在网格虚拟组织中构建远程教育系统模型

网格技术已经成为当前国际计算机技术研究的热点和前沿领域,它代表了继Internet技术和Web技术之后的第三次技术浪潮。随着其不断发展完善,必然会推动远程教育的发展。该文以网格基础理论为基石,以远程教学平台为研究对象,论述了基于网格技术的远程教育系统模型构成及其工作过程,从而达到共享各种异构教学资源、整合各种教学服务的目的。     

瓦楞箱开孔的拓扑网格结构研究

随着商品市场的发展,瓦楞纸箱的需求逐年递增,其在商品包装特别是运输包装中的地位得到迅速提高。该文在传统delau-nary网格生成算法的基础上,提出了一种适合瓦楞纸箱的网格生成算法。包括网格生成过程中的初始条件确定、布点、点的存贮等网格划分预处理的关键内容,最后给出了布点生成实例。网格生成之后,再通过消除残余三角形等操作,得到的网格质量较好,可以很好地满足瓦楞箱开孔的需要。     

短波地空通信站址布局评估方法

针对短波地空通信站址布局的评估问题,给出2个评估站址布局方案的指标——覆盖度和覆盖效率,分别运用网格扫描法和蒙特卡罗方法对这2个指标进行确定。通过仿真,对正方形和正六边形2种特殊站址布局结构进行评估和比较,得出正六边形结构更合理的结论,并验证了这2个评估指标和确定方法的可行性和有效性。     

具有QoS保障功能的服务网格资源映射策略

针对网格资源映射对用户的服务质量(QoS)偏好考虑不足的问题,对保障多维QoS的网格资源映射算法进行研究,从服务网格资源的多维QoS属性分析入手,在满足用户全局约束的前提下,根据服务中各子任务的QoS约束筛选出符合要求的网格资源,并给出合理的映射结果,提出一种网格资源映射算法——QoS-Sufferage算法。利用GridSim平台进行仿真比较,结果验证了算法的有效性。     

基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究

信任关系是网格作业调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到渲染网格作业调度中,建立渲染网格环境中基于信任机制的作业调度模型,在调度策略上对基本遗传算法进行了改进,提出了基于信任机制的遗传算法。实验结果表明,该算法可以提高任务完成率和平均信任效益,是适用于渲染网格的一种有效作业调度方法。     

可靠的网格作业调度机制

针对网格环境的动态性特征,提出了一种可靠的网格作业调度机制(DGJS)。按照作业完成时间期限,DGJS将作业分为：高QoS级、低QoS级和无QoS级,不同QoS级作业有不同的调度优先权;基于资源可用性预测,DGJS采用基于可靠性代价的作业调度策略,将作业尽可能调度到可靠性高的资源节点;另外,DGJS对不同QoS级作业采用不同的容错策略,在保证故障容错的同时,节省网格资源。实验表明：在动态的网格环境下,较之传统的网格作业调度算法,DGJS提高了作业成功率,减少了作业完成时间。     

Energy constrained resource allocation optimization for mobile grids

A mobile grid incorporates mobile devices into Grid systems. But mobile devices at present have severe limitations in terms of processing, memory capabilities and energy. Minimizing the energy usage in mobile devices poses significant challenges in mobile grids. This paper presents energy constrained resource allocation optimization for mobile grids. The goal of the paper is not only to reduce energy consumption, but also to improve the application utility in a mobile grid environment with a limited energy charge, ensuring battery lifetime and the deadlines of the grid applications. The application utility not only depends on its allocated resources including computation and communication resources, but also on the consumed energy, this leads to a coupled utility model, where the utilities are functions of allocated resources and consumed energy. Energy constrained resources allocation optimization is formulated as a utility optimization problem, which can be decomposed into two subproblems, the interaction between the two sub-problems is controlled through the use of a pricing variable. The paper proposes a price-based distributed energy constrained resources allocation optimization algorithm. In the simulation, the performance evaluation of our energy constrained resources allocation optimization algorithm is conducted.     

多线程应用中的定时器管理算法

针对高性能电信系统中软定时器效率低下的问题,提出一系列优化方案,采用二次散列的时间轮,并结合免锁算法的低粒度互斥锁,从理论上把定时器查询和定时器插入等常用操作的复杂度从O(n)降至最优情况的O(1)。通过真实高负荷进行测试,采用SunStudio11性能分析工具对优化前后的性能进行定量分析。实验结果表明,该优化方案能够有效提高系统效率。     

基于网格的数据挖掘算法

为了克服传统数据挖掘算法与分布式数据挖掘算法的不足．提出了一种基于网格平台的数据挖掘算法,并改进了原有的Apriori算法,使其应用于网格平台。基于网格的数据挖掘算法具有合并计算力,安全,高效,节约硬件成本等优势已越来越受到学术界的重视。     

基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。