【摘 要】
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针对智能电视终端应用间资源竞争导致的系统性能下降问题,基于资源消耗预测,提出一种智能终端资源缓存算法。根据系统记录的各应用程序的资源消耗统计数据,应用Markov模型预
【机 构】
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中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目“电视商务综合体新业态运营支撑系统开发”（2012BAH73F01）, 中国科学院先导专项课题基金资助项目“智能电视平台与服务支撑环境研制”（XDA06040501）
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针对智能电视终端应用间资源竞争导致的系统性能下降问题,基于资源消耗预测,提出一种智能终端资源缓存算法。根据系统记录的各应用程序的资源消耗统计数据,应用Markov模型预测下一时间段可能出现的资源瓶颈和应用的资源状态,利用应用的资源状态动态调整应用权重,并以最小化应用切换时间为目标,将资源缓存问题转化为多维多选择背包问题,采用轻量级的启发式算法求解资源缓存问题。仿真实验结果表明,在智能终端中该算法对于资源消耗的预测精确度比其他算法提高5.4%,而应用响应时间缩短约45%。
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