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A Service Level Agreement Aware Online Algorithm for Virtual Machine Migration
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作者 Iftikhar Ahmad Ambreen Shahnaz +2 位作者 Muhammad Asfand-e-Yar Wajeeha Khalil Yasmin Bano 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第1期279-291,共13页
The demand for cloud computing has increased manifold in the recent past.More specifically,on-demand computing has seen a rapid rise as organizations rely mostly on cloud service providers for their day-to-day computi... The demand for cloud computing has increased manifold in the recent past.More specifically,on-demand computing has seen a rapid rise as organizations rely mostly on cloud service providers for their day-to-day computing needs.The cloud service provider fulfills different user requirements using virtualization-where a single physical machine can host multiple VirtualMachines.Each virtualmachine potentially represents a different user environment such as operating system,programming environment,and applications.However,these cloud services use a large amount of electrical energy and produce greenhouse gases.To reduce the electricity cost and greenhouse gases,energy efficient algorithms must be designed.One specific area where energy efficient algorithms are required is virtual machine consolidation.With virtualmachine consolidation,the objective is to utilize the minimumpossible number of hosts to accommodate the required virtual machines,keeping in mind the service level agreement requirements.This research work formulates the virtual machine migration as an online problem and develops optimal offline and online algorithms for the single host virtual machine migration problem under a service level agreement constraint for an over-utilized host.The online algorithm is analyzed using a competitive analysis approach.In addition,an experimental analysis of the proposed algorithm on real-world data is conducted to showcase the improved performance of the proposed algorithm against the benchmark algorithms.Our proposed online algorithm consumed 25%less energy and performed 43%fewer migrations than the benchmark algorithms. 展开更多
关键词 Cloud computing green computing online algorithms virtual machine migration
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单源点疏散问题的Online探索算法研究 被引量:1
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作者 胡秀婷 谢玉莹 +2 位作者 包敏泽 蒋波 杨玉晗 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第11期2282-2285,共4页
