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1.
基于混合并行遗传算法的网格资源分配策略   总被引:10,自引:2,他引:8  
网格是利用互联网或专用网络将地理上广泛分布的、异构的、动态的资源互联起来实现资源高度共享与集成,为用户提供高性能的计算、管理和服务等功能的一项新技术。但如何将网格这个复杂环境中的资源有效进行管理和调度,是一个NP难问题,同时也是网格技术发展的关键。启发式算法被证明是解决这类问题的有效算法,将两个启发式算法结合起来,充分发挥各自的优势,就能有效解决网格资源分配的问题。因此,利用混合并行遗传算法来解决网格资源分配是可行的。  相似文献   
2.
一、前言钢筋混凝土渡槽桁架拱和肋拱(以下分别简称桁架拱和肋拱),主要承受轴向压力,能充分发挥钢筋混凝土材料力学性能,构件断面小,自重轻,使地基应力大为减小,结构简单,大部分构件能予制吊装,基本上避免了现浇施工,能节省木材,缩短工期,是经济合理的渡槽支承结构形式之一,因而运用逐渐广泛。  相似文献   
3.
网格资源管理中的经济学原理运用   总被引:5,自引:0,他引:5  
网格的目标是实现对地理上广泛分布的大量异构资源进行共享。由于网格具有的异构性、分布性和动态性,传统的资源管理方法在网格环境中并不适用。此外,要吸引各类资源消费者和提供者加入网格,就必须满足他们各自的需求。将经济学原理,例如边际效用、Nash均衡等引入网格资源管理之中,能够很好地解决以上问题。该文简略地列举了近10年来在分布式系统上使用经济学模型进行资源分配的相关研究,并且对目前开展得比较好的几个网格经济学研究项目进行了分析。  相似文献   
4.
陈殿华  苏德富 《计算机工程》2004,30(12):94-95,105
提出了一种提供服务质量保证的带宽代理模型,在模拟的网格实验环境下实现了CSAPFBA算法,并根据实验结果分析了CSAPFBA算法的性能。  相似文献   
5.
Web Services是新一代Internet分布式应用框架,代表了下一代网络计算和企业应用的必然趋势,它将业务处理与客户交互分离,有着巨大的应用需求和市场潜力.多层分布式数据库克服了传统应用系统诸多弊端,是目前企业应用的主流模式.将多层分布式数据库建立在Web Services之上,可以充分发挥两者的优势,满足开放、通用和安全的要求.因此基于Web Services的多层分布式数据库是适应企业网络应用的需求而出现的必然结果,代表了目前和未来网络和数据库相关技术研究和发展的必然趋势.  相似文献   
6.
基于Peer-to-Peer (P2P)理念的搜索方法较传统搜索方法具备更强的实时性和有效性,为新一代搜索引擎的研究提供了新的思路.文中首先介绍了基于P2P搜索方法的特点及分类,描述了各类基于P2P的资源搜索方法.在此基础上,分析了各类搜索方法的优缺点,并阐述了各类搜索方法的改进思路.最后探讨了基于P2P的资源搜索方法的研究与发展方向.  相似文献   
7.
网格是下一代的Internet,是目前网络研究的重点。网格资源分配是网格中非常重要的部分,而且网格资源有分布、异构、动态、由多个组织所拥有和具有不同的使用、访问及消费模型等特点,属于定性的范畴。传统的网格资源分配策略无法有效对定性的网格资源进行分配,容易形成网络瓶颈。云模型是定性定量间转换的不确定性模型,通过它能将定性的网格资源转换为定量的表达。因此笔者提出了一种新的网格资源分配策略,把云模型运用于网格资源分配,将定性的网格资源映射为定量的可细微变化的不同云滴,然后再配合目前研究相对比较成熟的算法或模型进行资源分配,实验表明新的策略能更准确地对网格资源进行评价并有效分配。  相似文献   
8.
王卫民  苏德富 《计算机工程》2005,31(16):102-104
分析现有的数据库访问中问件的现状,指出其中存在的问题,得出应用新技术的必要性。研究了UML技术和它的使用过程,并将这个过程用于这个基于Web服务技术的数据库访问中间件的分析设计中,检验了这个过程的有效性。  相似文献   
9.
网格信息服务为网格提供了对资源的发现、刻画和监控功能。本文首先介绍了网格信息服务现有的两大模型,即层次模型和关系模型,然后总结了这两大模型各自的优缺点,最后指出网格信息服务的发展方向及值得继续研究的问题。  相似文献   
10.
伪随机序列并行加密算法是科学与工程领域中极为重要的问题,拥有广泛的应用领域。而MPI是现在最流行的并行编程的工具,基于MPI的并行计算是现在被关注的热点。伪随机序列并行加密算法存在研究和实现上的困难,主要原因就是没有一个有效对它进行支持的工具。本文将伪随机序列并行加密算法与MPI结合起来,研究如何提高伪随机序列并行加密算法的效率。通过实验模拟和算法分析,证明这是有效的。因此,基于MPI的伪随机序列并行加密算法将会为相关应用和研究领域提供新的方法和方向。  相似文献   
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