面向数据中心网络的分层式故障诊断算法

首次提出一种面向数据中心网络的分层式故障诊断算法---HFD（Hierarchical Fault Diagnosis）算法。算法根据数据中心网络的结构特点,将网络系统分为两个逻辑层。在第一层,通过对“基本单元组”进行多次最简测试,将其划分为“相对故障单元组”与“相对正常单元组”两大类;在第二层,结合本文首次提出的“正-反关联性”思想和笔者曾经提出的“绝对故障基”思想,设计出AD-FAFD算法进行各单元间的相互测试与诊断。仿真实验结果表明,HFD算法在保持良好的诊断精确度的同时,有效降低了时间复杂度。     

系统级故障诊断的研究现状与发展前景

随着大数据时代的到来,人们对于计算机系统的稳定性要求日益增高,如何快速而准确地找出系统中的故障点,成为了人们的研究热题,对系统级故障诊断算法的研究逐渐受到了人们的重视。本文首先对现有的系统级故障诊断算法进行了分类,进而阐述了系统级故障诊断算法的近期主要研究成果,最后预测了该领域的未来研究方向与发展前景。     

系统级故障诊断综述

该文对现有的系统级故障诊断算法按模型、诊断方式、诊断目标分别进行了分类,进而阐述了系统级故障诊断算法的近期主要研究成果,最后预测了该领域的未来研究方向与发展前景。     

基于PMC模型的MWOFD算法

为了诊断出系统中的故障单元,首次将贝壳漫步优化算法用于解决系统级故障诊断问题,提出一种高效快速的诊断算法--MWOFD诊断（Mussels Wandering Optimization Fault Diagnosis）算法。结合系统级故障诊断的特点,设计了个体化编码及初始化的方法,并根据诊断模型所满足的方程约束重新设计了适应度函数,同时对二进制映射算法进行优化。最后将新算法与AD-FAFD算法,FAFD算法和EAFD算法进行实验对比,结果表明：MWOFD算法有效地提高了诊断正确率和诊断效率。     

PMC模型下的一个贪婪诊断算法

提出了一种PMC模型下基于矩阵运算的贪婪诊断算法——MGFD算法。算法结合作者曾经提出的"绝对故障基"思想,首先剔除绝对故障基,得到一个维度减小的矩阵,之后根据该矩阵求得集团。在文献[10]提出的四个贪婪诊断算法的基础上,提出集团的内贪婪因子、外贪婪因子、综合贪婪因子等概念,设计了新的贪婪准则。论证了MGFD算法的正确性,并对算法进行了实验仿真。实验结果表明,MGFD算法相比文献[10]提出的贪婪诊断算法,具有较高的诊断正确率。     

未来网络发展趋势研究

多媒体网络、智能网络的出现使互联网的发展面临挑战。针对互联网的现状,指出了进行未来网络研究的必要性;简要描述了未来网络的概念;回顾了未来网络的研究规划;阐明了国内外研究现状,其中包括:物联网、数据中心网络、云计算、云安全和系统级故障诊断等;在此基础上分析了未来网络的发展趋势,预测其发展前景,以及在发展中有待解决的问题。     

未来网络的研究现状与发展前景

扼要阐述未来网络的研究意义,介绍未来网络的发展历程,全面分析未来网络在多媒体网络、网址分配、网络计算、数据中心、网络安全及故障诊断等相关领域的研究现状,并在此基础上预测未来网络在网络规模、开放开源、传输速度等方面的发展前景。最后指出在未来网络发展过程中应当注意的网络安全、网络节能及商业模型构建等问题。