一种免疫算法在故障诊断中的研究

在原有遗传算法的交叉,变异的基础上,将基本免疫算法与遗传算法相结合,通过"精英策略"和"改善变异因子"提高了算法的性能,并将改进后的算法运用到免疫算法中,提高了抗体的适应度和生成机制,其次引入支持向量机,将改进后的免疫算法寻求最优的支持向量机参数,提高了故障的识别率。仿真实验以无线传感器故障为例,在均绝对误差,均方误差和均方根误差等方面都优于基本免疫算法。     

改进的云平台数据中心资源调度算法研究

针对现阶段提出的虚拟机资源迁移算法大多只考虑物理服务器的电能消耗,过于注重减小电能消耗,大多把重点放到如何减小数据处理量而忽略了云计算平台的使用性能以及过于注重平台性能而对能量消耗方面考虑欠佳等问题,本文提出一种改进的云平台数据中心虚拟机资源迁移算法,该算法在虚拟机迁移阶段综合考虑多种因素,并建立合适的数学模型加以优化分析,最终得到最优的虚拟机资源迁移方案。仿真实验结果表明,本本文提出的改进的云平台数据中心资源调度算法能够有效减小服务器电能消耗,提高了稳定性以及时间效率。     

基于有限状态机的工作流实例状态迁移研究

在分析大量工作流业务过程组成的基础上,建立了以业务过程为核心的过程模型,提出了将有限状态机（FSM ）的理念应用于流程执行引擎的方法,并给出了工作流实例状态迁移模型和执行算法。通过一个活动实例运行状态迁移的具体实现,证明了方案的有效性、可行性和合理性。     

基于Web的工作流监控系统设计

随着信息网络系统分工协作功能的日益强大,各协作体之间的工作流传输及其监控逐渐成为网络协作的首要任务。本论文主要针对基于Web的工作流监控系统进行了开发设计与探讨,在给出了系统整体层次结构的基础上,重点对系统工作流基于Web的监控实现机制,以及其执行引擎的实现展开了分析,对于进一步提高面向Web技术的工作流建模和监控技术的应用具有一定借鉴意义。     

基于开源的图书馆视频点播系统的负载调度优化

在已实现的基于开源的LVS集群与GFS网络存储共享相结合的三层式体系结构的视频点播系统中,根据服务器实时负载信息动态调整权值,对已有的WLC调度算法进行优化,解决系统负载不均衡的问题,提高了系统的整体工作性能。     

MWPMA工作流频繁模式挖掘算法

针对企业工作效率日益提高的需求,根据现有企业工作流管理系统的不足,对Apriori算法进行优化,提出MWPMA工作流频繁模式挖掘算法。     

活动网络过程工作流的流量均衡算法研究

针对工作流系统中活动节点的分配问题,设计模型求解算法,实现了工作流系统中各个路径上节点流量的均衡分配,提高了工作流系统的执行效率。     

基于稀疏分布的传感节点资源循环迭代控制算法

对卫星通信信道传感器网络的空间节点资源优化控制可以提高卫星通信网络资源的利用率,节省卫星通信网络开销,提高卫星通信传输吞吐能力。提出一种基于稀疏分布的空间节点资源循环迭代控制算法,通过构建空间节点资源的稀疏化控制矩阵,得到最大偏离调度控制量,采用循环迭代思想实现对空间节点资源的循环迭代控制。实现WSN空间节点资源控制模型的设计,构建WSN空间资源任务节点信息表征,得到WSN网络空间状态的最小正特征带状的连接权值,实现对卫星通信WSN网络的空间节点资源循环迭代控制算法的改进。仿真实验结果表明,该算法能提高卫星通信网络资源的利用率,节省卫星通信网络开销,WSN通信节点具有较好的数据吞吐性能,资源分配和控制效果达到最佳状态,展示了其优越性能。     

