高速IP路由器中输入排队调度算法综述

高速IP路由器一般采用基于定长信元的交换结构,其可扩展性和性能分别受排队策略和调度算法的影响.基于输入排队策略的路由器具有良好的可扩展性,但需要一个有效的调度算法的支持,才能保证吞吐率和延迟等性能.主要讨论输入排队调度算法,将现有的调度算法分为4类:最大(无权重)匹配、最大权重匹配、稳定婚姻匹配和确定型调度.对每一类算法,从技术特点和性能指标两个方面进行比较和分析.最后给出了输入排队调度算法的发展趋势.     

基于动态关键任务的多处理器任务分配算法

多处理器调度问题是影响系统性能的关键问题,基于任务复制的调度算法是解决多处理器调度问题较为有效的方法.文中分析了几个典型的基于任务复制算法,提出了基于动态关键任务(DCT)的多处理器任务分配算法.DCT算法以克服贪心算法不足为要点,调度过程中动态计算任务时间参数,准确确定处理器的关键任务,以关键任务为核心优化调度,逐步改善调度结果,最终取得最优的调度结果.分析和实验证明,DCT算法优于现有其它同类算法.     

基于输入排队的高速交换调度算法研究

高速交换网络一般采用基于定长信元的交换结构,其性能决定于排队策略和信元调度算法.输入排队策略只有和一个有效的调度算法相结合,才能保证交换结构具有良好的吞吐率和时延等性能.主要阐述了基于VOQ的最大数量匹配算法,最大权重匹配算法,稳定结合算法,神经网络算法等输入排队调度算法,分别从技术特点,性能指标和实现复杂度等多个方面进行比较和分析.分析了分布式和集中式两大类调度算法的工作方式,并根据各类算法的特点提出,神经网络算法可以通过定义其优先级函数实现其余各类算法.     

基于内容的网络集群负载平衡算法模型

在论述网络集群负载平衡算法的基础上,基于内容分类的方法,给出基于内容的网络集群负载平衡算法三元组模型。请求分类有利于提高缓存命中率,调度机制说明如何适当地转发请求,动态反馈避免将请求分配到重载的服务器,进而分析了调度机制的八种调度策略和六种基于内容的调度转发技术。该模型利用缓存内容来提高集群的吞吐量和响应时间,可部署多种服务类型。     

基于内容的分布式Web服务器调度算法

在分布式Web服务系统的研究中,基于内容的调度策略日益受到关注.但是,基于内容的请求调度带来的额外开销使得调度节点成为系统的瓶颈,限制了系统规模.为了实现系统的容错和扩展,集中讨论了分布式调度策略的设计问题,并针对难于分布的面向缓存调度策略设计了相应的分布式调度算法DWARD(distributed workload-aware request distribution).基于LINUX IP协议栈的系统测试表明,DWARD算法可以在适当调整的情况下获得良好的性能.     

基于经济模型的网格资源调度算法研究

基于经济模型的网格资源调度算法是目前网格环境中非常重要的调度算法.介绍基于经济模型调度算法的基本思想和体系结构,对4种基于经济模型的调度算法做了详细的阐述,并在GridSim上的模拟结果做了分析与比较.     

基于双种群模糊引力搜索算法的舰载机甲板作业调度

舰载机甲板作业调度问题是一类具有NP-hard特性的资源受限多项目调度问题.首先,分析舰载机甲板作业调度问题的工序流程约束和各类资源约束,构建舰载机甲板作业调度混合整数规划模型.然后,基于基本引力搜索算法,提出双种群模糊引力搜索算法用于模型求解.算法采用基于作业时序修正的优先数编码,并采用双种群交替迭代结构,将基于个体的双向对齐技术扩展到种群层面,基于串行调度生成机制产生调度方案.为了提高算法性能,采用边界修正策略修正越界粒子编码,在引力计算阶段,采用模糊逻辑控制策略进行参数自适应控制.最后,通过案例仿真和算法对比验证了双种群模糊引力搜索算法的有效性,所提出的算法适合求解大规模的舰载机甲板作业调度问题.     

Scheduling Algorithm of α-Planarization for Solving the Problem of Multiprocessor Scheduling

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法.算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解.实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性.     

网格资源调度算法研究

网格资源调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.首先对网格资源调度方法从不同的视角进行了分类,从三个方面阐述了网格资源调度的性能指标,并着重比较分析了几种典型的网格资源调度算法,包括Min-min算法、Max-min算法、基于经济模型的调度算法、基于遗传算法以及基于模拟退火算法的网格资源调度算法等,指出各种算法性能上尚存的不足之处并对下一步如何改进给出建议,最后给出资源调度的研究展望.文中为网格资源调度算法的研究提供了很好的参考.     

