面向复杂UML的Markov建模方法研究 被引量：1

1

作者 靖天才 方景龙 魏丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期60-65,134,共7页

软件可靠性测试技术是保证软件质量的重要研究内容,尤其是对航空航天、金融机构等高信度复杂软件尤为重要。在现有研究的基础上,针对复杂软件UML模型场景消息粒度过大导致构建的Markov链使用模型描述软件的真实度不够的问题,提出了一种... 软件可靠性测试技术是保证软件质量的重要研究内容,尤其是对航空航天、金融机构等高信度复杂软件尤为重要。在现有研究的基础上,针对复杂软件UML模型场景消息粒度过大导致构建的Markov链使用模型描述软件的真实度不够的问题,提出了一种基于多层嵌套组合片段UML模型的Markov链使用模型的构建方法,最后结合实例对研究提出的模型构建方法做出应用分析,说明了算法的可行性,为更有效地构建Markov链使用模型提供了指导。 展开更多

关键词 可靠性测试 UML模型 嵌套组合片段 MARKOV链

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插值边界的四边网格离散极小曲面建模方法 被引量：6

2

作者 徐岗 朱亚光 +3 位作者 李鑫 许金兰 汪国昭 许健泉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2499-2508,共10页

如何实现极小曲面的快速三维建模,是几何设计与计算领域中的难点和热点问题.给定一条封闭的边界离散折线,研究如何构造以其为边界的四边网格离散极小曲面.首先从曲面的内蕴微分几何度量出发,给出了离散四边网格极小曲面的数学定义;然后... 如何实现极小曲面的快速三维建模,是几何设计与计算领域中的难点和热点问题.给定一条封闭的边界离散折线,研究如何构造以其为边界的四边网格离散极小曲面.首先从曲面的内蕴微分几何度量出发,给出了离散四边网格极小曲面的数学定义;然后利用保长度边界投影、四边网格生成、径向基函数插值映射和非线性优化技术,提出了由给定边界离散折线快速构造离散四边网格极小曲面的一般技术框架.最后通过若干建模实例验证了所提方法的有效性.该方法可实现四边网格极小曲面的高质量建模,在建筑几何领域具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 建筑几何 离散极小曲面 四边网格 网格生成 径向基函数插值

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互斥约束工作流可满足性决策的匹配剪枝模式回溯法 被引量：6

3

作者 翟治年 卢亚辉 +2 位作者 万健 王中鹏 吴茗蔚 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第24期2988-2998,共11页

针对用于工作流可满足决策的模式回溯技术如何平衡性能与代价的问题,提出了一种对部分模式解及时进行授权匹配验证的优化方法,牺牲一定验证效率以增强剪枝能力。就仅受互斥约束的问题情形,利用实例难易程度的两极分化现象对总体时间性... 针对用于工作流可满足决策的模式回溯技术如何平衡性能与代价的问题,提出了一种对部分模式解及时进行授权匹配验证的优化方法,牺牲一定验证效率以增强剪枝能力。就仅受互斥约束的问题情形,利用实例难易程度的两极分化现象对总体时间性能进行了分析。随机生成数据集上的实验表明,这一优化极大地降低了模式回溯在难实例上的时间代价,而对易实例执行时间的影响很小,且相对于其他基于动态规划的代表性算法,优化后的算法在时间和空间性能上均有显著优势。 展开更多

关键词 工作流 授权 约束 资源分配 可满足性

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基于生成对抗网络的模糊工件角度检测 被引量：5

4

作者 胡海洋 庄载雄 +3 位作者 俞佳成 李忠金 陈洁 胡华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1936-1945,共10页

