【摘 要】
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虚拟机迁移是解决物理服务器过载的主要手段之一。作为虚拟机迁移领域的经典算法之一,基于最小迁移时间的虚拟机选择算法虽然具有较低的服务等级协议违例率,但是往往需要迁移多个虚拟机才能解决一次过载,效率较低。为解决这一问题,提出了一种基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法。该方法利用最少虚拟机策略和最小迁移时间策略选择虚拟机,以此降低解决服务器过载时迁移的虚拟机次数和耗费的时间。与基于最小迁移时间的算法相
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虚拟机迁移是解决物理服务器过载的主要手段之一。作为虚拟机迁移领域的经典算法之一,基于最小迁移时间的虚拟机选择算法虽然具有较低的服务等级协议违例率,但是往往需要迁移多个虚拟机才能解决一次过载,效率较低。为解决这一问题,提出了一种基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法。该方法利用最少虚拟机策略和最小迁移时间策略选择虚拟机,以此降低解决服务器过载时迁移的虚拟机次数和耗费的时间。与基于最小迁移时间的算法相比,文中方法可以在保证服务质量的同时将迁移次数降低56.8%。
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计算机生成兵力(CGF)系统除了要建立其物理行为模型之外,还要建立反映其主观意识行为的智能决策模型。以弹道导弹攻防对抗CGF系统为对象,分析了影响CGF决策的相关因素,建立了一种模糊Petri网,用于CGF决策系统建模。最后提出了一种相应的推理算法,并以弹道导弹攻防对抗为例,分析了其目标选择决策行为。
社区结构是复杂网络的重要属性之一,有效挖掘出复杂网络中隐藏的社区结构具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景。真实网络在一定程度上都表现为重叠的社区结构,针对这一问题,提出了一种基于三角形的重叠社区发现算法。通过判断两个节点与其共享邻居节点能否构成一个三角形来判断,若能构成三角形,则这两个节点属于同一社区。在计算机生成网络与真实网络上进行了实验,都正确地识别出了社区结构以及重叠节点,表明了此算法对于
针对Ad hoc网格环境中存在恶意节点的问题,提出基于信任的反应机制检测和惩罚Ad hoc网格环境中的恶意节点。分析Ad hoc网格的数学信任模型,采用不同方法处理节点的检测信息,使用网格仿真平台对这些模型进行比较和性能评估。最后,根据评估结果选择一种最准确的信任模型,建立被动信任机制。仿真结果表明,提出的机制检测和惩罚恶意节点的概率可达100%,且不会产生误报,相比其他几种较新的检测机制,本机制
Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中,但是在证据高冲突情况下基于经典D-S证据组合规则的融合结果存在反直观的问题。针对这一问题,提出一种基于平均偏离度的证据组合方法。首先引入证据距离函数获得各证据体的相互支持度,并将支持度归一化为证据的信任度。对所有的证据进行信任度加权平均,获得一个参考证据。然后利用该参考证据对各个原始证据进行偏离度的判定及修正。最后利用Dempster-S
为了解决前馈神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极值及对初始权值依赖性强等缺点,提出了一种基于反传的无限折叠迭代混沌粒子群优化(ICMICPSO)算法训练前馈神经网络(FNNs)参数。该方法在充分利用BP算法的误差反传信息和梯度信息的基础上,引入了ICMIC混沌粒子群的概念,将ICMIC粒子群(ICMICPS)作为全局搜索器,梯度下降信息作为局部搜索器来调整网络的权值和阈值,使得粒子能够在全局寻优的
针对云计算环境下虚拟机部署问题,提出了一种基于双边匹配的决策分析方法。首先对虚拟机部署的双边匹配问题进行了数学描述;然后在此基础上,以使匹配双方满意度最大为目标,构建了多目标优化模型,并通过模型求解得到最优匹配结果;最后通过一个仿真实验分析验证了提出方法的可用性。实验结果表明,该方法能兼顾匹配双方的要求,从而能合理利用资源以减少能耗。
提出一种基于克隆选择算法(CSA)的任务完成时间—经济成本多目标优化算法。该算法利用前驱任务优先调度策略生成合法的初始种群,避免随机解引起算法收敛速度慢的问题;在种群的进化阶段,引入交叉算子,增加了种群的差异性。与遗传算法(GA)的对比实验证明该算法在提高收敛速度和探索最优解方面性能更优。
针对传统的否定选择算法(NSA)在网络故障诊断应用中所生成的检测器效率不高以及检测器之间重叠面积较大的问题,提出了一种基于差分进化的改进否定选择算法(DE-NSA)。该算法先采用否定选择算法随机地产生检测器,然后通过差分进化算法对所生成的检测器进行优化分布;之后利用局部离群因子(LOF)作为适应度函数来优化检测器之间的距离,避免检测器之间过大的重叠区域。通过对网络故障数据实验仿真,以检测率、误报率
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为了解决互联网电子政务信息的安全共享与交换问题,提出一种交换策略可定制、交换数据可信、交换行为可控的定制数据安全交换模式。重点分析了定制数据安全交换模式下存在的安全威胁;针对安全威胁提出了相应的解决方法,并总结分析了所涉及关键技术的研究现状与不足之处;最后指出了定制数据安全交换未来的研究热点及发展前景。