【摘 要】
：
如何同时满足数据资源的高效利用和使用者对运营商提出的QoS请求已经成为了当下的研究热点,提出使用改进蚁群算法对云资源的的调度进行研究。研究将云计算特征与蚁群算法相融合并通过仿真实验的方式进行验证。研究结果表明:基于改进蚁群算法的调度策略与基本蚁群算法相比,运行时间更短、平均费用更低、可靠性更高、总体效用更高、DI值更好,说明了基于改进蚁群算法的调度策略不仅能够很好地完成云资源调度任务,甚至还具有一定的科学前沿性。
论文部分内容阅读
如何同时满足数据资源的高效利用和使用者对运营商提出的QoS请求已经成为了当下的研究热点,提出使用改进蚁群算法对云资源的的调度进行研究。研究将云计算特征与蚁群算法相融合并通过仿真实验的方式进行验证。研究结果表明:基于改进蚁群算法的调度策略与基本蚁群算法相比,运行时间更短、平均费用更低、可靠性更高、总体效用更高、DI值更好,说明了基于改进蚁群算法的调度策略不仅能够很好地完成云资源调度任务,甚至还具有一定的科学前沿性。
其他文献
信息技术的高速发展使聋生的视野变得更加开阔,但听力障碍导致的认知能力、思维能力及分辨能力的缺陷存在。诸多不良网络信息及社会现象的影响,也使聋生表现出种种心理健康问题。研究者以聋生发展为本,聚焦心理健康问题,采用整体研究与个案分析相结合的方式对安徽省蒙城县特殊教育学校在读聋生进行研究,为提高聋生心理健康水平,促进特殊儿童心理健康教育工作的深入开展提供了实践依据。
传统发电机组所采用的离线仿真存在一定程度的滞后性,无法实时精确反映电力系统实际运行状态,针对上述问题,以数字孪生为核心技术,构建燃煤机组在线虚实交互系统,通过燃煤机组物理实体和其数字孪生体的相互映射和交互融合,最终实现实时孪生、预测孪生、模拟孪生、状态评价、监测预警、故障诊断、优化指导、三维可视化等功能,为电厂运行的全流程实时监控、运行管理的透明化、设备状态的及时发现提供了一种可预知可视化的大数据监控平台,填补数字孪生技术在电力领域的应用空白。
为了提高市民居住环境的绿化水平,提升居民的幸福感,实现城市与自然和谐发展,文章阐述了市政环境工程景观设计需要遵循的原则,分析了市政环境工程景观设计的要点,探讨了市政环境工程景观设计的具体策略,以供相关人员借鉴及参考。
将隔墙结构应用于室内装饰领域能够改变室内格局,从而更好地满足空间使用需求。文章阐述了装配式隔墙结构的应用背景,并以天津空港美居酒店项目为例,探究了其在室内装饰中的应用策略。
一堂有效的美术课能充分调动学生学习的积极性,能以学生的个性为主,提升学生的审美能力,想象力和创造力也会有很大的进步,小学生掌握交流互动的方式,能在学习中充满乐趣。那么,怎样才能切实提高教学的有效性呢?上课时,老师和学生都很辛苦的现象,在新课程的美术教育中也更受关注。受教育者的学习状态和过程是衡量美术教育的重要标准,因此我们的美术老师要更加了解学生的学习状态,不断使用恰当的教育方法,做适合小学生的有效教育。
湖湘工匠精神是湖湘文化和湖湘民间艺术手艺人通过长期的劳动实践和文化熏陶共同形成的智慧结晶,体现了为追求精美的艺术表现坚持努力、吃苦耐劳、勇于创新的精神,也是推动湖湘地区环境设计专业发展和创新的推动力,具有重大的现实意义。
在评价软件代码质量时,直接对代码集合进行运算,易出现评价信息丢失或扭曲的问题,导致可评价的代码数量过少,针对这一问题,提出一种基于度量指标的软件代码质量评价方法。定义软件代码的评价标度集合,引入一个待集结的评价子集,制定代码度量评价指标获取原则,综合决策专家权重参数作为质量指标评价关键,确定代码质量评价指标,计算代码指标的代码质量综合评价值,完成对软件代码质量评价方法的研究。实验结果表明:设计的软件代码质量评价方法可全部评价实验获取的所有代码,代码质量评价适用性更强。
随着计算机技术、虚拟仪器技术和总线技术的发展,计量测试软件应用愈加广泛,但也给计量测试软件的监管带来了挑战。当前利用电子衡器、出租车计价器等计量测试软件作弊以非法获利的现象屡见不鲜,严重损害消费者利益,暴露出以软件测评为主的软件管理模式存在漏洞和不足,难以满足计量测试软件的管理需求。根据现有规范和标准,提出开展计量测试软件的计量确认工作,以有效提升计量测试软件在日常使用中的监管效益,确保在测量管理
在以游牧为主要生活生产方式的蒙古族传统文化形成和发展中,逐渐孕育出了极富特色的生态文化,并融入蒙古族物质、制度和精神的各个层面。文章从自然观、可持续发展理念、日常生活以及法律制度等四个方面探讨了蒙古族生态文化对我国青少年生态文明教育的启示,以推动青少年生态文明教育落地开展。
车辆对一切(Vehicle to Everything,V2X)是智能交通系统的一项关键技术,可以提高道路安全和交通效率。为降低网络干扰,满足动态环境下不同车辆链路的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,提出基于指纹深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)框架的车联网频谱分配和功率控制方案。首先通过随机网络的数据包到达过程分析,V2V链路的时延约束被转化为数据速率约束;然后,各个智能体利用深度神经网络来近似部分观测到的最优资源分配方案映射。同时