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介绍了一种面向下一代绿色数据中心的虚拟服务整合方案。基于服务负载高峰处于不同时段的原理,提出了基于负载分时分析的建模方法,在保证QoS的前提下能够达到资源利用率最大化。考虑了服务之间的联系性和互斥性,以及服务与服务器之间的兼容性,提出了5项整合原则,使该方案具有更强的实际应用价值。将建立的模型看作是有约束的多维装箱问题,提出了基于分组遗传算法(GGA)的智能优化算法搜索全局最优解。通过实验表明,该方案与之前的模型相比具有更高的整合率。 相似文献
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为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法。由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案。该方案通过内容、标识、位置3个数组,有效地解决了GPU上因果矩阵的遗传表示问题。同时,设计并实现了高效的遗传交叉/变异算子和适应度并行计算方法。仿真实验表明,与当前CPU上的遗传过程挖掘算法相比,本文算法在求解精度和收敛速度方面都具有明显优势,并且在两个数据集上分别取得36.4倍和47.2倍的执行时间加速比。 相似文献
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当前面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法,首先计算Shapelet与时间序列之间的欧式距离及其类别标签之间的距离,然后根据两种距离的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数来对Shapelet进行评价,效率较低。针对该问题,提出一种基于SAX表示时间序列的Shapelet评价指标CD-Cover,该指标同时考虑Shapelet对时间序列数据集的覆盖集中度和覆盖优势度。其次,提出一种基于随机采样的Shapelet抽取算法,该算法采用布隆过滤器对候选Shapelet进行预剪枝,采用移除自相似策略对抽取结果进行后剪枝。在11个时间序列公开数据集上的实验结果表明,相比现有方法,该算法抽取的Shapelet具有更好的有序分类能力,且算法的计算效率也更高。 相似文献
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