基于混合式启发的云计算任务调度算法

为了进一步降低云计算中的任务最大完成时间并提升负载均衡能力,提出了一种综合遗传算法、Max-Min算法以及Min-Min算法的混合式启发任务调度算法。首先,遗传算法通过染色体编码针对云计算中的任务和计算资源进行表征;然后,将新的染色体信息与每个任务的最大执行时间和最小执行时间的平均值作比较,从而决定对应任务应使用Max-Min算法或Min-Min算法加以调度。仿真结果表明,与经典的Max-Min算法以及Min-Min算法相比,本文算法在最大完成时间和资源利用率方面均具有显著优势。     

Spark平台中任务执行时间预测方法研究

Spark是一种新型分布式海量数据处理平台,在应用执行过程中,Spark以任务作为最小执行单元。因此,任务执行时间预测是指导Spark进行性能分析、优化资源调度以及故障监控的基础。在Spark平台中,由于计算数据分布不均及网络资源的共享,导致同样计算逻辑的任务在不同计算节点上执行的时间可能产生很大差异,需根据实时运行环境进行动态预测。通过结合任务在不同节点所需数据量以及集群网络状况,对任务在不同节点的执行时间进行预测。实验表明,该方法对任务进行预估,误差可保证在19%以内,任务执行时间预估算法对Spark调优有一定的指导作用。     

基于PTG的虚拟计算环境中DAG任务并行调度算法研究

随着数据密集型计算的飞速发展,在虚拟计算环境研究的基础上,数据虚拟计算环境的研究工作也发展得如火如荼。其中,虚拟计算环境计算的任务调度是一个非常重要的问题,调度算法和策略的好坏将直接影响任务执行的效率乃至成败。提出了一种新的虚拟计算环境DAG任务调度算法,并建立了树状层级调度模型。通过将虚拟计算环境DAG任务转化为参数化任务图PTG（Parameterized Task Graph）,采用在线和批处理相结合的方式,对各层任务进行在线处理,对层内任务进行批调度;经仿真平台实验,该本算法可有效提高并行效率,缩短调度时间。     

基于任务属性的MapReduce任务调度算法改进

针对MapReduce任务调度中任务属性取默认值的不合理性以及人为指定值的不确定性,对调度算法实现动态调整任务优先级、计算合理的Reduce任务数、明确Reduce任务启动时机等改进,达到提升任务并行度、缩短作业执行时间的目的.Fair与LATE算法改进前后的实验结果表明,基于任务属性的改进能提高调度算法性能与作业整体执行效率.     

有向图的同构判定算法：出入度序列法

同构图指的是在两个图中寻找顶点之间对应的映射,通过映射使得两图中的各条边也保持对应的关系。为了有效提高寻找有向同构图的时间效率、简化操作,首先研究了有向图同构的矩阵存储方式,并针对性的提出了用出入度序列来判断有向图的同构算法。与矩阵存储算法相比,该判定算法的时间更为简短。通过执行判定过程验证了算法的正确性。     

云环境下结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法

云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。     

一个新的基于EFALC的推理算法

针对目前的扩展模糊描述逻辑缺乏TBox约束下的推理算法,提出TBox约束下扩展模糊描述逻辑EFALC截概念可满足性问题及其推理算法.该算法的设计参考用于经典描述逻辑的tab-leau算法;详细描述了EFALC的转化规则和推理算法的过程,并使用递归函数调用、分支裁减和引入中间结果集合这3种技术对算法进行优化.证明了该优化推理算法的最坏时间复杂性为指数,且具有完备性和正确性,同时证明了TBox约束下EFALC截概念可满足性问题的复杂性是指数时间完全的.     

一种医学影像最大密度投影的快速生成算法

本文提出了一种投影一平移方法用于快速生成最大密度投影图（简称MIP），与传统算法相比，具有速度快，图像质量高等特点。在分析原理的基础上，介绍了算法的流程和实验结果。实验证明，本文提出的算法不需要预处理时间和存储中间数据，能够满足实时性、准确性的要求。     

Hadoop负载树任务调度算法

针对现有异构任务调度算法存在负载不均衡、数据本地性问题,提出基于树结构的负载树任务调度算法。该算法通过量化节点计算能力构造节点集最小堆,利用堆排序生成计算能力逆序树,并依据节点负载率将逆序树调整为左节点优先的负载树,为任务计算包含完成时间、负载率、延迟因子的决策值,最终完成任务与树节点的匹配。实验结果表明,取不同负载率与延迟权值比时,该算法的任务执行效率均能获得一定程度提高。该算法可利用树结构的调度优势,在获得更高集群负载均衡度时,有效缩短作业集执行时间。     

云环境下基于蚁群算法的动态容错技术研究

云计算环境下信息处理会产生海量而又至关重要的中间数据,服务器如果失效会导致中间数据丢失。可靠性保障能力不足不仅是云计算应用推广的主要障碍,而且还促使云计算环境下的容错技术研究成为一个亟待解决的问题。针对目前云计算环境下容错效率低、计算资源浪费等问题,提出基于蚁群算法的动态容错技术,利用任务重新提交、检查点技术和资源执行历史记录等方法,减少任务执行和处理时间,提高云计算成功率。实验结果表明,该技术改进了任务重新提交、检查点和扩展信息素更新公式,在任务分配和重新提交过程中,明显缩短了任务平均执行时间,提高了执行成功率。     