为提升复杂的工业生产环境中模糊工件图像的角度检测精度,对工件图像进行有效的去模糊操作,提出基于生成对抗网络的去模糊方法,该方法通过生成网络与判别网络间的对抗性训练,最小化去模糊图像与清晰图像间的距离。为避免直线错检、断线... 为提升复杂的工业生产环境中模糊工件图像的角度检测精度,对工件图像进行有效的去模糊操作,提出基于生成对抗网络的去模糊方法,该方法通过生成网络与判别网络间的对抗性训练,最小化去模糊图像与清晰图像间的距离。为避免直线错检、断线等问题,基于直线检测算法提出改进的直线检测算法。通过对比实验与数据分析发现,所提方法比多尺度卷积神经网络去模糊方法提升了约13%的检测精度。 展开更多

关键词 机器视觉 工件图像 角度检测 图像去模糊 生成对抗网络 直线检测

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支持多租户模式的业务流程动态定制模型 被引量：1

5

作者 张纪林 邵玉曹 +3 位作者 任永坚 袁俊峰 万健 周丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期705-713,共9页

流程定制是实现业务流程个性化服务的一种重要手段,在使用单一软件系统的情况下,其通过调整业务流程模型的内部结构来提供差异性业务服务。然而,随着业务流程的规模和复杂程度日益增加,现有的流程定制技术在应对复杂多变的业务流程时,... 流程定制是实现业务流程个性化服务的一种重要手段,在使用单一软件系统的情况下,其通过调整业务流程模型的内部结构来提供差异性业务服务。然而,随着业务流程的规模和复杂程度日益增加,现有的流程定制技术在应对复杂多变的业务流程时,需要对流程模型进行重构,影响了流程定制的开发效率。因此,提供一种高效的流程定制方法一直是业务流程领域的研究热点。文中从多租户应用的角度出发,提出了一种支持多租户模式的业务流程动态定制模型。首先采用可变性任务节点组装的方式构建业务子流程,通过租户感知器实现租户身份判别和流程实例派生;其次针对租户的可变性业务需求,提供一种流程动态定制方法;最后结合实例分析,验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 业务流程 个性化服务 多租户 可变性 动态定制

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基于本地模型质量的客户端选择方法 被引量：7

6

作者 温依霖 赵乃良 +3 位作者 曾艳 韩猛 岳鲁鹏 张纪林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期131-143,共13页

联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。在理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但是实际应用中只随机选择一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面反映全局数据分布特... 联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。在理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但是实际应用中只随机选择一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面反映全局数据分布特征,导致全局模型训练效率和模型精度降低。为此,提出一种基于本地模型质量的客户端选择方法ChFL。分析影响模型精度和收敛速度的重要因素,提取可反映客户端模型质量的损失值和训练时间2个重要指标。通过对本地损失值和训练时间融合建模,用于评估客户端模型质量。在此基础上,基于客户端质量指导客户端选择,同时与随机选择策略进行一定比例的结合,以提高全局模型精度。通过选择具有高质量的数据且计算性能较优的客户端参与训练,提升模型精度并加快收敛速度。在FEMNIST、CIFAR-10、MNIST、CINIC-10和EMNIST数据集上的实验结果表明,相比3种基线算法FedAvg、FedProx、FedNova,将ChFL与基线算法相结合后的收敛速度平均加快约10%,准确率平均提高4个百分点。 展开更多

关键词 联邦学习 数据异构 损失值 训练时间 客户端选择

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云计算系统中的块级别网络磁盘缓存技术研究

7

作者 任永坚 沈之强 +3 位作者 张纪林 万健 殷昱煜 蒋从锋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第3期499-504,共6页

随着云计算系统对块级别云存储服务使用规模的增长,云存储子系统承受的负载也随之增长,严重影响其I/O性能.针对上述问题设计并实现了适用于多节点的块级别网络磁盘缓存系统MN-cache.设计了MN-cache缓存系统的系统架构,包括处理元数据的... 随着云计算系统对块级别云存储服务使用规模的增长,云存储子系统承受的负载也随之增长,严重影响其I/O性能.针对上述问题设计并实现了适用于多节点的块级别网络磁盘缓存系统MN-cache.设计了MN-cache缓存系统的系统架构,包括处理元数据的元数据服务器端以及实现缓存功能的缓存客户端.基于Linux Device Mapper机制实现了MN-cache缓存系统的客户端缓存机制,将局域网内各缓存客户端节点的本地缓存磁盘作为共享缓存,利用局域网及本地缓存磁盘的性能优势提升云存储子系统的性能.根据缓存过程各阶段的耗时情况对MN-cache缓存系统进行了性能分析,并通过实验验证了性能分析结果.实验结果表明:MN-cache缓存系统在网络存储系统I/O性能较差的情况下对存储系统的整体性能提升较大. 展开更多

