基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法

云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。     

面向SD-DCN的OpenFlow分组转发能效联合优化模型

在软件定义网络(software-defined networking, SDN)中,OpenFlow交换机通常采用三态内容可寻址存储器(ternary content addressable memory, TCAM)存储流表,以支持快速通配查找.然而,TCAM采用并行查找方式,查找能耗高,因此有必要为OpenFlow交换机选择合适的TCAM容量,以平衡分组转发时延和能耗.针对软件定义数据中心网络(software-defined data center network, SD-DCN)这一典型应用场景,利用多优先级M/G/1排队模型刻画OpenFlow交换机的分组处理过程,进而建立OpenFlow分组转发时延模型.同时,基于网络流分布特性,建立TCAM流表命中率模型,以求解OpenFlow分组转发时延与TCAM容量的关系式.在此基础上,结合TCAM查找能耗,建立OpenFlow分组转发能效联合优化模型,并设计优化算法求解TCAM最优容量.实验结果表明：所提时延模型比现有模型更能准确刻画OpenFlow分组转发时延.同时,利用优化算法求解不同参数配置下的TCAM最优容量,为SD-DC...     

基于蚂蚁算法的配电网无功优化

电力系统中无功功率的优化配置在电网经济运行中占有十分重要的地位,无功优化问题是一个复杂的组合优化问题,蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术。文中采用改进的蚁群算法来解决配电网络无功优化问题,建立了相应的数学模型。并以某城市配电网无功优化结果表明这种方法搜索效率高易于找到全局最优解的优点。     

基于Web的考试系统在线监考程序的设计与实现

对基于ASP+Web数据库技术开发的考试系统的原理进行了分析,提出了一种在该类考试系统中对数据库的数据表作恰当设计和访问来实现在线实时监考的可行方案,并介绍了该监考程序的功能及具体编程实现.     

SPRINT算法中寻找连续属性分割点方法的改进

文章针对SPRINT算法中的寻找连续属性最佳分割点计算量大的问题,改进了寻找连续属性最佳分割点的方法。改进后的方法可减少候选分割点的数目,从而减少计算量和计算时间。     

十进制计算机系统的三种基本结构体系

十进制计算机技术是计算机科学技术研究的一个全新的分支领域 ,也是一个必然要发展的领域 .文中提出了混合型十进制计算机、嵌入式十进制计算机和纯十进制计算机三种基本结构体系 ,介绍了十进制计算机所具有的优越性 .     

城市发展的动力维研究

通过对城市发展的动力维研究,着重分析了城市发展的潜在动力及可持续发展承载力,从而得出结论城市规模的有限是相对的,而发展是绝对的.城市规划从渠道建设着手更利于实现其科学化目标.可持续发展的目标是人的全面发展,实质是人的各种社会关系的全面发展.城市的本质是渠道的节点,表现为各种社会关系的总和.     

一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法

针对K-means聚类算法和基于遗传（GA）的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。     

CAD技术在型钢孔型设计中的应用

主要介绍了CAD技术在型钢孔型设计中的应用,以及应用CAD技术进行孔型设计系统开发的基本思路和设计方法.对计算机辅助孔型设计系统开发环境进行了比较,列举了该系统的功能,并以实例加以说明.     

基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法

针对标准鱼群算法易受到初始鱼群随机性的影响,后期收敛速度减慢,处理边界数据能力低,聚类精度低等缺点,提出了基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法。算法引入粒计算理论,并依据粒密度和最大最小距离积法选择初始化人工鱼群避免算法易受随机性的影响;通过结合粗糙集的决策系统和属性约简,提高算法解决边界数据的能力;采用类内紧致性和类间分离度的原则设计适应度函数,并将其作为算法的终止判断条件。实验结果表明：该算法提高了聚类精度,增强了获取全局极值的能力,具有良好的聚类效果。