下,能至少降低WK算法50%的时间复杂度。在利用局部递归方式计算循环请求集时,如果系统节点数属于某分段的后半段,则设定其循环请求集长度下限为 +1。性能分析结果表明,该算法能够在规定时间内计算大规模分布式系统的循环请求集,具有较高的实用性。     

基于差集的高效能分布式请求集生成算法

在折半循环编码算法的基础上,提出了一种增加算法初始化节点数量和松弛正向差集的对称分布式互斥请求集生成算法,使算法的时间复杂度大幅度降低,而所生成的请求集长度仍然保持（2N）^1/2～2N^1/2之间。     

基于重复数的最短循环请求集生成算法

在分布式循环请求集长度最短时,针对请求集生成算法的时间复杂度和空间复杂度过高问题,提出了一种基于重复数的最短循环请求集生成算法。算法在基于循环松弛差集的思想上,以当前请求集差集允许的最大重复数作为判断条件,依次向请求集中添加元素。实验结果表明,系统节点数为70到90时,该算法在保证请求集长度最短,且空间复杂度为O(2N)的前提下,使得时间复杂度是穷搜方法的3.6E-03到6.8E-07,降低了最短循环请求集生成算法的时间复杂度。     

改进的分布式互斥请求集生成算法

在分布式系统中,各节点必须互斥地访问临界区.节点的请求集的长度决定了系统的效率、性能.虽然最优请求集的节点数最少(大约n),但已有的解决方案该类问题算法类似于穷举法,随着节点的增加,该方法变得不可计算.提出了一种快速的请求集生成算法,该算法以循环差集请求集生成算法的理论和贪心算法的基本思想为基础,在每次迭代的过程中,选出一个当前条件下最优的节点加入请求集.与其他的方法相比较,该方法能对任意给定的整数快速、有效地生成对称的请求集.本算法时间复杂度为O(n2),生成的请求集长度为n～2n.     

基于树拓扑网络的分布式互斥算法

分布式互斥是分布式系统的重要问题.根据树拓扑网络的特点,提出了新型的分布式互斥算法TNDME.算法的运行范围限制在根节点到请求节点之间,采用循径方法生成分布式互斥仲裁集;采用Lamport逻辑时戳保证消息的时序性;算法采用"最大残存树"探测方法进行系统的容错处理.描述了算法的模型、主要思想、数据结构、消息结构以及伪代码,并证明了算法的正确性.理论性能分析与仿真对比证明,算法具有较低的消息复杂度、较短的响应延迟以及较好的容错性能.     

基于直径仲裁集的网格网络分布式互斥算法

分布式互斥是网格分布式系统的重要问题。根据网格系统的特点,提出了新型的分布式互斥算法。该算法基于网格网络的直径生成分布式互斥仲裁集;采用Lamport逻辑时戳保证消息的时序性;算法采用“探测”消息进行系统的容错处理。分析与仿真证明,该算法具有较低的消息复杂度、较短的响应延迟以及较好的容错性能。     

具有O(n)时间复杂度的分布式请求集生成算法

在大规模完全分布式系统的互斥问题上,快速生成请求集是必要的。在基于松弛差集的相关原理上,引入了二次松弛差集的概念。经分析相关概念及定理,将原本“求差”的过程变为“求和”的过程;进而利用 “求和”步骤间的递推关系,大大减少了求和步骤,使整个算法的时间复杂度控制在O(n)。与时间复杂度同为O(n^2)的其他经典算法相比,生成的请求集长度仍保持在2n^(1/2)的数量级。     

最短路径树的马尔可夫有限阶段决策算法

本文从决策的角度出发,结合马尔可夫决策过程理论,建立了计算最短路径树（SPT）的有限阶段决策模型.引入一个辅助图：反转图,结合它修改了模型的理论求解算法,提出了SPT反转递归迭代算法,并证明了算法的正确性.在此基础上,又提出了不使用反转图的改进模型和算法.算法的时间和空间复杂度分析表明：本文提出的算法具有分布式并行计算的特点,可以均衡各节点的工作负载,降低时间和空间复杂度,并可以有效防止环路的产生,因此可以有效应用于资源匮乏的嵌入式互连环境和对等网络环境中.     

浅谈递归算法在程序设计中的运用

递归在计算机科学和数学中都是一个重要的问题求解工具,许多复杂问题的求解都可以用递归算法去解决,适当的使用递归算法可以简化复杂问题。该文通过具体的实例,讨论了递归算法的实现,并对递归算法进行了进一步的探讨。     

基于边的图文法产生式选择无关条件的判断

为了降低归约算法的时间复杂度,在基于边的上下文相关图文法(EGG)形式化的基础上,通过对产生式形式的适当约束,提出了EGG的产生式选择无关条件的判断方法。通过此方法可有效判断EGG产生式的选择无关性。对于选择无关的产生式,由于归约过程中产生式的使用顺序不会影响归约的结果,从而避免了回溯,能够有效地降低归约算法的时间复杂度。     

基于三角网格请求集的动态位置管理算法

提出了一种基于三角网格请求集的动态位置管理算法,可以有效减少节点位置管理的花费,通过在可用性和请求集大小方面与标准网格协议(CAA Grid)和Crumbling walls 协议进行比较,证明采用三角网格请求集协议可以对移动节点的位置信息进行更有效的管理。     

基于几何分布的RFID标签数目估算方法

已有的标签数目估算方法准确率低、估算范围小,且标签数目增加时,时隙数目须成比例增加,否则估算误差率将大幅提高。针对上述问题,提出一种基于几何分布的无线射频识别(RFID)标签数目估算方法。在估算标签数目时,将帧长设定为固定值,并在标签中采用多个哈希函数,以减少几何分布偏差,降低估算误差率。实验结果表明,在时间复杂度、空间复杂度不高于其他算法的前提下,该方法能降低估算误差率。