基于混合自适应的遗传工作流挖掘算法

针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。     

网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计

对网络攻击信号检测中,需要对网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计,提高攻击信号检测性能。传统方法采用伪随机时频跳变的信息容量估计方法实现阈值估计和攻击信号检测,当攻击信号为非线性谐振信号时,检测性能不好。提出一种改进的网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计算法。构建多路复用器输入输出网络威胁态势预测算法,通过病毒信息特征预处理为免疫性分析提供信息特征数据基础。得到网络跳变向量和观测向量的标准正态阈值,将网络接收端和发送端数据的信息熵作为信道传递向量函数,在人工免疫进化过程中实现对免疫节点的抗体的虚警概率阈值估计,提高网络攻击信号的检测性能,降低网络威胁态势抗体虚警概率。仿真实验得出,该算法得到的估计结果精确,有效提高了攻击信号的检测性能,确保网络安全。     

一种改进的免疫算法的研究

针对免疫克隆算法中存在的算法精度低,全局收敛速度快问题,本文提出了一种改进的免疫克隆算法,通过基本免疫算法中的疫苗策略和局部搜索中采用的高斯变异,使得算法的精度提高,降低了全局收敛速度,提高了局部最优解的范围,通过3个测试函数说明本文算法相比基本免疫克隆算法提高了算法的性能,提高了算法精度。     

基于最大最小蚁群算法的虚拟机整合

云数据中心能量高消耗问题引起人们的关注,而动态的虚拟机整合为云数据中心的高耗能问题提供了新的解决办法,虚拟机的整合方法是让处于超载、欲超载、低载物理机上的虚拟机发生迁移,使迁移后的物理机处于关闭或低耗能模式。提出了一种最新的动态整合虚拟机方法 -基于最大最小的虚拟机整合算法(MMAS-VCM)来减少云数据中心能量消耗。通过MMAS-VCM算法对虚拟机进行动态整合实现多目标优化问题,减少虚拟机的迁移次数,减少云数据中心能量的消耗。通过cloudsim-3.0仿真实验验证MMAS-VCM算法在减少能耗和虚拟机迁移次数方面的性能大大提高。     

工作流过程模型研究综述

工作流技术起源于办公自动化领域,对提高企业运行效率方面具有重要意义。工作流模型的优劣则决定了工作流管理系统效率的高低。文章详细阐述了四种常用的工作流过程模型,并总结了它们的优缺点,其中基于活动网络的过程模型更适合企业建模。     

基于动态趋势预测蚁群算法的云计算资源调度优化研究

当前,计算机性能日益提高,人们的计算需求也日益增加,在这样的背景下,以往的计算方式已经不能满足人们的计算需求,随着云计算的出现,这一现象才得以缓解,但是就目前而言,云计算也存在许多缺陷与不足,例如资源调度资源占用多且响应速度慢等。本文以此为着眼点,设计了一种以动态趋势预测蚁群算法为基础的云计算资源调度优化研究。这一算法在具体实施过程中运用动态趋势预测以及蚁群算法相加的办法,借助虚拟机迁移实现资源的预留,并可以借助动态趋势预测方法来对数据中心负载变化实现预测,并且通过减小值的调整来实现具体操作。通过实验表明,本文所提出的将动态趋势预测和蚁群算法相结合的算法能够有效的提高数据中心的性能,加强响应速度和计算的精确度。     

基于经验模态副本匹配的多径网络资源分配优化

传统方法使用基于经验模态分解的多径网络资源优化分配算法,在网络资源的交叉项时间聚集资源分配均衡性不好。提出一种基于经验模态副本匹配的多径网络资源分配算法,进行多径网络通信信道模型构建与资源分配总体设计,定义多径网络通信系统资源时变次优调节因子,采用自然对数变换的方法构建一种多分量信号动态副本相关模型,对网络资源中来自多分量信号中不同信号分量之间进行交叉作用,优化数据包通信传输信道,提高多径网络通信系统中的资源分配性能。仿真实验表明,算法能有效提高系统的资源分配效率,网络吞吐性能和资源利用率提高明显,网络分配资源得到均衡,实现安全性控制下的资源分配优化均衡,节约网络系统的通信开销,进而提高了多径网络通信性能。     

蚁群爬山法的并行化改进

介绍了蚁群爬山法(ACH)的基本原理和方法,分析了该算法存在的不足之处,提出了针对这种算法的并行化改进方案,从整体性能和局部性能上都进行了良好的并行改进处理.改进后的算法有较强的并行化能力,实现了很好的负载平衡,并且在很大程度上减少了计算量和网络通信量,提高了算法的效率,可广泛应用于对海量数据的挖掘和处理.     

