NGI尺度收缩混沌变异QoS组播路由算法

IP／DWDM光Internet是下一代互联网主要组网技术之一,服务质量组播路由算法是其一个研究热点,已经证明它是NP完全的。为此设计了一种非NP类算法,基于尺度收缩混沌变异进化算法,构造一棵带宽,延迟,延迟抖动和出错率受限且费用优化的QoS组播路由树,兼顾网络负载均衡。仿真研究表明,该算法是可行和有效的,较好地克服了传统遗传算法的早熟和收敛性差的问题。     

云计算环境下一种基于双向拍卖的资源分配模型

针对云计算环境下资源的特点以及运用经济机制进行资源分配所具有的灵活性及有效性,提出一种在云计算环境下基于双向拍卖的资源分配模型.首先,给出改进的周期性双向拍卖模型,采用分段拟合的方法来确定买卖双方的满意度函数,并且利用供求比例参数来调节买卖双方各自的满意度在总满意度中的权重.在此基础上,提出了即时和批量两种不同匹配算法来匹配买卖双方的集合,以使买卖双方的满意度最大化.最后,基于遗传算法来寻求云资源优化分配方案.仿真研究表明,该模型是可行和有效的,不仅可以满足更多买方的需求,而且提高了资源利用率.     

基于DSP的同步电动机数字式励磁调节器

利用DSP(DigitalSignalProcessor)实现了同步电动机转子励磁电流的数字控制。通过对PI调节器输出uk 与整流器控制角α关系的线性化处理 ,简化了控制程序 ,并能使励磁电流较快地跟踪给定。从而为同步电机的矢量控制奠定了基础     

移动对等网络中的感知蚁群路由算法

针对移动对等网络的实际需要,文中提出了一种感知蚁群路由算法.该算法通过感知节点能量、链路质量和链路生存性等网络状况,可以有效地均衡网络能量,提高分组投递率.该算法在路由发现阶段采用基于信息素的选播机制,既保证及时找到有效路径,又避免传统广播机制浪费能量的现象;在评价建立的路径时,既考虑了沿途节点的能量,又兼顾了链路质量和链路生存性;在数据路由时,结合了概率型路由的自动均衡和确定型路由的快速收敛.模拟实验结果表明了它的有效性.     

一种目的节点启动多媒体组通信成员加入算法

文中在基于服务质量的动态组多媒体通信初始路由建立算法基础之上,提出了一种由目的节点启动的基于服务质量的支持成员加入动态组的算法。该算法同初始路由建立算法及目的节点退出算法相结合,可以提供对分布式多媒体动态组应用服务质量保证的支持。     

一种高效的(t, n)门限群签名方案

基于离散对数和秘密共享思想,提出一个高效的(t, n)门限群签名方案。份额分配中心DC( Distribution Center)以自选份额的形式与群中成员共享签名密钥。SC(Signature Combiner)对收到的份额签名进行身份验证和签名正确性验证,然后合成签名。份额签名成员的身份和合成签名的时间戳被记录在数据库中,以备仲裁者将来打开签名使用。最后从正确性、安全性和效率三方面进行了分析,结果表明本方案是一个高效安全的门限群签名方案。     

基于拓扑预配置的公平虚拟网络映射算法

虚拟网络映射是实现云环境下资源多租赁运营及弹性计算资源服务的关键基础环节,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下将虚拟网络植入到合适的底层物理节点和链路.现有虚拟网络映射算法的研究成果大多以极大化物理资源利用率为目标,对虚拟网络请求排队中的公平性问题考虑较少.为此提出了一种基于虚拟拓扑预配置及可重用技术的虚拟网络映射算法以提高映射公平性.将虚拟网路映射过程分为2步骤：拓扑预配置过程和映射过程.1)对在线队列中较大的虚拟网络拓扑进行等价变换,将其变换为节点及链路数目更小的拓扑,减少虚拟网络请求在拓扑上的差异从而提高公平性;2)建立形式化的虚拟网络映射模型,并利用离散粒子群算法对优化模型进行求解;为了充分利用可重用技术能在求解过程中节省带宽资源的特性,引入粒子位置分配增强机制以提高物理网络资源利用率.仿真实验结果表明：提出的算法在物理网络资源利用率、收益/成本比及虚拟网络接受公平性等方面均优于已有同类算法.     

设备带有恶化特性的作业车间调度模型与算法

考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题, 建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量. 实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性.     

大数据驱动网络科学研究专题前言

近年来,随着互联网、移动网、物联网、社会网等网络技术的迅猛发展,“人-机-物”网络空间中网络规模不断膨胀、网络结构日益复杂、信息与数据也呈爆炸式增长。在此背景下,传统的技术手段在解决网络控制、资源管理、服务质量和异常检测等网络问题时会存在一定的局限性。而日趋成熟的大数据理论及方法,为解决这些问题提供了新的机遇,也吸引了网络科学研究者们的注意,并衍生出大数据驱动的网络科学研究这一新兴的研究领域。为面对挑战,交流研究体会,《计算机研究与发展》推出了大数据驱动的网络科学研究专题。本期专题通过公开征文收到40余篇投稿,论文在多个方面阐述了该领域中具有重要意义的研究成果,展示该领域近期的热点及其研究现状。本专题的审稿严格按照期刊审稿要求进行,特邀编委先后邀请了20余位相关领域的专家参与评审,每篇论文邀请至少2-3位专家进行评审,历经初审、复审、终审等阶段,最终从中遴选出5篇高质量的论文入选本专题。这5篇论文分别涵盖了大数据技术在社会网络、网络路由、网络安全等多个网络研究方向上的应用,在一定程度上反映了当前国内研究单位在该领域的主流研究方向。     

多路径并行传输中传输路径选择策略

该文首先在实验分析的基础上,发现在互联网端到端传输层多路径并行传输(CMT)中,当端到端关联中路径间的特性参数如丢包率和延迟存在较大差异时,部分路径并行传输的吞吐量优于全部并行传输的吞吐量,从而论证了多路径并行传输情况下传输路径选择的必要性及对传输性能的影响。其次,建立了路径吞吐量与不同丢包率和延迟的拟合关系,并以路径吞吐量为路径权值,提出了一种基于路径权值的传输路径选择策略CMT-PW(Path Weight),给出了该策略的算法实现和相应的伪代码实现。仿真实验表明,CMT-PW策略优于传统CMT策略。