基于云计算的虚拟机放置节能优化算法

多数企业都会将数据部署到云数据中心,这使得能耗问题变得突出。本文针对数据中心的能耗问题进行讨论研究,通过对虚拟机放置模型的改进,实现了全局遗传算法的优化。全局遗传算法的实现过程包括编解码、种群初始化、交叉算子等遗传算子。实验结果表明,优化后的全局遗传算法能够有效的降低云数据中心的耗能,具有一定的应用价值。     

云计算环境下虚拟机快速实时迁移方法

针对云计算数据中心中虚拟机实时迁移时间过长的问题,提出了一种虚拟机快速实时迁移方法.通过对预拷贝模型进行公式化描述和性能分析,在预拷贝方法中增加了用于标记改动频繁内存页的页位图.在迁移过程中对改动频繁的内存页进行判断,将改动频繁的内存页标记到新增的页位图中,并只在最后一轮迭代中传输.实验结果证明,与传统的预拷贝方法相比,改进后的预拷贝方法明显地减少了迁移时间,达到了快速迁移虚拟机的目的.     

Virt-RSBAC:一种防御云计算内部威胁的框架

针对来自云计算平台的内部威胁,为了保护云用户的隐私,缓减平台提供者的安全监控需求与用户隐私之间的策略冲突,本文提出一种虚拟化环境下的特权控制框架Virt-RSBAC。通过在虚拟机监视器（VMM）中添加特权控制和基于角色的资源隔离规则,实现对特权域管理权限的分离,简化对云用户的管理,借助于创建相互信任的安全虚拟机（SVM）为云平台提供者和云用户提供安全服务。最后,在Xen上实现了该框架的原型,实验与分析表明该框架能够防止恶意管理员获取用户隐私并提供检测功能,对原有系统的性能损耗在可接受范围内。     

一种基于ＯｐｅｎＳｔａｃｋ的云计算虚拟机放置策略

针对当前ＯｐｅｎＳｔａｃｋ云平台的虚拟机调度策略未综合考虑服务器能耗、使用数量、计算性能带来的高能耗、服务器数量较多、较高的服务等级协议（ＳＬＡ）违背率的影响,构建了综合这几方面因素的能效优化模型,根据该模型设计了一种基于自适应双策略差分进化算法的虚拟机放置策略。算法包括变异阶段根据种群分组差异选择不同变异策略,增加自适应交叉与变异参数用于提高算法收敛速度,使用综合能效优化模型作为适应度函数评价进化个体。实验仿真表明,本文策略使得ＯｐｅｎＳｔａｃｋ中虚拟机放置具有比其内置算法和ＤＥ、ＰＳＯ算法更低的能耗、更小ＳＬＡ违背率和更少的服务器使用数量。     

云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法

提出了一种云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法,该方法能求解带有任务优先级和强制任务的最大虚拟机分配问题等5类问题。该方法通过将虚拟机分配问题编码成对应的SAT类问题,并调用现有的SAT类求解器进行求解,可以更有效地解决较大规模的虚拟机分配问题。最后,通过实验验证了本文算法的合理性和有效性。通过与现有算法在以上5类问题中进行对比,表明了本文算法具有更高的求解效率和更大的求解规模。     

基于云计算的弹性负载均衡方案

针对云环境下大量并行计算易导致节点负载不均影响云平台服务质量的问题,提出一种基于云环境的弹性负载均衡方案。该方案构造了负载均衡模型框架,对虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,并为实现虚拟机集群负载的均衡和弹性伸缩,设计了负载均衡模型和弹性伸缩算法。测试结果表明在该负载均衡机制下,新方案的用户响应时间有所改善,可相应提高资源利用率。     

装备激励约束定价模式的博弈分析

激励约束定价模式是我军装备定价模式改革的一大进步。通过将该定价模式与传统固定利润率定价模式进行比较分析,验证了激励约束定价模式的先进性,同时也指出了其在军工企业虚报成本方面存在更大的风险隐患。为此,建立了激励约束定价模式下军方与军工企业的博弈模型,比较了军方在审价中采取惩罚措施和采取不惩罚措施时对应的双方最优策略,并求解了混合策略的纳什均衡解。通过对模型的分析,得出了指导性的结论和建议。     

微软与英特尔合作的博弈分析

微软与英特尔通过合作创造了举世瞩目的财富。运用博弈论分析它们竞争中的合作以及合作中的竞争,从而剖析Wintel联盟创造价值的机理。     

基于加权准则的雷达博弈波形设计

在复杂的实战环境中,雷达的先验信息具有很大的不确定性,且由于干扰更加智能化,导致实战中雷达的探测性能再度降低。为提高电子战雷达的探测性能,提出了一种基于互信息与信干噪比加权准则的雷达博弈波形设计方法。首先建立了互信息和信干噪比的加权准则,然后设计相应的雷达与干扰博弈模型,最后提出最大边缘重分配算法以解决重复博弈困境,精炼纳什均衡。仿真实验验证了该方法的有效性。     

