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在大规模数据中心和P2P覆盖网络等复杂网络负载平衡分配中,前人提出了多种多样的负载分配方法,但许多方法为了达到更好的平衡负载指标,追求越来越复杂的算法,使得时间复杂度和算法复杂度很难控制在合理的范围之内。本文在研究了经典balls-into-bins、Azar balls-into-bins和balls into non-uniformbins等模型的基础上,提出了一种新颖高效的非对称balls-into-bins平衡负载分配模型,该模型具有异构的balls、异构的bins,以及不同的bin选择概率,能以很高的概率将最大负载均衡地控制在合理的范围内,通信负载很小,且具有很好的可扩展性,通过拓展,该模型在负载平衡的诸多领域都将有广阔的应用空间。 相似文献
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针对空战对抗的隐蔽作战需求,对战斗机隐蔽接敌方法进行研究。基于战斗机雷达反射截面积的动态特性建立雷达探测威胁模型;以空战态势参数为状态建立接敌引导模型;以给定目标发现概率为暴露阈值进行威胁约束;以最小化接敌过程中累积被发现概率为性能指标;将战斗机隐蔽接敌问题建模为隐蔽性约束下的最优控制问题。为保证算法的实时性和有效性,引入滚动时域控制策略进行在线优化,并采用高斯伪谱法进行数值求解。仿真实验表明,通过路径约束和性能指标双重约束,能有效增强战斗机接敌的隐蔽性,算法实时性能满足战斗机控制的需求。 相似文献
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RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。 相似文献
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平台目标识别一般分为两个步骤,首先是对平台上辐射源的识别,然后通过辐射源和平台的关联进行平台识别.在辐射源识别阶段提出利用云模型描述和处理参数存在区间模糊和观测具有噪声的数据,较好地解决了对于带有复杂调制信号的辐射源识别问题.在平台识别阶段,就辐射源和平台关联的各种结果给出了新的计算样本和模板间匹配度的方法,并且提出利用平台的特征辐射源信息对平台识别结果进行进一步的筛选,以提高识别率.最后用仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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