延迟可扩展性与并行执行时间的关系

针对以往关于可扩展性研究中未充分考虑并行执行时间因素,可扩展性与并行执行时间的关系仍未研究清楚的问题,深入和全面研究延迟可扩展性和并行执行时间的关系,得出并证明了不同算法〖CD*2〗机器组合体在相同初始状态下进行延迟扩展后,若执行更快的组合体具有更好的延迟扩展性,则该组合体在扩展后仍将保持更快等重要结论。这些结论丰富了可扩展性和并行执行时间关系的研究内容,为并行计算延迟扩展获得理想扩展性能提供了理论依据。最后,通过对不同算法〖CD*2〗机器组合体进行扩展实验,进一步验证了结论的有效性。     

基于商品特征关联度的购物客户评论可信排序方法

电子商务网站中,海量无序的用户评论可能导致消费者客户“迷失”其中,无法识别评论的可信和真假。针对这个问题,提出了一种根据用户评论的可信度对其重新排序的方法。首先,针对网站商品广告信息,关注在线用户评论内容是否和商品功能属性密切相关,设计了基于HTML脚本格式的购物网站中商品关键特征提取算法,给出了基于自然语言处理的用户评论特征词提取方法;然后,利用词语相似度来分析商品特征和用户评论内容之间的关联度,提出了购物客户评论的可信度计算方法;最后,通过实例分析,实现了大量购物客户评论的可信排序,使得用户无须浏览全部或者大部分之后就能判断哪些评价可以信任或者具有实际的参考价值,降低了信息搜索成本,提高了决策效率。     

基于图匹配理论的云任务与云资源满意“婚配”方法

目前的云资源管理策略多从云资源提供商的角度出发,而资源使用方的资源偏好考虑很少.本文开展满足云任务与云资源双方偏好的满意婚配资源管理方法研究.根据用户任务的资源请求,以及资源提供商的资源管理策略,关注一方对另一方的偏好程度,依据偏好计算双方对资源配置的双方综合满意度,建立资源满意婚配图模型,运用图匹配理论证明了资源满意婚配的存在性,并给出最大满意度资源分配方案.最后通过实验测试所提出方法的有效性.     

关注用户服务评价反馈的云资源再分配方法

针对以往关于云资源管理分配的研究中多从云运营商的角度出发,未充分利用用户评价来改善资源决策能力的问题,提出了一种关注用户服务评价反馈的资源再分配方法。首先,通过分析云中心资源分配的过程,抽取出影响资源决策的要素,提出关注用户服务评价的自适应云资源分配框架;其次,阐明用户服务评价参与云资源管理的基本原理,建议一种用户服务满意度的量化度量;最后,基于相似性理论,预测用户对新任务的期望满意度,合并用户任务参数以及当前环境参数,作为BP神经网络的输入,进行资源分配方案的决策。在和无用户评价参与的资源分配方案比较的仿真实验中,其平均用户满意度提高了7.4%,保持在0.8以上,总体呈稳定上升趋势;与Min-Max算法、云任务与云资源满意婚配(CTRSM)算法比较,平均用户满意度分别提高了16.7%和4.6%。实验结果表明关注用户服务评价反馈的资源再分配方法是能够自我完善的,能够提高云资源自适应管理的能力。     

云存储内容分发网络中的能耗优化方法

针对云存储内容分发网络(CCDN)中的高能耗问题,研究CCDN的能耗优化管理方法。首先,分析CCDN运行原理,给出每台云服务器和每条网络链路的能耗计算公式,利用加权图刻画整个网络系统;然后,基于加权图,给出满足CCDN系统服务质量(QoS)和网络系统数据分发的能耗优化图(MEG)算法。通过模拟实验将该算法与贪心站点(GS)算法和优化静态放置和路由(OSPR)算法进行比较,结果显示:在系统可扩展实验中,MEG 能耗比GS和OSPR能耗分别少6.6%和30%;在保证用户QoS的实验中,MEG能耗比GS和OSPR能耗分别少28.9%和60.2%;在网络拓扑密度实验中,MEG的能耗比GS和OSPR能耗分别少32.2%和89.3%。实验结果表明,所提算法能够大幅度降低CCDN的能耗开销。     

固定结构约束下并行计算关键路径不变的可扩展方法

在固定结构的需求下,并行计算无法通过规模扩展提升其计算性能。针对此类并行计算可扩展问题,分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素,采用带权图对并行任务及体系结构进行建模,并提出一种关键路径不变的可扩展方法,其核心思想是固定图结构,仅合理地调整图节点权值和边权值。通过进一步推导,得出一些关于新扩展方法的性质结论。应用网格计算模拟工具SimGrid开展的实验结果表明,所提出的扩展方法能有效解决此类扩展问题,且保持速度效率不变。     

一种等性能面积的并行计算可扩展性度量方法

可扩展性是并行计算的一个重要性能指标,但传统可扩展性度量机制只是试图从某一个侧面反映并行计算可扩展情况,难以全面度量并行计算系统综合性能.深入和全面地研究可扩展性度量机制,从众多性能指标中精选一组关键参数,对其进行归一化处理,然后用Kiviat图的面积来刻画并行计算的综合性能,由此给出一种新的等性能面积的并行计算扩展性度量机制,并进一步分析新度量机制和传统机制的关系.最后,应用新度量机制分析矩阵相乘算法在LogP计算机模型上的扩展性,并在集群平台上实际运行程序进行扩展性实验,进一步验证新机制的有效性.新度量机制对于指导并行计算体系结构完善,以及并行算法设计和调优有重要意义.     

软件工程专业学生开发能力培养的探索与实践

我院将软件工程专业学生的工程能力和职业素质的培养作为重点研究对象，发现采用“3＋1”教学模式产生了良好的教学效果，本文就此模式进行了详细地阐述与总结。     

“双导师制”软件工程专业实践教学模式研究

为适应科技进步和社会经济发展,特别是适应IT业对软件高素质人才的需求,江西农业大学软件学院在多年的校企合作"3+1"办学人才培养实践经验中,建立了以"双导师制"为模式的软件工程专业实践教学体系。通过校内导师指导的课程实验、暑期项目实训和兴趣小组等实践教学活动,实现了与企业导师指导的上岗实践教学的"无缝对接",提高了学生的软件项目开发实践能力,为培养实用型软件人才打下了坚实的基础。     

固定结构约束下并行计算成比例的可扩展方法

针对固定结构下并行计算无法通过规模扩展提升计算性能的问题,提出了一种成比例调整图权的并行计算扩展方法。该方法首先分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素;然后采用带权图对并行任务及体系结构进行建模;最后,对并行计算图模型中顶点和边的权值进行调整,实现并行计算的扩展。针对并行任务与体系结构是否具有相同的拓扑结构进行了两组实验,结果显示扩展前后的速度效率不变或近似相等。在上述两组实验的基础上,固定并行任务的算法结构及硬件系统的体系结构,仅调整性能参数,从特定的初始状态开始,以相同的比例作连续多次扩展,结果显示随着并行任务的连续扩展,体系结构资源被充分利用,速度效率逐渐提高,但并行任务扩展至一定程度后,速度效率提高缓慢;而如果并行任务及体系结构按一定的比例一同扩展,并行计算的速度效率近似不变。