集中控制混合网络中基于流的资源分配算法

集中控制混合网络中,异构化网络内部的流量具有一定的规律和特性,如果使用原有的单一的离散式最大极值和无状态的网络资源调度算法,忽略了异构网络规律,会造成网络利用率较低、易震荡、部分网络流延迟等问题。通过分析由集中控制网络和普通网络组成的混合网络的拓扑结构,对混合网络结构中常见问题如流闪现、不能估计的流、路径堵塞或连接震荡场景进行分析,并提出基于期望和状态的流量评价资源规划算法POS和POS-FME。算法考虑混合网络的运行状态,对系统可用资源进行评估,为系统中各种流匹配对应可用资源,并具有一定的预测作用,从而避免混合网络出现运行效率低下的场景。通过实验,POS算法和POS-FME算法相对传统算法,利用率提高了10%～30%,并降低了震荡和平均延迟。     

基于军民融合的军事信息资源效能转化

军事信息资源效能转化的强弱,事关军队信息化建设和军队战斗力生成,需要引起高度重视。本文阐述军民融合对军事信息效能转化工作的巨大推动力,并通过分析当前制约军民融合军事信息资源效能转化的内因和外因,提出完善军民融合军事信息资源效能转化工作的措施建议。     

一种面向关键属性更新的优化数据一致性算法

规模巨大且分布性强的P2P系统可能导致部分数据副本发布的更新被长时间地延迟,从而降低Internet上资源定位的效率。针对关键属性更新的特点,提出一种解决关键属性更新冲突的优化数据一致性算法。算法中分离出用户提交的更新请求中关于关键属性的更新,在对关键更新冲突分类的基础上,采用更新缓冲预处理和关键更新表两层机制并结合最新写胜出和分而治之规则,优化关键更新冲突的发现和解决。关键属性更新的优化处理使得不会产生因为关键属性更新的延迟而降低系统基于关键属性的资源定位效率,满足面向Internet的P2P系统的要求。模拟测试结果表明该算法在一致性维护开销、资源定位开销与资源访问开销以及鲁棒性方面均具有较好的性能。     

引入价格因素的网络资源分配模型与算法实现

引入价格因素,针对网络资源分配提出PE-EMRA网络资源分配模型,并给出算法实现。PE-EMRA模型综合考虑带宽、缓冲等多种网络资源,调节并限制各业务类流量,使系统总效率最大化。该方法可有效提高资源利用率,提供服务质量保证,并具有配置灵活、实现代价小等特点。     

被动传感器融合检测系统的优化分布密度

被动传感器由于采用无源探测,而且制造成本低,体积小,在战场环境中将采用并配置大量的被动传感器来检测目标.不论是主动还是被动式传感器,在实际应用中均存在资源优化配置问题.针对被动传感器的具体应用模型,采取了若干合理近似,得到了在"OR"融合检测条件下,基于最大检测概率的被动传感器优化配置密度计算公式.     

面向管理员的网络可生存性建模与计算

从网络系统安全评价和管理的角度出发,紧密结合可生存性定义和可生存性的四个特征属性,建立了面向管理员的网络可生存性量化模型;给出了该模型的算法流程;提出了面向管理员的网络可生存性计算公式,该公式中包括恢复率和系统状态转移矩阵的计算方法,反映出可生存性对网络空闲资源和恢复时间的要求;最后进行了面向管理员的网络可生存性计算的仿真实验,表明可以利用有限的网络资源实现高水平的网络可生存性。     

异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法

为了达到异构多核处理器能直接交叉访问对方的内存地址空间的目的,通过构建统一的三级Cache结构和数据块状态标记方法,并优化Cache块状态的修改算法,提出了异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法,避免了当前独立式异构计算机系统结构下复制和传输数据块所带来的大量额外访存开销。通过采用部分Rodinia基准测试程序测试,获得了最高9.8倍的系统加速比,最多减少了90%的访存频率。因此,采用该方法能有效减少异构核心间交换数据块所带来的系统开销,提高异构千核处理器的系统性能加速比。     

Screening multi-dimensional heterogeneous populations for infectious diseases under scarce testing resources,with application to COVID-19

Testing provides essential information for managing infectious disease outbreaks, such as the COVID-19 pandemic. When testing resources are scarce, an important managerial decision is who to test. This decision is compounded by the fact that potential testing subjects are heterogeneous in multiple dimensions that are important to consider, including their likelihood of being disease-positive, and how much potential harm would be averted through testing and the subsequent interventions. To increase testing coverage, pooled testing can be utilized, but this comes at a cost of increased false-negatives when the test is imperfect. Then, the decision problem is to partition the heterogeneous testing population into three mutually exclusive sets: those to be individually tested, those to be pool tested, and those not to be tested. Additionally, the subjects to be pool tested must be further partitioned into testing pools, potentially containing different numbers of subjects. The objectives include the minimization of harm (through detection and mitigation) or maximization of testing coverage. We develop data-driven optimization models and algorithms to design pooled testing strategies, and show, via a COVID-19 contact tracing case study, that the proposed testing strategies can substantially outperform the current practice used for COVID-19 contact tracing (individually testing those contacts with symptoms). Our results demonstrate the substantial benefits of optimizing the testing design, while considering the multiple dimensions of population heterogeneity and the limited testing capacity.     

面向计算流体力学的图形处理器资源管理

针对求解计算流体力学过程中图形处理器资源利用率低的问题,提出面向计算流体力学的图形处理器资源优化管理方案。基于计算流体力学的算法特性和同时运行任务的执行特点,设计合理的调度方案。通过动态改变不同任务的启动规模和启动时间,在减少资源竞争的同时提高图形处理器资源的有效使用。实验结果表明:本文提出的资源管理方案相比基线方法在不同任务规模下的平均加速比达到 1.64,对图形处理器的硬件资源使用也有了显著的提升。     

云计算安全协议设计

分析了目前云计算服务中存在的应用风险和安全隐患,并将其抽象为两方面的问题,即安全边界问题和用户服务资源映射问题。为了解决这两个方面的问题,根据云计算系统的实际需求,给出云计算服务的一种普适性的定义;在此定义基础上,提出了云计算服务的安全框架,并设计了云计算服务各层协议集合。在这个框架和协议集合下,分析了保证云计算服务正常执行所需的四方面要素,以及将诸要素较好地整合在一起的方法。