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1.
云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在移动云计算中,通过无线通信方式实现数据调度和传输,移动云计算通信信道具有时变特性,对其有效的信道均衡和相位估计是保证云计算质量的基础。传统的时变通信信道估计算法采用多模盲均衡算法,出现码间干扰和相位失衡。提出一种基于二次调频双稳态检测的移动云计算中的时变通信信道估计算法。首先进行移动云计算的通信信道模型构建,基于协议信道邻居构建的通信功率增益模型,进行信道划分协议设计,设计二次调频双稳态检测算法,采用同步算法减少系统子载波间的正交性抑制,得到移动云计算通信系统信道均衡系统,检测移动云计算信道的时变特征,实现准确估计,通过仿真实验进行性能验证。仿真结果表明,该算法具有较大的信道估计性能,抗干扰能力提高,信息增益提高,在云计算通信中具有较好的稳健性。 相似文献
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提出一种基于线性差分智能群辨识的云平台程控扩展技术,并进行算法改进设计。构建UAP云平台系统模型,对系统载荷运行情况进行相应的评估,进行云计算下的动态任务调配,建立UAP云平台的程控扩展模型,定义线性差分智能群辨识平均访问时间,采用萤火虫群优化追踪策略进行多线性差分智能群辨识激励传播,最后进行UAP云平台程控激励扩展模型下的系统状态评估模型。仿真实验分析得出,采用该算法云平台的程控扩展性能较好,分布式大数据传输实时性提高,误码率和丢包率降低,从而降低了数据传输失真,提高了UAP云平台中的数据和信号传输质量,提高实时数据集成(RDI)和网关服务性能,实现高质量的数据信息服务,保障IT系统安全、稳定、可靠运行。 相似文献
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为了能够有效的提高云计算下的资源负载预测精度,提出了一种改进的布谷鸟算法优化支持向量机的云计算资源模型(ICS-SVM)。首先介绍了基本的布谷鸟算法,并从种群初始化,引入粒子群-量子的概念改进算法,最后将改进后的算法优化SVM获得最优参数建立云计算负载模型。仿真实验说明,与其他的几种经典智能算法优化SVM相比,ICS-SVM能够有效的提高云计算的资源负载变化的预测精度,具有较好的推广价值。 相似文献
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针对云计算下的负载均衡存在效率低的问题,本文首先在鲸鱼算法的基础上,通过种群初始化,淘汰和竞争机制提高算法的局部搜索能力,然后通过人工蜂群算法进行融合提高算法全局搜索能力,融合后算法用于云计算负载均衡中,在调度时间跨度,负载均衡度和任务平均等待时间方面都具有较好效果。 相似文献
8.
针对云计算系统规模大且执行任务数量多的问题,需要对其进行合理有效的资源调度。目前,云资源调度相关研究主要考虑负载均衡、能源消耗以及用户服务质量等问题,合理的云资源调度算法可以提高系统负载均衡度,改善系统资源利用率和能耗,同时也能提升用户服务质量。文章将近年来国内外研究成果进行了分类探讨,并分析了现有研究的优点及不足。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
对私有云计算平台上资源最优路径匹配,实现对资源的有效调度和检测,提高资源共享能力。传统算法采用云平台的资源置换算法实现云资源目标匹配,受限于机器学习技术自身的复杂性,性能不好。提出一种基于委托管理节点角色量化合成的私有云计算平台上资源最优搜索路径匹配算法。构建私有云计算平台终端数据访问和资源调度模型,根据贪心算法的收缩原则,在资源访问管理中引入互斥锁机制以保证资源共享操作的完整性,路径匹配有向图模型,提高资源路径匹配搜索能力。以全局度量为中心节点,计算逆向追踪搜索频度,实现算法优化。仿真实验结果表明,采用该算法进行私有云计算平台上资源最优路径匹配优化,能有效提高私有云平台上的资源路径匹配准确度,从而提高资源搜索成功率,实现资源优化共享,展示优越的适用价值。 相似文献