关键词 块级别存储 网络磁盘缓存 客户端缓存 云计算 云存储

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基于多维高斯分布概率模型的软件缺陷预测

8

作者 苏娜 方景龙 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2018年第5期34-39,共6页

针对软件缺陷预测中普遍存在的样本特征冗余、缺陷数据集不平衡等问题,采用一种多维高斯分布概率模型来预测软件缺陷。通过均值向量以及协方差矩阵进行训练,根据待预测样本出现在各样本类别的概率判断得到分类结果。此外,还研究了特征... 针对软件缺陷预测中普遍存在的样本特征冗余、缺陷数据集不平衡等问题,采用一种多维高斯分布概率模型来预测软件缺陷。通过均值向量以及协方差矩阵进行训练,根据待预测样本出现在各样本类别的概率判断得到分类结果。此外,还研究了特征个数与分类准确率之间的关系,验证了特征选择的必要性。在不同数据集上的对比实验结果表明,提出的模型具有较好的性能,弥补了普通分类算法忽视少数类样本等不足,保证预测效率的同时提高了模型整体的分类效果。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 多维高斯分布 概率模型 特征选择

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基于特征约束和自适应损失平衡的机器遗忘方法

9

作者 殷昱煜 吴广强 +2 位作者 李尤慧子 王鑫雨 高洪皓 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期2649-2661,共13页

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模... 随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模型中的数据要素安全保护提供了有效的解决方案.现有的机器遗忘方法主要分为精确遗忘和近似遗忘2类,但前者需要干预模型原始训练流程,后者则在遗忘效果和模型泛化能力之间难以找到平衡点.为此,提出了一种基于特征约束和自适应损失平衡的近似遗忘框架.首先,对于“遗忘”过程,使用同样未经过遗忘样本训练的随机模型作为教师来引导遗忘模型的特征输出,实现模型对数据要素在特征层面的遗忘.然后,采用少量剩余数据进行微调训练,来“恢复”模型对于其他数据的泛化性能.将上述机器遗忘框架视为一个多任务优化问题,在“遗忘”和“恢复”2个任务中引入自适应损失平衡,实现任务的稳步训练.以卷积神经网络模型为例,在3个公开数据集上对比了UNSIR等多种基线方法,实验结果表明,该方法构建的遗忘模型不仅保障了机器遗忘效果,在剩余数据的准确率、时间开销、预测结果分布等指标上优于同类方法,更加有效地保护了模型的泛化性能. 展开更多

关键词 数据要素安全 机器遗忘 特征约束 多任务优化 自适应损失平衡

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基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测算法

10

作者 郑晨俊 曾艳 +3 位作者 袁俊峰 张纪林 王鑫 韩猛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期298-307,共10页

联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。针对海上船舶轨迹实时预测问题,提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。根据Fedves联邦学习框... 联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。针对海上船舶轨迹实时预测问题,提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。根据Fedves联邦学习框架,通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项,在保持原有客户端数据特征的前提下,减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响,加快收敛速度。面向海洋通信资源短缺场景,建立基于船舶自动识别系统(AIS)数据的CNN-GRU船舶轨迹预测模型,解决了船舶终端设备计算能力不足的问题。在MarineCadastre开源和舟山海洋船舶航行AIS数据集上的实验结果表明,E-FVTP在预测误差比集中式训练降低40%的情况下,收敛速度提升67%、通信代价降低76.32%,可实现复杂海洋环境中船舶轨迹的精确预测,保障海上交通安全。 展开更多