课题所研究的问题是受困人员如何从未知情形的受灾区域中尽快地完成撤离.单源点疏散问题是指受灾人员位于危险区域P中的某个位置,需要找到一条能够快速地到达安全位置(P的边界)的疏散路线.由于受灾人员不知道P边界的任何信息,所以采用on... 课题所研究的问题是受困人员如何从未知情形的受灾区域中尽快地完成撤离.单源点疏散问题是指受灾人员位于危险区域P中的某个位置,需要找到一条能够快速地到达安全位置(P的边界)的疏散路线.由于受灾人员不知道P边界的任何信息,所以采用online探索算法,针对单组单源点疏散问题,提出了三角形疏散策略探索凸多边形区域,计算出所提算法的竞争比为19.48,低于已有算法的竞争比,即优于现有求解该问题的其它算法.同时提出了分组数为2的半圆疏散策略用于探索P为任意多边形区域的情形,得到了一个较小的竞争比,结果表明,单源点半圆疏散策略可以较好地解决疏散区域为非凸多边形的疏散问题. 展开更多
关键词 计算几何 单源点疏散问题 online探索算法 双倍策略 竞争比
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融合GSDE与GRU的计算机网络安全入侵检测模型研究
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作者 姚孝生 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期99-106,共8页
为了提升计算机网络安全防护能力,提出了一种融合广义状态相关探索(GSDE)与门控循环单元(GRU)的计算机网络安全入侵检测模型。模拟网络入侵过程,设定计算机网络安全入侵检测标准。动态采集计算机网络流量、用户行为及网络日志等运行数据... 为了提升计算机网络安全防护能力,提出了一种融合广义状态相关探索(GSDE)与门控循环单元(GRU)的计算机网络安全入侵检测模型。模拟网络入侵过程,设定计算机网络安全入侵检测标准。动态采集计算机网络流量、用户行为及网络日志等运行数据,通过GSDE与GRU算法的融合和迭代学习提取计算机网络运行特征,采用特征匹配的方法检测计算机网络入侵状态。测试结果显示,不同工况下的优化设计模型入侵检测正确率比传统模型高,且其入侵强度检测误差平均值为0.004,说明该模型的检测性能更佳。 展开更多
关键词 GSDE算法 GRU算法 计算机网络 安全入侵 入侵检测模型
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计算机技术在高中信息技术课程教学中的应用
4
作者 王迎新 《信息与电脑》 2025年第9期181-183,共3页
研究聚焦智能评估算法、虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术及在线协作平台在高中信息技术课堂的应用,借助对照实验验证成效。结果表明,采用新技术教学的班级,学生平均成绩提升15%,课堂参与度提高30%,团队项目完成效率提升29%。此教学模... 研究聚焦智能评估算法、虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术及在线协作平台在高中信息技术课堂的应用,借助对照实验验证成效。结果表明,采用新技术教学的班级,学生平均成绩提升15%,课堂参与度提高30%,团队项目完成效率提升29%。此教学模式能有效增强学生知识掌握度、课堂参与积极性及团队协作能力,为高中信息技术教学提供了更具互动性与实践性的新路径。 展开更多
关键词 计算机技术 高中信息技术 智能评估算法 虚拟现实 在线协作平台
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云计算数据中心服务器数量动态配置策略 被引量:16
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作者 卫星 张建军 +1 位作者 石雷 翟琰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2007-2013,共7页
云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生操作能耗和切换能耗。该文研究如何动态配置活跃服务器数量以最小化数据中心... 云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生操作能耗和切换能耗。该文研究如何动态配置活跃服务器数量以最小化数据中心能耗(操作与切换能耗之和)的问题。首先,建立了问题的NP数学模型,并分析了无切换能耗情况下最优解的特性;其次,通过消除整数动态规划的递推过程,推导具有多项式复杂度的最优静态算法;最后,采用对未来负载的最坏预测结果作为约束制定了优化在线策略。仿真结果表明,所提出的静态最优和动态优化策略能够适应外界负载的剧烈变化趋势始终谨慎调整活跃服务器和休眠服务器的比例,以接近最优的能耗代价维持数据中心的平稳运行。 展开更多
关键词 云计算 数据中心 活跃服务器 离线最优算法 动态规划 在线算法
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CPS在线计算的递推算法 被引量:8
6
作者 郭钰锋 于达仁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期73-77,共5页
