基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配策略研究

在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过该模型的效益计算方程来得到最好的资源分配策略。为了使得计算资源能够合理地按需进行分配,提出了动态可协调分配机制,在合理地分配资源,满足所有任务正常执行时所需资源的同时,最大化任务的执行效益。实验仿真及对比结果表明,在任务完成时间、任务执行的平均成本、任务完成成功率上,本文算法都取得了较好的效果。     

一种虚拟路由器资源映射算法研究

网络虚拟化技术的提出,为解决互联网"僵化"问题找到了新的思路,受到广泛的关注。在虚拟路由器平台中,若干台互联的网络服务器资源组成了底层物理网络,通过虚拟网络映射技术,将物理网络资源有效地映射到虚拟网络设备上,组成多个虚拟网络,满足用户对网络的多样化需求。虚拟路由器资源映射问题是虚拟网络映射问题的基础,虚拟路由器实例与物理资源的映射方法决定了虚拟网络平台资源的利用率和虚拟网络系统的性能。针对虚拟路由器平台资源分配的问题,提出了物理网络资源模型和虚拟路由器资源请求模型,设计了一种启发式虚拟路由资源分配算法,并对算法的复杂性和优化目标进行了分析。     

一种时分簇调度算法的实现

无线传感器网络是一种典型的资源受限系统,研究信道和时隙在内的资源分配方法,对提高网络性能保障服务质量具有重要意义。为解决智慧医疗系统中传感网络结构不固定,服务质量无法保障问题,构建了一种非平衡的簇树结构,采用可避免碰撞、保证传输时延的时分簇调度算法进行传输任务的分配,将资源分配结果在TinyOS系统中进行实现,并采用CC2530平台进行验证。为便于修改数据流参数,使调度的结果更加直观,设计了图形用户界面。结果表明这种时分簇调度算法可以保证非平衡结构无线传感网络通信质量,为大规模簇树网络提供有效的服务保障。     

多螺旋桨太阳能无人机俯仰控制方法研究

在太阳能无人机飞行俯仰控制的研究中,为更好地满足太阳能无人机长航时的飞行要求,提出一种采用由多螺旋桨差动推力产生俯仰力矩从而达到俯仰控制效果的新型控制方法。太阳能无人机机翼的柔性结构特点造成飞行过程中螺旋桨产生纵向位移,为多螺旋桨差动控制提供了基础。由于多螺旋桨是过操纵机构,引入加权伪逆方法对多螺旋桨输入冗余进行控制分配,并与传统的升降舵LQR控制方法进行对比分析。仿真结果表明,多螺旋桨差动推力俯仰控制方法能达到良好的控制效果,且比传统升降舵控制更符合太阳能无人机飞行特点和可靠性要求,为太阳能无人机实现无气动舵面飞行控制提供了理论依据。     

农田资源优化分配的计算机仿真

对于既定面积的农田资源,为使所产作物较能针对市场需求,并使种植经济效益最大化,需合理分配不同作物的种植面积.通过分析不同作物的种植成本,存贮成本,结合作物的收成与销售价格,获得各作物的种植经济效益对于种植面积的非线性关系,建立相应的计算机仿真数学模型.为了有效预测来年的作物收成和销售价格,简化假定来年的种植计划不影响来年的销售价格,根据往年的统计数据得到有关的预测数据.对资源分配问题用遗传算法进行优化求解,得到使净收益最大化的种植田亩分配方案结果.分析结论表明,最大经济效益对应的种植面积分配方案有一定的选择范围,更合理的种植面积分配方案必须面向市场需求.     

BWDSP SIMD编译的寄存器分配优化技术研究

BWDSP是一款自主设计的国产VLIW(超长指令字)数字信号处理器,支持SIMD技术,其SIMD指令可以在4个宏上同时执行4个32位计算,对寄存器使用有特殊规则,Open64编译器的寄存器分配策略并不适用于这种规则.本文对BWDSP SIMD指令的寄存器分配优化技术进行了研究,并在BWDSP的编译器OCC上得以实现.     

GPU-OSDDA: a bit-vector GPU-based deadlock detection algorithm for single-unit resource systems

This article presents a GPU-based single-unit deadlock detection methodology and its algorithm, GPU-OSDDA. Our GPU-based design utilizes parallel hardware of GPU to perform computations and thus is able to overcome the major limitation of prior hardware-based approaches by having the capability of handling thousands of processes and resources, whilst achieving real-world run-times. By utilizing a bit-vector technique for storing algorithm matrices and designing novel, efficient algorithmic methods, we not only reduce memory usage dramatically but also achieve two orders of magnitude speedup over CPU equivalents. Additionally, GPU-OSDDA acts as an interactive service to the CPU, because all of the aforementioned computations and matrix management techniques take place on the GPU, requiring minimal interaction with the CPU. GPU-OSDDA is implemented on three GPU cards: Tesla C2050, Tesla K20c, and Titan X. Our design shows overall speedups of 6-595X over CPU equivalents.     

面向生态的陕西省渭河流域水资源合理配置

结合陕西省渭河流域的水资源开发利用现状,对其水资源优化管理进行研究。通过分析流域社会经济发展的特点及生态环境形势,以定额法为基础对2020年流域的生活、生产和生态需水进行了预测。根据系统概化图和配水目标,综合考虑水资源配置中的生态指标、社会指标和经济指标,建立了面向生态的水资源合理配置模型。将混沌优化算法与遗传算法相结合对模型进行求解,结果表明:陕西省渭河流域2020年75%保证率下的缺水率为18.1%。