关键词 联邦学习 船舶轨迹预测 自动识别系统 深度学习 非独立同分布

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基于Q-learning的移动群智感知任务分配算法 被引量：11

11

作者 胡华 张强 +2 位作者 胡海洋 陈洁 李忠金 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1774-1783,共10页

移动群智感知环境中的任务分配是工作流研究领域中一个新方向,为解决应用任务在移动智能用户间的合理调度与分配,本文将机器学习中的Q-learning方法引入到工作流任务分配问题中,提出一种针对多目标的强化贪婪迭代方法。该算法从宏观层... 移动群智感知环境中的任务分配是工作流研究领域中一个新方向,为解决应用任务在移动智能用户间的合理调度与分配,本文将机器学习中的Q-learning方法引入到工作流任务分配问题中,提出一种针对多目标的强化贪婪迭代方法。该算法从宏观层面上通过强化学习的每一次探索进行学习优化,微观层面上通过贪心算法为每一次迭代选择局部最优解,增强了算法的性能。对比其他3种算法,所提算法不但能降低时间和能耗开销,而且收敛速度较快,能够提高感知效率,可作为移动群体感知的工作流调度问题走向智能化的一种尝试。 展开更多

关键词 移动群智感知 Q-learning方法 任务分配 算法

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移动云计算环境下任务调度的多目标优化方法 被引量：30

12

作者 胡海洋 刘润华 胡华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1909-1919,共11页

移动云计算技术可帮助移动用户在执行工作流任务时将一些任务迁移至云端服务器执行,从而节省移动设备的电池能耗,并提高计算能力.传统研究工作在进行移动云计算环境中的任务调度时缺乏对能耗和运行时间的联合优化.为了实现有效的任务调... 移动云计算技术可帮助移动用户在执行工作流任务时将一些任务迁移至云端服务器执行,从而节省移动设备的电池能耗,并提高计算能力.传统研究工作在进行移动云计算环境中的任务调度时缺乏对能耗和运行时间的联合优化.为了实现有效的任务调度,基于工作流图中任务执行的先后关系,分析了采用动态电压频率调节技术的移动设备处理器执行工作流任务的运行时间与能耗,并考虑了将任务通过无线信道迁移到云端服务器执行所需的时间,给出了能耗与执行时间联合优化的任务调度模型和目标方程.提出基于模拟退火算法的任务调度方法,分析了算法时间复杂度,进行了系统性的对比实验,评估了所提出方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 移动云计算 工作流 任务调度 模拟退火 多目标优化

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基于贝叶斯分类的Web服务质量预测方法研究 被引量：10

13

作者 任迪 万健 +2 位作者 殷昱煜 周丽 高敏 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1242-1251,共10页

针对网络环境不稳定导致Web服务质量(QoS)数据中存在噪声数据,进而降低Web服务质量预测精度的问题,提出一种基于贝叶斯分类的混合协同过滤Web服务质量值预测方法.该方法使用贝叶斯算法对Web服务质量数据进行分类并得到每个分类的概率,... 针对网络环境不稳定导致Web服务质量(QoS)数据中存在噪声数据,进而降低Web服务质量预测精度的问题,提出一种基于贝叶斯分类的混合协同过滤Web服务质量值预测方法.该方法使用贝叶斯算法对Web服务质量数据进行分类并得到每个分类的概率,利用分类结果确定缺失值可能的取值范围,并对用户和服务的相似邻居进行过滤.通过引入分类概率,改进传统的协同过滤方法得到最终的缺失值预测结果,在一定程度上消除了噪声数据对Web服务质量预测的影响.实验结果表明:较之现有方法,该方法具有更好的预测精度. 展开更多

关键词 WEB服务 服务质量(QoS)预测 协同过滤 贝叶斯分类 服务推荐

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基于三维卷积神经网络的工作流识别方法 被引量：7

14

作者 胡海洋 丁佳民 +2 位作者 胡华 陈洁 李忠金 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1747-1757,共11页