基于暗原色先验与WLS的图像去雾算法

雾霾天气条件下图像采集因降质严重,导致后期图像处理复杂性提高。为此,提出一种采用暗原色先验理论与WLS滤波相结合去雾的改进算法。采用WLS滤波代替传统的软抠图法以修复大气透射率,针对去雾后图像较实际暗沉的问题,提出一种新的自适应图像增强方法,通过对去雾后的图像自适应非线性叠加,实现了图像增强的效果。实验结果表明,相比于其它传统算法,该算法能够在保持图像边缘细节的同时,提高图像的色彩质量,有效消除白色晕块,且计算复杂度低,图像还原逼真。     

一种改进的实时视频去雾算法

雾、霾天气下,成像传感器采集到的图像质量严重下降,大量图像去雾算法应运而生,但是其处理速度慢、细节模糊、色彩失真、特别是在实时视频中的应用受限。为此,在实时视频去雾技术大气透射模型的基础上融合图像增强与图像复原技术的优势,采用两级下采样技术,提出一种改进的实时视频去雾算法。实验结果表明,改进的实时视频去雾算法有效增强了图像的清晰度,提高了处理速度。     

雾霾天气下运动目标检测技术研究

雾霾天气的频繁出现使运动目标检测受到了很大影响。为提高雾霾天气下运动目标检测质量,研究了当前去雾算法和运动目标检测算法。针对雾霾天气下可见度低、运动物体模糊的情况,比较了当前的去雾算法,使用性能优良的基于暗通道的去雾算法对图像进行去雾,然后对处理过的图像序列进行光流法计算,完成运动目标检测。将基于暗通道的去雾算法和光流算法相结合,应用于雾霾天气下的运动目标检测,以提高检测质量。通过Matlab仿真表明,改进方法比直接通过光流算法检测的效果更好。     

模糊自反矩阵传递闭包的神经网络方法

在模糊逻辑神经元定义的基础上,根据模糊自反矩阵传递闭包的计算方法,利用神经网络的特殊结构设计了模糊自反矩阵传递闭包的模糊神经网络模型及其具体算法,并对算法的收敛性给出了证明.     

基于云环境的科学工作流均衡调度算法

为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS。算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为4个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择。工作流分级通过自顶向下的方式对所有工作流任务进行分级,预算分割中设计了6种用户预算在不同工作流分级上的子划分方法,任务选择通过最早开始时间原则选择优先的调度任务,实例选择则综合考虑时间因子和代价因子选择最优执行资源。通过仿真实验,证明了该算法可以在预算约束下得到降低工作流执行时间和代价的均衡调度方案。     

一种分散两层线性规划问题的模糊满意解(英文)

本文针对分散两层线性规划问题,根据模糊决策理论,提出了一种求得模糊满意解的两阶段法．该方法考虑了上下层决策者以及下层决策者自己之间的利益冲突,利用决策者之间的非冲突函数和权力分配,得到整个问题的模糊满意解．与已有的其他方法相比,该方法更接近于一种实际决策过程．     

帧间一致性的八叉树可视外壳三维重建

针对动态物体三维重建计算量大的问题,提出利用帧间一致性的动态物体可视外壳重建算法。算法采用八叉树的存储结构,利用帧间一致性,判断前一帧重建的可视外壳边界体素的邻域体素状态,生成后续帧的可视外壳。相比于每次从八叉树的根节点开始判断的方法,帧间一致性算法减少了判断次数,提高了算法效率。试验结果表明,该算法有效地减少了计算量。     

基于VCN模糊数值算法的FPGA技术

领域或现场的可编程门阵列是一种新型可编程逻辑器件,它具有大容量、小时延、易改进和灵活性等特点,基于神经模糊系统原理,本文提出了一种基于VCN模糊数值算法的FPGA技术方案。该算法采用了一种VCR运算路径可重复使用技术、中间结果可变形处理及存放于RAM中实现的方法。经深入研究和试验分析,该算法是切实可行的。     

存储寄存算法及其应用

传统的“双机热备式”服务计算模型具有难以克服的缺陷,很难满足日益流行的服务计算环境中的数据一致性、数据完整性和数据高可用性的要求,本文提出的存储寄存算法摒弃了旧的计算模型中的共享存储,通过在对端节点中寄存自己的一份完整数据拷贝,从而可以更低的价格实现具有更高数据安全性和可用性以及更快切换效率、更高读写性能的服务计算环境。     

基于有向无环图的时间-费用优化调度算法

在网格计算环境中,基于时间限制和费用最小的有向无环图（DAG）调度算法,运用了经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行。该文综合考虑时间、费用以及任务间的优先关系等诸多QoS需求,提出了基于有向无环图的优化调度算法。通过仿真实例,论证了该算法的优越性。