基于灰色马尔可夫链预测模型的HDFS云存储副本选择策略

在Hadoop分布式文件系统(HDFS)云存储环境下,网络带宽和节点性能有限且动态变化,现有的副本选择策略无法根据环境的变化选择最合适副本.针对这一问题,提出一种综合考虑了网络带宽、节点I/O性能以及节点存储空间等因素,基于灰色马尔可夫链预测模型的副本选择策略,以此在系统可用性和负载均衡性之间寻求一个平衡.最后通过仿真实验,验证了该策略的可行性与有效性.     

云计算环境下的PSO可信资源调度

对云计算环境下的资源调度问题进行了研究。针对云计算环境下资源调度的特点,结合节点失效以及任务间的网状结构特点,建立资源调度问题数学模型,运用离散粒子群算法求解该问题。针对模型特点结合云计算服务运营实情,设计算例进行仿真测试。验证表明了所建立模型的合理性及该算法求解的可行性和有效性。     

基于公理设计的可重构制造系统设计

可重构制造系统是面向客户定制的一种新的制造模式.先阐述了可重构制造系统的概念及其特点,并对目前关于可重构制造系统的设计研究进行了总结.然后,以快速响应市场变化为目标,提出了基于公理设计理论的设计方法及设计步骤,对可重构制造系统进行设计,降低了设计的复杂性.层次化设计和分解方法保证了在设计过程中以适当的顺序做出合理决策.最后给出了可重构制造系统的工作流程图.     

可重构制造系统概述

总结了国内外学者对于可重构制造系统（RMS）及相关领域的研究,归纳得出RMS的特性及关键技术,简要阐述RMS是如何应对市场的突然变化。利用层次分析法对大规模生产系统（DMS）、柔性制造系统（FMS）及RMS等3个典型的制造系统进行评价,验证其在制造系统发展中的优势地位。     

重新认识背包公钥密码的安全性

针对背包密码屡被破译的局面,分析了其中原因。指出背包公钥序列是由初始序列变换而来的,初始序列由易解背包形成,存在着冗余度,因此背包公钥序列不可能是完全随机的,利用这些冗余度是破译成功的必要条件,目前大多数被破译的背包密码只使用了模乘运算等混乱技术,这不足以隐藏初始序列的冗余度。为此引入了加法扩散技术,以分散初始序列的冗余度,使攻击者在破译过程中难以利用,举实例说明了项内扩散和项间扩散两种扩散技术。分析表明,运用扩散技术后,能抵御目前已知的攻击方法。