在北美电力系统可靠性协会(NERC)提出的电力系统控制性能标准(CPS)CPS1和CPS2的在线计算问题中,对各种数据求取相应时间段的平均值是在线计算的重点。分析了常用平均算法的动态特性,以一个两区域互联系统为模型,讨论了平均周期的选择对... 在北美电力系统可靠性协会(NERC)提出的电力系统控制性能标准(CPS)CPS1和CPS2的在线计算问题中,对各种数据求取相应时间段的平均值是在线计算的重点。分析了常用平均算法的动态特性,以一个两区域互联系统为模型,讨论了平均周期的选择对CPS计算结果的影响,即平均周期过大时,ACE的平均值将仅体现电力系统的静态特性,由一、二次调频等所引起的动态特性将被滤掉。并针对常用平均算法,数据存储量大,计算速度慢的不足之处,给出了递推平均算法及相应的改进的递推平均算法,即用数字低通滤波器来实现同样的目的。改进算法具有数据存储量小,易于编程且计算开销显著减小的特点。 展开更多
关键词 电力系统 电网 CPS 在线计算 递推算法
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单向延迟测量中时钟动态性检测算法(英文) 被引量:10
7
作者 王俊峰 杨建华 +2 位作者 周虹霞 谢高岗 周明天 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期584-593,共10页
延迟是评价网络性能的重要指标,也是进行其他网络性能指标测量的基础.基于全球定位系统(GPS)的端到端(end-to-end)时钟同步是测量网络单向指标的常用方法,但是其代价昂贵且缺乏灵活性.在无端到端时钟同步机制下进行网络单向延迟指标测... 延迟是评价网络性能的重要指标,也是进行其他网络性能指标测量的基础.基于全球定位系统(GPS)的端到端(end-to-end)时钟同步是测量网络单向指标的常用方法,但是其代价昂贵且缺乏灵活性.在无端到端时钟同步机制下进行网络单向延迟指标测量的关键是消除时钟偏差效应的影响.基于对时间序列分段技术的分析,提出了一种新的时间序列分段标准与改进的分段算法,实现序列的自动聚类,其时间复杂度为O(N2).将该算法应用于检测端到端时钟的动态性,识别测量过程中时钟跳变和时钟频率调整位置,实现对网络单向延迟的测量,弱化了同类工作中对时钟动态性的严格假设.同时提出了基于滑动窗的在线实时时钟动态性检测算法.实际测试实验表明,该算法是行之有效的. 展开更多
关键词 单向指标 时钟动态性 网络测量 时间序列分段
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分层交互式进化计算及其应用 被引量:15
8
作者 巩敦卫 郝国生 +1 位作者 周勇 孙晓燕 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1117-1120,1124,共5页
针对目前交互式进化计算存在的局部搜索能力不强、效率低下等问题,将分层的思想引入交互式进化计算,提出了分层交互式进化计算.给出了算法实施的关键问题,分析了算法的效率.将其应用于服装设计,通过算例验证了算法的有效性.
关键词 交互式进化计算 分层 服装设计
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基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 被引量:48
9
作者 邹政达 孙雅明 张智晟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期59-63,共5页
为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好... 为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好的稳定性和适应能力,其预测性能明显优于基于BP算法的递归神经网络(BP-RNN)和基于遗传算法的递归神经网络(GA-RNN)。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 蚁群优化算法 递归神经网络 学习算法
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一种递归神经网络的快速并行算法 被引量:14
10
作者 李鸿儒 顾树生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期516-522,共7页
针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性;进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本... 针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性;进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本算法将计算分配到神经网络中的每个神经元,完全符合神经网络的并行结构特点,也利于硬件实现.仿真结果表明,该算法比传统的递归BP学习算法具有更好的收敛性能.理论分析和仿真实验证明,该算法与RPE集中运算算法相比可以大大节省计算时间. 展开更多
关键词 递归神经网络 递推预报误差 并行算法 集中运算
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一种异构可重构片上系统的实时任务调度算法 被引量:4
11
作者 刘彦 李仁发 +1 位作者 许新达 徐成 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1116-1124,共9页