Ad Hoc网络重采样转移概率模型下激励传播算法

无线多跳Ad Hoc网络的激励传播算法可以优化网络资源负载均衡,提高网络可靠性。传统的激励传播算法采用萤火虫梯度搜索定位协作激励方法,当网络节点分布为随机多跳的异构网络时,激励传播负载均衡存在效率低、准确性不高等问题。提出一种基于萤火虫群优化追踪的重采样转移概率模型下的无线多跳Ad Hoc网络激励传播算法,实现资源负载均衡,设计无线多跳Ad Hoc网络覆盖层次模型,提出萤火虫群优化追踪算法,在无线多跳Ad Hoc网络节点转移概率空间,设计重采样转移概率模型,得到多跳Ad Hoc网络激励传播系统状态估计。仿真结果得到该算法实现无线多跳Ad Hoc网络系统状态估计准确率要明显高于传统算法,估计误差的波动小,在解决蜕化的同时避免了样本贫化,资源负载均衡激励精度提升方面明显优越于其它算法,展示了算法的优越性能。     

大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度估计

大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度计算是提高大数据资源调度和数据集成的基础。通过对大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度的准确估计,提高资源负荷的预测性能。提出一种基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计算法。构建大数据环境下资源负荷模型,基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计,进行非线性差分相点融合,进行全网拓扑信息激励传播均衡设计,通过频繁的切换来进行网络选区,将时间划分为连续区间,重新分配大数据环境下的时间跨度,最后得到基于线性差智能群辨识的资源短期预测时间跨度估计算法改进。仿真结果表明,该算法具有较好的时间跨度估计性能,提高了大数据环境下的资源负荷预测精度,具有较小的任务调度路径延时和能耗损失,为提高云平台的资源利用效率提供基础,展示了较好的应用价值。     

大型多媒体网络数据库异常数据高效检测方法

大型多媒体网络数据库汇聚了大量文本、图片、视频、音频等多种媒体资源,并通过云存储系统实现资源共享。在大型多媒体网络数据库中,异常数据给数据库带来安全威胁和存储开销,对其高效检测保证数据库系统的稳定运行。传统的检测方法采用模糊FCM检测算法,具有移植性不好的弱点,检测性能不好。提出一种基于密度先验信息滑动时间窗口重排的大型多媒体网络数据库异常数据高效检测方法,构建大型多媒体网络数据库异常数据高效检测模型,并与传统算法进行检测性能对比,仿真结果表明,采用该算法进行网络数据库的异常数据检测,能有效提高对异常数据的检测性能,检测概率优于传统算法,开销缩小,实现高效检测。     

被动相干盲源分离无线信道交叉覆盖算法

在集合PC机、无线传感器和Wi-Fi等通信网络进行无线传输网络组网中,功率消耗大,路径损耗多,需要进行无线传输网络组网交叉覆盖,以提高网络的吞吐性和抗干扰性。提出一种基于被动相干盲源分离算法的改进大功率无线传输网络组网交叉覆盖算法,构建大功率交叉网络模型,得到大功率交叉网络树状拓扑结构。采用隶属度调度控制Hough原理,对大功率交叉网络的分层信息数据进行分段处理,求解路由节点周期性的在一跳范围的检验统计量,在交叉网络跨层信息共享中,通过删除缓存数据得到跨层信息分组,实现交叉覆盖,实现无线传输网络组网交叉覆盖算法改进。通过仿真实验进行性能验证,得出采用该算法进行无线传输网络组网交叉覆盖,能改善输出信号质量,提高网络传输吞吐量,降低功耗损失。