移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题,提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先,结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG,允许移动智能设备（矿工）将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器;其次,将矿工与边缘计算服务提供商（ESP）之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程,并构建矿工与ESP的预期利润函数;然后,使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性;最后,提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性,并且与统一定价相比,歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求,能达到更高的算力需求总量和ESP利润。     

基于网格技术的电子政务平台研究与设计

电子政务已经成为世界各国政府行政管理改革的主要方向,建立电子政务将可以促进业务系统的互联互通和信息共享,提高政府的监管能力、服务质量。在电子政务建设过程中,由于历史原因遗留下来的信息孤岛,造成了协同工作困难和效率不高等问题。近年来,随着网格技术的迅猛发展,网格技术为消除信息孤岛、促进资源共享、实现工作协同等找到了新的解决途径。本项研究把网格技术引入了电子政务领域,使电子政务显示出了良好的发展前号。     

基于移动Agent嵌入式移动数据库系统的研究

介绍嵌入式移动数据库的概念及特点,针对嵌入式移动数据库在用户规模巨大时出现的不足,提出将移动代理应用于嵌入式移动数据库.接着分析了移动代理的特点和移动代理应用于嵌入式移动数据库的好处,最后详细讨论了基于移动代理的嵌入式移动数据库系统模型、系统结构和系统实现.     

有预算和截止期约束的网格作业调度算法

在商业网格计算环境中,作业有预算和截止期限制。如何向消费者提供有质量保障的服务,同时考虑服务提供者的利益,是一个关键问题。现有的作业调度算法只从消费者的角度出发对作业完成的时间和成本进行优化。同时从消费者和服务者的角度,利用作业的属性定义了作业的价值密度,在此基础上提出了高价值密度优先的网格作业调度算法HVDF。仿真结果表明,HVDF算法在实现价值率和按时完成作业数两个性能指标上优于现有算法。     

基于直径为2的摩尔图网络的并行矩阵乘算法

提出了一个并行矩阵乘算法IPBPMM(Interconnected Processor-Based Parallel Matrix Multiplication).该算法运行在以五角形、Petersen图和Hoffman-Singleton图等直径为2的摩尔图(满足n=d2+1,n为节点数,d为度)为拓扑结构的由n个独立处理器构成的机群并行计算环境中.与基于二维环绕网孔阵列拓扑结构的Cannon和Fox等并行矩阵乘法算法相比较,IPBPMM算法通信开销较小,加速比更高,同时还具有矩阵分块可随机分布在各个节点中,无需事先按一定规律装入各节点中的特点.同时IPBPMM算法也能很好地扩充到由多个直径为2的摩尔图为拓扑结构组合构成的并行计算环境中,且随着网络的扩大,算法的并行加速比更高.     

基于工作流的图像处理网格平台及其遥感应用

图像处理网络平台基于工作流实现资源共享和协同计算,是一个灵活、动态的图像处理问题解决环境.其中,网格工作流技术可满足灵活多变的应用需求,通用服务请求代理能实现异构网格服务的简单调用,动态工作流模型利用具有较强描述功能的扩展有向无环图建模语言进行定义.该平台已成功地应用于遥感图像处理.     

分布式计算机及其应用发展浅析

随着信息技术不断进步的脚步,信息交流的频繁程度和多样化交流方式也日益增强。分布式计算在计算机网络的出现之后成为可能,本文通过对分布式计算机的介绍和现阶段的应用情况概述来预测未来分布式计算的应用发展方向。     

Probabilistic approaches to rough sets

Abstract: Probabilistic approaches to rough sets in granulation, approximation and rule induction are reviewed. The Shannon entropy function is used to quantitatively characterize partitions of a universe. Both algebraic and probabilistic rough set approximations are studied. The probabilistic approximations are defined in a decision‐theoretic framework. The problem of rule induction, a major application of rough set theory, is studied in probabilistic and information‐theoretic terms. Two types of rules are analyzed: the local, low order rules, and the global, high order rules.     

基于SVM的并行网络流量分类方法

针对SVM (support vector machine)算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度.该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约(MapReduce)模型的方法.它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减少了训练时间,提高了大规模网络流量分类的速度.     

基于云计算的IPTV业务平台架构设计及应用

随着云计算技术的飞速发展,特别是虚拟化技术、分布式存储系统的引入,催生了各种各样的服务及应用.本文首先介绍云计算的关键技术,包括虚拟化技术、分布式存储系统、分布式数据库.提出基于云计算的IPTV业务平台系统架构,分析其功能、技术优势及发展趋势.引入云计算技术,使得IPTV业务平台具有高可靠性、动态负载均衡能力和良好的扩展性,满足其业务快速增长的需求.