基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.     

The long term effects of an aging fleet on operational availability and cost: evidence from the U.S. coast guard

This paper empirically examines whether the aging of a fleet affects operational availability and operating cost using a unique data-set on the 117 47-foot Motor Lifeboats (MLBs) of the United States Coast Guard (USCG). Procured from 1997 to 2003, the 47-foot MLB is the standard lifeboat of the USCG and all 117 MLBs remain in service. The aging of the MLB fleet has resulted in higher annual operating costs and lower operational availability, although the nature of this relationship remains unclear. Our estimation strategy utilizes an error components estimator to examine these issues. We employ three variants of the dependent variables (i.e. the standard logarithmic transformation as is most commonly seen in the literature, inverse hyperbolic sine [IHS], and level outcomes). The point estimates from the standard logarithmic model finds operational availability for the MLBs decreases at a rate between 0.83 and 1.8% per year and cost increases at a rate between 0.33 and 7.81% per year. Similar effects are shown with the IHS and level outcome specifications. In terms of nonlinearity effects, we find the most pronounced changes in operational availability and cost occur for MLBs aged 15 years or more (in comparison to younger MLBs).     

并行程序运行故障原因识别

高性能计算系统的复杂性和规模的不断增长使得系统的平均无故障时间越来越短,因此系统的硬软件故障导致并行程序运行出错的概率随之增加。此外,并行程序本身可能存在的编程错误也会导致运行出错。由于处理上述两类故障原因的措施迥异,所以在程序运行出现故障时,用户需要关注故障原因的类别。针对这一问题,设计和实现了一种基于作业管理系统Slurm的并行程序运行故障原因识别系统。通过对Slurm进行扩展,监控作业状态,重提交和重运行作业。根据作业运行结果,区分故障原因类别。故障注入方式进行的实验表明,该系统具有较高的识别准确率。     

基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。     

适用于云计算的多接收方代理重加密方案

在云计算环境下,绝大多数信息处理和存储都被转移到云中心,用户终端的计算和存储能力将逐渐弱化。本文针对这一趋势,提出一种适用于云计算的多接收方代理重加密方案,充分利用云中心的分布式计算能力,使用随机数重用和密文聚合技术,大大降低了计算和传输负担,实验表明本方案具有较高的效率。     

分布式并行地形分析中数据划分机制研究

数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,可提供更高的任务执行效率并具有更好的可移植性。     

FlatLFS:一种面向海量小文件处理优化的轻量级文件系统

海量小文件的高效存储和访问是当前分布式文件系统面临的主要挑战之一。以GFS和HDFS为代表的分布式文件系统大多面向海量大文件的高效存储和访问设计,缺乏小文件处理的针对性优化,导致访问海量小文件时效率低下。针对分布式文件系统中海量小文件访问时的数据服务器优化问题,提出了一种采用扁平式数据存储方法的轻量级文件系统FlatLFS,取代传统文件系统对上层分布式文件系统提供数据存储和访问支持,提高了数据服务器处理小数据块时的I/O性能,从而提升了整个分布式文件系统的性能。实验表明,当数据块大小设定为1M时,FlatLFS的随机读性能分别比ext3、ext4、reiserfs高135%、112%和122%。     

基于费效分析的地空导弹火力配系优化

为科学评价地空导弹火力配系方案,针对不同的地空导弹火力组成体系,采用费效分析方法,结合地空导弹操作使用,首先给出了地空导弹火力配系费效分析步骤,然后分别对火力配系的费用和效能进行了讨论,并建立了火力配系费效准则和综合费效比模型,最后通过区域反导实例验证了该方法的可行性.     

基于宽带Delphi和功能分解相结合的装备软件早期成本估算

针对装备软件早期成本估算时存在的相关成本信息基础薄弱的“贫信息”问题,提出了基于宽带Delphi与功能分解的装备软件早期成本估算组合法。该组合法依据领域专家的知识和经验对软件成本做出判断,避免了需要过多依赖历史信息的局限性。而功能分解法能将软件按功能模块进行细分,提高了宽带Delphi估算的精度。     

面向复杂几何模型的多级并行四面体网格生成算法

高性能计算机的快速发展为数值模拟提供了必需的硬件环境,数值模拟领域对网格的需求已高达数十亿到数百亿量级,而网格生成作为数值模拟的重要一环,其发展则相对滞后,很难满足并行数值模拟求解器对大规模网格的需求。本文面向复杂几何模型提出一种多级并行四面体网格生成算法,该算法首先基于模型的几何特征建立网格的尺寸场,并基于尺寸场和几何实体间的邻接关系对几何实体进行分组,将分组后的几何实体分配到不同的计算节点,在计算节点间采用前沿推进法实现三角形面网格的并行生成,然后在计算节点内对三角形面网格进行二级区域分解,将分解后的子网格分配到各进程中,最后在进程内采用多线程并行方法实现四面体网格的并行生成。通过实际应用三峡大坝模型进行验证,该算法具有良好的并行效率和可扩展性,可以在数千处理器核上实现十亿规模高质量四面体网格的并行生成。