云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法

提出了一种云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法,该方法能求解带有任务优先级和强制任务的最大虚拟机分配问题等5类问题。该方法通过将虚拟机分配问题编码成对应的SAT类问题,并调用现有的SAT类求解器进行求解,可以更有效地解决较大规模的虚拟机分配问题。最后,通过实验验证了本文算法的合理性和有效性。通过与现有算法在以上5类问题中进行对比,表明了本文算法具有更高的求解效率和更大的求解规模。     

基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型

针对大规模分布式云计算系统中的服务可信度辨别问题,提出一种基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型。对云计算系统中云服务提供商、服务和用户之间的信任关系进行形式化描述,充分挖掘了同一服务商中的不同云服务之间的关联性,利用凸函数证据理论对有序命题的处理能力,构建了云计算系统中的可信服务推荐方法,根据用户需求为其提供合理可靠的云服务。与经典证据理论方法的对比结果表明,基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型在保证有效性和健壮性的同时,充分利用了云计算系统中云服务之间的关联信息,能够根据用户的请求提供合理的云服务。     

NSGA-Ⅱ应用于圆筒型永磁直线电机的多目标优化

针对圆筒型永磁直线电机提出了使用二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化其功率和效率。首先根据电机的二维有限元模型，计算电流、电压等参数；其次利用敏感参数法建立以气隙长度等为变量的优化模型，并计算电机的电磁参数；再对电磁参数数据训练，以NSGA-Ⅱ为优化算法的多目标优化模型，优化电机的功率和效率；最后根据优化结果加工出了MTS100kN万能试验机。样机实验结果验证了所提出的多目标优化设计方法和性能分析的正确性。