基于TDMA方式WMN中一种链路调度机制研究

基于TDMA方式的无线网状网中,链路调度对网络性能起着重要作用.针对固定顺序的待调度链路集,提出求解最优调度周期的启发式算法;基于链路顺序对算法性能的影响,从全局优化的角度对全网链路进行排序,提出基于遗传算法的最优链路调度机制.仿真结果表明,该算法能快速收敛于全网链路的最小调度周期,具有比现有算法更高的传输效率和更低的实施复杂度.     

基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

Unified and Coupled Self-Stabilizing Algorithms for Minor and Principal Eigen-pairs Extraction

Neural network algorithms on principal component analysis (PCA) and minor component analysis (MCA) are of importance in signal processing. Unified (dual purpose) algorithm is capable of both PCA and MCA, thus it is valuable for reducing the complexity and the cost of hardware implementations. Coupled algorithm can mitigate the speed-stability problem which exists in most noncoupled algorithms. Though unified algorithm and coupled algorithm have these advantages compared with single purpose algorithm and noncoupled algorithm, respectively, there are only few of unified algorithms and coupled algorithms have been proposed. Moreover, to the best of the authors’ knowledge, there is no algorithm which is both unified and coupled has been proposed. In this paper, based on a novel information criterion, we propose two self-stabilizing algorithms which are both unified and coupled. In the derivation of our algorithms, it is easier to obtain the results compared with traditional methods, because it is not needed to calculate the inverse Hessian matrix. Experiment results show that the proposed algorithms perform better than existing coupled algorithms and unified algorithms.     

RSA公钥密码体制中安全大素数的生成

RSA算法是基于数论的公钥密码体制,是公钥密码体制中最优秀的加密算法。由于RSA算法中大素数的生成对RSA加密算法的安全性有直接的影响,其寻找大素数的实现难度大,运算时间长。文中在研究了密钥生成的一般算法的基础上．即确定性素数产生和概率性素数产生方法．给出了利用Montgomery算法优化的Miller-Rabin算法和Pocldington定理算法实现．构造了大素数的生成算法,以提高RSA算法的安全性和运行速度。     

布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等方面的改进方法,总结了算法的主要应用领域及其进展;随后将其与遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法及人工蜂群优化算法的优点、缺点及适用性诸方面进行了对比;最后指出了布谷鸟搜索算法尚存在的缺陷并对进一步的研究方向进行了展望。     

求解全局最优化的遗传（GA）-Alopex算法的研究

针对遗传算法爬山能力差的弱点,对传统遗传算法进行改进,提出了将遗传算法与Alop ex（Algorithms of pattern extraction）算法相结合,结合在一起的混合算法充分发挥了 两者的优越性,对典型函数的测试表明该算法提高了遗传算法的计算速度和计算精度.     

统计算法选择对统计模型检测效率的影响分析

近年来,统计模型检测技术已经得到了广泛的应用,不同的统计算法对统计模型检测的性能有所影响。主要对比不同统计算法对统计模型检测的时间开销影响,从而分析算法的适用环境。选择的统计算法包括切诺夫算法、序贯算法、智能概率估计算法、智能假设检验算法及蒙特卡罗算法。采用无线局域网协议验证和哲学家就餐问题的状态可达性验证为实例进行分析,使用PLASMA模型检测工具进行验证。实验结果表明,不同的统计算法在不同的环境中对模型检测的效率有不同的影响。序贯算法适用于状态可达性性质的验证,时间性能最优;智能假设检验算法与蒙特卡罗算法适合验证复杂模型。这一结论有助于在模型检测时对统计算法的选择,从而提高模型检测的效率。     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题,在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法HIUA。HIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项目集考虑,从而得到完整的新频繁项目集,提高了算法的效率。     

基于遗传算法的多维快速聚类算法研究*

引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足,归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法测试表明,改进后的基于遗传算法的聚类方法能够解决海量、高维样本的聚类问题。     

Comparative Study of Prey Predator Algorithm and Firefly Algorithm

Metaheuristic algorithms are found to be promising for difficult and high dimensional problems. Most of these algorithms are inspired by different natural phenomena. Currently, there are hundreds of these metaheuristic algorithms introduced and used. The introduction of new algorithm has been one of the issues researchers focused in the past fifteen years. However, there is a critic that some of the new algorithms are not in fact new in terms of their search behavior. Hence, a comparative study in between existing algorithms to highlight their differences and similarity needs to be studied. Apart from knowing the similarity and difference in search mechanisms of these algorithms it will also help to set criteria on when to use these algorithms. In this paper a comparative study of prey predator algorithm and firefly algorithm will be discussed. The discussion will also be supported by simulation results on selected twenty benchmark problems with different properties. A statistical analysis called Mann—Whitney U 2 test is used to compare the algorithms. The theoretical as well as simulation results support that prey predator algorithm is a more generalized search algorithm, whereas firefly algorithm falls as a special case of prey predator algorithm by fixing some of the parameters of prey predator algorithm to certain values.