鉴于传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法很难适用于复杂的生产制造环境,为了实现有效的工作流识别,从运动物体的检测与分割、视频序列中多视图特征向量的提取及工人生产动作的分类识别3方面入手,提出基于3D卷积神经网络的工... 鉴于传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法很难适用于复杂的生产制造环境,为了实现有效的工作流识别,从运动物体的检测与分割、视频序列中多视图特征向量的提取及工人生产动作的分类识别3方面入手,提出基于3D卷积神经网络的工作流识别框架。给出计算模型与相应的算法,并进行了系统的对比实验。通过实验发现,该方法比传统的隐Markov方法和其他方法在识别速度上提升了32%,在识别率上也提升了9%。 展开更多

关键词 智能制造 工作流 行为识别 帧间差分 3维卷积神经网络

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云环境下基于多目标的多科学工作流调度算法 被引量：10

15

作者 袁友伟 鲍泽前 +1 位作者 俞东进 李万清 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期3326-3339,共14页

针对现有云环境下的多科学工作流调度算法中存在的未考虑安全调度问题,提出了多科学工作流安全-时间约束费用优化算法MSW-SDCOA(multi-scientific workflows security-deadline constraint cost optimization algorithm).首先,MSW-SDCO... 针对现有云环境下的多科学工作流调度算法中存在的未考虑安全调度问题,提出了多科学工作流安全-时间约束费用优化算法MSW-SDCOA(multi-scientific workflows security-deadline constraint cost optimization algorithm).首先,MSW-SDCOA基于数据依赖关系压缩科学工作流,减少任务节点数从而节省了调度开销;并通过改进HEFT(heterogeneous earliest-finish-time)算法形成调度序列,以实现全局多目标优化调度;最后,通过优化ACO(ant colony optimization)中信息素更新策略和启发式信息,进一步改善费用优化效果.仿真实验表明,MSW-SDCOA算法在费用优化效果上比MW-DBS算法提高了约14%. 展开更多

关键词 安全调度 费用优化 多科学工作流 压缩 分层计算

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面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度算法 被引量：6

16

作者 袁友伟 刘恒初 +1 位作者 俞东进 李忠金 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期798-808,共11页

移动边缘计算有助于减少工作流调动中用户终端的能耗和计算负担,但不合理的任务卸载会导致设备产生大量时间和能源的消耗。针对该问题,提出一种面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度的两阶段算法,包括边缘侧卸载优化算法和基于... 移动边缘计算有助于减少工作流调动中用户终端的能耗和计算负担,但不合理的任务卸载会导致设备产生大量时间和能源的消耗。针对该问题,提出一种面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度的两阶段算法,包括边缘侧卸载优化算法和基于本地计算量的动态关键路径调度算法。制定了边缘侧卸载优化的策略,该策略通过隐性马尔科夫预测得到可卸载eNB集并结合速度与偏移量预测筛选最优可调度eNB,以确保卸载成功率;同时在调度过程中通过动态更新关键路径,避免了关键路径变化对调度结果的影响。通过仿真实验证明了所提算法的有效性。相比传统优化算法,该算法能优化移动边缘环境下工作流12%的完工时间,并减少6%的能耗。 展开更多

关键词 移动边缘 卸载优化 最优可调度eNB 动态关键路径 能耗 工作流

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基于协作相容性的工作流任务分配优化方法 被引量：8

17

作者 胡海洋 姬朝配 +1 位作者 胡华 葛季栋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期872-885,共14页

