【摘 要】
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动态网格环境中,多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键。现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求,同时算法欠优化,难以提供多种策略,由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法。首先,为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理。其次,提出时间和预算的线性结合概念,将目标函数转换为适应值函数。最终基
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动态网格环境中,多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键。现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求,同时算法欠优化,难以提供多种策略,由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法。首先,为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理。其次,提出时间和预算的线性结合概念,将目标函数转换为适应值函数。最终基于工作流调度中的平衡结构和非平衡结构测试了算法的有效性。
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分析了传统随机制造单元Petri网模型能的不足,对传统随机制造单元的Petri网模型进行了改进。通过对Petri模型的直接仿真,对不同的Petri网模型的随机制造单元的性能指标进行了分析比较,并通过和同构的马尔可夫链的计算结果进行验证,证明了改进后的Petri网模型准确地描述随机制造单元,对基于仿真的性能分析方法具有普遍意义。
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经济社会差异化发展、高等教育结构调整对地方本科院校提出了新的挑战.坚持质量立校,立足地方,立足校情,创新发展模式,走特色强校之路是地方本科院校内涵式发展的战略思路.创
首先对最小化最大移动开销移动传感器分布式算法设计进行了分析,并指出在分布式条件下难以对此类算法中的输出分派移动传感器的最大开销进行限制,随后提出了一种分布式启发算法。该算法将移动传感器和覆盖洞视为节点,在节点和节点的邻居间通过有限数量消息实现匹配。仿真结果显示,算法可实现最高达到85%的覆盖洞修补率以及较低的移动传感器最大移动开销,使其更能适用于实际无线传感器网络环境。
针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点,导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题,提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法———PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标,从序列中提取重要分段点的数量分布情况,利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列,为下一步数据挖掘提供基础。实验结果表明,该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。
传统的网络优化问题通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收敛速度较慢。加速对偶下降算法(ADD)通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法当不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误
对金春花等人提出的无证书混合签密方案进行了密码分析,分析表明其方案在内部攻击模型下存在保密性攻击,基于双线性对提出了一个改进的无证书混合签密方案。在随机预言机模型中,基于间隙双线性Dif-fie-Hellman问题和计算Diffie-Hellman问题证明了改进方案的安全性。改进方案在克服原方案的安全缺陷的基础上保持了原方案的高效性。
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