动态可重构系统中为新到达的任务实时地安排任务启动时间和放置位置是硬件任务调度算法的关键.硬件任务的调度在很大程度上影响可重构计算系统的性能.提出了一种基于二维资源模型的分组-邻接边在线调度算法,该算法将硬件任务按照长宽比... 动态可重构系统中为新到达的任务实时地安排任务启动时间和放置位置是硬件任务调度算法的关键.硬件任务的调度在很大程度上影响可重构计算系统的性能.提出了一种基于二维资源模型的分组-邻接边在线调度算法,该算法将硬件任务按照长宽比分为垂直任务和水平任务两组分别考虑在可重构资源上的放置位置,同时引入任务邻接边数作为选择合理放置位置的重要指标,可使得硬件任务放置更为紧凑,减少资源碎片,提高调度成功率.对两种硬件任务放置策略进行了对比,结果表明尽可能早的安排任务启动有利于提升高负载情况下的调度成功率.仿真实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任务接受率,而运行时开销没有显著增加. 展开更多
关键词 异构可重构片上系统 调度算法 可重构计算 在线调度 嵌入式系统
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基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优 被引量:14
12
作者 王朝晖 李莉 +1 位作者 李引生 蒋庄德 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期231-236,共6页
生物组织微阵列芯片的制备过程中,需要从包埋有生物组织的蜡块中挖取一块直径为0.5~1.5 mm的组织蜡柱.为了实现自动化作业,研究了基于数字图像处理的组织蜡柱最佳挖取点计算机寻优策略.确定了问题的数学描述为在选定组织图像区域中寻... 生物组织微阵列芯片的制备过程中,需要从包埋有生物组织的蜡块中挖取一块直径为0.5~1.5 mm的组织蜡柱.为了实现自动化作业,研究了基于数字图像处理的组织蜡柱最佳挖取点计算机寻优策略.确定了问题的数学描述为在选定组织图像区域中寻找最大内切圆的圆心,提出了基于遗传算法的寻优算法.重点探讨了坐标点编码,参数选取和遗传操作方法等.研究了个体适应度快速计算方法,初始种群选择等算法改进方案.经过实际编程反复数次实验,结果表明迭代60次算法完全收敛,证明其搜索速度和稳定性都比较好,完全满足自动化作业的在线计算要求. 展开更多
关键词 组织微阵列 数字图像 遗传算法
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基于BP网络的变压器油中溶解气体在线监测 被引量:8
13
作者 林俊 章兢 +1 位作者 佘致廷 唐志文 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期56-58,共3页
研究了对变压器油中溶解气体及温度进行微机在线监测的方法 ,介绍了传感器与油气分离装置 ,气体在线监测的硬、软件特性及系统的控制方式 ,重点阐述了如何利用人工神经网络拟合混合气体之间的非线性关系 ,有效地防止气体传感器之间的“... 研究了对变压器油中溶解气体及温度进行微机在线监测的方法 ,介绍了传感器与油气分离装置 ,气体在线监测的硬、软件特性及系统的控制方式 ,重点阐述了如何利用人工神经网络拟合混合气体之间的非线性关系 ,有效地防止气体传感器之间的“交叉敏感”,然后利用训练好的神经网络对混合气体浓度进行在线监测 ,并给出了实验结果。 展开更多
关键词 变压器油 溶解气体 在线监测 BP网络 微机
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基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法 被引量:4
14
作者 王锡淮 李少远 席裕庚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期951-953,共3页
提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法.该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了建模精度.将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明,它能够解决钢坯温度... 提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法.该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了建模精度.将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明,它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题. 展开更多
关键词 软测量 神经网络 模糊聚类 加热炉 钢坯温度
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基于二维正投影图三维重建的递归算法 被引量:6
15
作者 罗敏雪 朱仁芝 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期464-472,共9页
模拟人脑读图中的形体分析法的叠加原理 ,给出三维重建的一种递归算法 .输入初始三视图 ,从中识别出一个简单子块 ,重建这个子块 ,设想从所求形体中切去该子块 ,即将重建过的视图立刻擦除 ,算出剩余形体的三视图 ,并作为新的初始三视图 ... 模拟人脑读图中的形体分析法的叠加原理 ,给出三维重建的一种递归算法 .输入初始三视图 ,从中识别出一个简单子块 ,重建这个子块 ,设想从所求形体中切去该子块 ,即将重建过的视图立刻擦除 ,算出剩余形体的三视图 ,并作为新的初始三视图 ,再接受递归算法模块处理 ,如此循环 ,直到投影图信息量为零 .这种算法具有如下特点 :①将自顶向下法和自底向上法有机地结合 ;②在使用自底向上法时仅对三视图作局部计算 ;③使用过的视图信息及时消除 ,避免重复计算 ,效率高 ;④可以解决多解问题 .在使用优先原则时 ,可消去虚伪解 . 展开更多