工作流系统中任务分配策略将对其系统运行性能有很大的影响,在分配任务时不仅需要考虑执行者对相应任务的熟悉度,还需分析执行者之间配合协作的默契程度.传统研究工作在进行工作流任务分配时缺乏对执行者工作负载、执行者之间协作相容... 工作流系统中任务分配策略将对其系统运行性能有很大的影响,在分配任务时不仅需要考虑执行者对相应任务的熟悉度,还需分析执行者之间配合协作的默契程度.传统研究工作在进行工作流任务分配时缺乏对执行者工作负载、执行者之间协作相容性的综合考虑.为了实现有效的任务分配,首先通过分析历史日志的信息,对执行者间的协作相容性进行分析计算,在此基础上综合考虑执行者当前的任务负载,提出了基于协作相容性的、负载均衡式任务分配模型,并给出了多目标联合优化的任务分配方法,可提高整个流程实例的执行效率,并保持执行者间的负载均衡.提出4种相应的算法,并分析了算法的时间复杂度,进行了系统性的对比实验,评估了所提出方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 工作流#壬务分配 协作相容性 负载均衡 任务交互

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移动边缘计算环境下服务工作流容错调度算法 被引量：5

18

作者 袁友伟 黄锡恺 +1 位作者 俞东进 李忠金 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1693-1702,共10页

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服... 针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服务工作流调度流程加入了混合容错策略,确保工作流在任务失败后能够继续执行;然后,采用粒子群算法快速寻找最优调度方案,编码时利用整数映射调度过程中主副版本任务调度位置,并融入免疫算法,保证粒子寻优的全局性;最后,根据算法得出的最优调度方案对任务进行调度。仿真实验结果表明,FT-IPSO算法有效降低了服务任务失败率,并且对服务工作流的延时优化效果较反应式容错算法、基于聚类启发式算法的检查点和复制算法,以及基于群集的异构最早完成时间算法分别提高了约4.1%、6.3%和9.1%。 展开更多

关键词 移动边缘计算 延时优化 容错策略 免疫算法 粒子群算法 服务工作流

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基于A-ELM的移动视觉搜索方法 被引量：5

19

作者 胡海洋 许军 胡华 《电信科学》 北大核心 2016年第4期92-102,共11页

计算机智能技术在图像领域已经得到广泛的应用。极限学习机(ELM)作为一种新兴技术,克服了其他传统智能技术所面临的一些问题,吸引了越来越多研究人员的关注。首先对ELM算法的性能进行了分析验证,并将其延伸到图像分类搜索上。在此基础上... 计算机智能技术在图像领域已经得到广泛的应用。极限学习机(ELM)作为一种新兴技术,克服了其他传统智能技术所面临的一些问题,吸引了越来越多研究人员的关注。首先对ELM算法的性能进行了分析验证,并将其延伸到图像分类搜索上。在此基础上,提出了基本视觉搜索(BMVS)框架,将ELM运用到此框架服务器端,并进一步优化了ELM的分类性能。最后实验证明ELM在移动视觉搜索方面的可行性,并通过和支持向量机(SVM)的实验对比验证相关方法的高效性。 展开更多

关键词 分类 极限学习机 移动视觉搜索

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一种结合页分配和组调度的内存功耗优化方法 被引量：2

20

作者 贾刚勇 万健 +2 位作者 李曦 蒋从锋 代栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1403-1415,共13页

多核系统中,内存子系统消耗大量的能耗并且比例还会继续增大.因此,解决内存的功耗问题成为系统功耗优化的关键.根据线程的内存地址空间和负载均衡策略将系统中的线程划分成不同的线程组,根据线程所属的组,给同一组内的线程分配相同内存r... 多核系统中,内存子系统消耗大量的能耗并且比例还会继续增大.因此,解决内存的功耗问题成为系统功耗优化的关键.根据线程的内存地址空间和负载均衡策略将系统中的线程划分成不同的线程组,根据线程所属的组,给同一组内的线程分配相同内存rank中的物理页,然后,根据划分的线程组以组为单位进行调度.提出了结合页分配和组调度的内存功耗优化方法(CAS).CAS周期性地激活当前需要的内存rank,从而可以将暂时不使用的内存rank置为低功耗状态,同时延长低功耗内存rank的空闲时间.仿真实验结果显示:与其他同类方法相比,CAS方法能够平均降低10%的内存功耗,同时提高8%的性能. 展开更多

关键词 内存 页分配 线程组调度 功耗效率 性能

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