认知无线电中基于非合作博弈的功率分配方法

提出了一种适合于认知无线电网络的功率控制方法．基于信扰比的代价函数,借助兼顾认知用户公平性的惩罚因子,构造一种新的支付函数．基于该支付函数提出了一种非合作博弈功率控制模型．结合博弈理论,证明了该博弈模型纳什均衡解的存在性和惟一性,同时得出该纳什均衡解是帕累托最优的．仿真结果表明,基于该博弈模型功率分配方法收敛性比传统算法好,通过设置合适的惩罚因子等参数,3~5次迭代即可收敛,满足系统实时性要求,同时系统通过量较传统算法有1~4倍的改善．     

基于定价的网络资源分配策略

为了使网络资源能够在用户间有效地分配,研究了一种基于博弈和定价理论的资源配置机制,并且建立了基于用户效用函数的中心化和非中心化数学模型. 为了使模型更容易在网络中实现,给出了模型解的异步对偶梯度投影算法,并且给出了算法的实现方式. 计算机仿真结果验证了模型在网络资源分配上的有效性及对偶梯度投影算法的收敛性.     

移动云计算专业建设的探究

创新就业导向职业能力系统化课程VOCSCUM-CDIO模式是以纵向为主、横向为辅的宏观VOCSCUM链式课程与微观上课程内容结构狭义CDIO模式的结合。基于此,通过建立并实践高职“移动云计算应用”专业方向的定位、培养规格、“1．0＋1．0＋0．5＋0．5”人才培养模式、课程体系等规范,为国内该专业方向建设提供了参考。     

基于不同定价标准的云计算服务定价机制的研究

为探索基于连接速度和流量的云计算服务定价机制差异,构建了不同定价标准下的消费者效用模型。应用该模型对基于单位时间连接速度、使用量及复合定价标准的不同定价方案绩效进行比较,研究结果表明以单位时间连接速度为定价标准时,供应商利润及消费者效用均达到最优。进一步通过数值算例展示结果的有效性,该结果对云计算服务供应商定价机制设计具有指导意义。     

移动云计算的数据处理方法

本文设计并实施了一种改进的MapReduce模型,它由谷歌设计并用来处理海量数据,称之为框架FastMR.MapReduce的模型,它成为被广泛接受且应用于很流行的云计算编程模型,与MapReduce相比,FastMR可以更容易地实现大数据流的移动式云计算,根据移动式云计算的特点我们放弃了传统的MapReduce模型的一些特征并添加了一些新的属性。     

云计算环境下基于密文策略的权重属性加密方案

在综合分析现有基于密文策略属性加密方案的基础上,针对现有基于密文策略属性加密方案较少考虑属性权重的现状,将权重的概念引入到基于密文策略的属性加密方案中,提出了基于密文策略的权重属性加密方案,证明了在选择权重属性集模型下安全性。并将此方案引入到云计算环境下,给出了系统级的基于密文策略的权重属性加密方案。分析表明,基于密文策略权重属性的加密方案相比现有方案更适用于云计算环境。     

动态可配置的两阶段虚拟机容错分配方法

提出了一种随着虚拟机资源请求和应用程序可用性水平不断变化的两阶段虚拟机容错分配方法。第一阶段根据虚拟机资源请求变化求解不同的虚拟机初始分配方案集合,第二阶段通过虚拟机在线迁移与虚拟机热备份技术,根据应用程序可用性水平不断变化求解虚拟机容错分配方案。实验结果表明,与现有的方法相比,该文提出的两阶段虚拟机容错分配方法性能更好,系统可用度更高。     

移动云计算中基于移动代理的用户切换与接入控制

为了改善移动云计算中切换用户的服务质量,对基于移动代理的切换机制进行了研究,分析该机制下用户切换和接入控制问题,在切换业务占优的接入控制模型下,根据不同业务效益的差异建立效益函数,利用业务总效益最大原则提出了一种能保证切换用户可靠通信的接入控制算法.仿真结果表明,所提出的接入控制算法不仅能保证用户在切换时的通信可靠性,而且还能最大化系统的效益.     

云计算中可验证的语义模糊可搜索加密方案

针对目前可搜索加密方案不能进行语义模糊搜索的不足,并且无法充分应对“不诚实且好奇”的服务器威胁,提出了基于混合云模型的可验证语义模糊可搜索加密方案。该方案通过WordNet对关键词进行语义扩展,并使用布隆过滤器构造安全索引,索引和查询经过布隆过滤器两轮映射保证了无关联性,确保了用户数据隐私的安全性。在混合云模型下,尽可能的减少终端计算开销,在私有云服务器上构建索引和验证集合并对搜索结果进行验证以确保搜索结果完整性,在公有云服务器上进行文档搜索确保搜索效率。通过在真实数据集上的测试,验证了该方案的有效性与可行性。     

多媒体CDMA系统CAC和PA算法

研究了直接扩频码分多址(DS—CDMA)干扰受限系统的功率分配的可行性问题。针对3GPPWCDMA多媒体环境提出了一种简单而可靠的呼叫准入控制算法。计算机访真结果显示，各媒体用户数之间是相互制约的，媒体数据速率和QoS要求越高，可以接入系统的用户数目越少。因此，系统存在一个各媒体用户数的某种组合使系统的整体性能最优。同时验证了理论推导的正确性。该算法可以与现有的任何功率控制算法相结合，进一步提高多媒体移动通信系统的整体性能。