关键词 三维重建 计算机读图 剩余形体三视图 待擦集 递归算法
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基于竞赛模式的“算法分析与设计”教学探索与实践 被引量:11
16
作者 杨春明 陈念年 《计算机教育》 2009年第20期146-147,105,共3页
本文分析了程序设计竞赛的特点及算法分析与设计课程教学中存在的问题,利用程序在线评测平台,提出了基于程序设计竞赛的教学模式,并在教学中进行了实践。
关键词 程序设计竞赛 在线评测 计算机算法 教学改革
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多项式函数型回归神经网络模型及应用 被引量:9
17
作者 周永权 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1196-1200,共5页
文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计... 文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计算问题 ,提出了多项式函数型回归神经网络学习算法 ,并将该网络模型应用于多元多项式近似因式分解 ,其学习算法在多元多项式近似分解中体现了较强的优越性 .通过算例分析表明 ,该算法十分有效 ,收敛速度快 ,计算精度高 ,可适用于递归计算问题领域 . 展开更多
关键词 多项式函数型回归神经网络模型 反馈通路 学习算法 近似因式分解 神经网络
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基于蚁群的在线理论线损分析用输电网单线图自动布局 被引量:20
18
作者 卢志刚 李学平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第21期74-77,90,共5页
输电网在线理论线损分析有时需要根据公共信息模型自动生成电网单线图,此时必须实现电网布局的自动生成;对于大电网,需要较短的求解时间。自动布局一般存在容易陷入局部最优解和求解时间长2种问题。文中将输电网单线图布局转化为二次分... 输电网在线理论线损分析有时需要根据公共信息模型自动生成电网单线图,此时必须实现电网布局的自动生成;对于大电网,需要较短的求解时间。自动布局一般存在容易陷入局部最优解和求解时间长2种问题。文中将输电网单线图布局转化为二次分配问题,并且采用蚁群算法和3-opt优化,解决了以上问题。考虑可能的并行计算扩展,算法忽略各蚂蚁间的信息素更新,选择局部最优解和全局最优解更新信息素。仿真结果布局清晰,求解时间短,能够满足输电网在线理论线损分析要求。 展开更多
关键词 输电网 在线理论线损分析 自动布局 二次分配 蚁群算法 3-opt优化 并行计算
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一种SaaS质量多目标模型的遗传优化研究 被引量:1
19
作者 马洪江 周相兵 +1 位作者 佘堃 谢成锦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2534-2538,2542,共6页
针对基于云计算的SaaS软件生成时存在不确定性、分散性、难控制性等问题,提出一种基于遗传算法的SaaS质量多目标模型,从SaaS与时间、PaaS、虚拟机、付费情况的关系和SaaS软件状态质量(SaaS质量)两角度建立SaaS软件质量模型,并用精英策... 针对基于云计算的SaaS软件生成时存在不确定性、分散性、难控制性等问题,提出一种基于遗传算法的SaaS质量多目标模型,从SaaS与时间、PaaS、虚拟机、付费情况的关系和SaaS软件状态质量(SaaS质量)两角度建立SaaS软件质量模型,并用精英策略的小生境遗传算法进行优化,从而得到一组SaaS软件在Internet中的形态、状态质量参数。最后在Amazon环境下以一个SaaS销售软件生成为例分析SaaS多目标模型可行性和有效性。 展开更多
关键词 云计算 SaaS质量多目标模型 遗传算法优化 在线销售系统
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延时-回归神经网络及在超声马达控制中的应用 被引量:2
20
作者 徐旭 梁艳春 时小虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1918-1921,共4页
提出了一个结构简单的延时—回归神经网络 (Time delayrecurrentneuralnetwork ,TDRNN)模型 .通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆“深度”和的记忆“分辨率” .建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制 ,... 提出了一个结构简单的延时—回归神经网络 (Time delayrecurrentneuralnetwork ,TDRNN)模型 .通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆“深度”和的记忆“分辨率” .建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制 ,推导了TDRNN的动态递归反传算法 .在离散型Lyapunov稳定性的意义下 ,导出了权值自适应学习速率的取值范围 ,保证控制系统的快速收敛 .对超声马达速度控制的数值实验表明 。 展开更多
关键词 延时 回归神经网络 超声马达 LYAPUNOV稳定性
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