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网格将分散的资源聚合在一起,形成更高层次的分布式资源共享环境,安全问题一直以来都是网格环境中考虑的一个重要问题.研究并设计了网格服务系统的安全体系结构,分析了网格服务系统的特点及面临的安全问题,讨论了安全体系中涉及的技术手段,通过本地及域级用户映射机制和资源自描述的安全方案,实现了较为灵活的网格服务系统安全体系. 相似文献
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大量任务请求使用网格资源时,必须进行合理调度和资源分配才能提供较高的服务质量。通过对网格QoS几个重要属性进行量化,以最大化系统服务性价比为目标,提出了一种基于退火遗传算法的网格资源选择优化模型,并介绍了算法的详细流程。最后,通过仿真实验验证了该模型的有效性。 相似文献
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服务上下文是实现对用户透明的服务容错以及降低服务恢复代价的关键,然而现有研究缺乏关于服务恢复的上下文分类和表示方法。针对该问题,提出了面向服务恢复的上下文归类、表示和持久化方法。利用一定的应用场景对上下文的使用进行了说明。该方法对服务恢复、等价服务选取中上下文模型的构建提供了可靠的依据。 相似文献
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传统结构化P2P网络中,随机或顺序产生结点标识,结点分布与结点位置、安全性等特征间缺乏相关性,无法有效应对"错误相关"现象,存在数据丢失的风险。提出一种新的编址方法和相关联的副本分发算法,该算法将结点的位置、安全性等特征信息融入到结点标识中,使结点按特征分布,在副本分发过程中依据标识来识别结点特征,避开或靠近具有特定特征的结点,解决错误等问题,提高分发效率。仿真实验给出了改进后的结点分布和备份点选择结果,表明了方法的有效性。 相似文献
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针对集中式和传统分布式服务注册与发现机制中存在的问题,提出一种新的服务组织模型。该模型归纳服务系统中各服务功能来建立语义树,依据此语义树产生的语义串对服务进行标识,采用改进的Kademlia算法将服务组织起来,形成按语义树聚集的、使用语义串进行结点发现的P2P覆盖网络,从而解决了单点失效、性能瓶颈问题,实现了不依赖注册中心和注册操作的、自发现的服务调用。它具有高可扩展性,能够支撑动态调度、模糊搜索等应用形式, 已在某服务计算平台中成功应用,该平台已通过验收并连续运行近一年。 相似文献
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网格调度仿真测试环境通过模拟广域范围内的异构资源以及网格中间件的部分功能,为网格调度算法提供了测试环境.自动机模型来源于形式语言与自动机领域,在GridSim的基础上应用自动机模型,设计了仿真处理自动机实现了模拟过程的状态化,使得仿真测试环境具有了层次清晰、可配置和可扩展等优点. 相似文献
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为解决结构化P2P系统的模糊检索问题,提出一种新的索引机制,构建并使用类别树对结点和实体进行标识.使用类别的静态描述产生查询请求;使用类别的动态描述优选下一跳结点,使查询始终围绕关键字列表逐步收敛到满足需求的P2P结点上.给出了分类树、静态描述和动态描述的存储、管理策略,避免了性能和可用性瓶颈.实验结果表明,该索引机制具有较好的检索效果,已成功应用于某服务计算平台. 相似文献
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近年来,以深度学习模型为基础的人工智能研究不断取得突破性进展,但其大多具有黑盒性,不利于人类认知推理过程,导致高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策的透明度和可解释性。在国防、医疗、网络与信息安全等对可解释性要求严格的关键领域,推理方法的不可解释性对推理结果及相关回溯造成较大影响,因此,需要将可解释性融入这些算法和系统中,通过显式的可解释知识推理辅助相关预测任务,形成一个可靠的行为解释机制。知识图谱作为最新的知识表达方式之一,通过对语义网络进行建模,以结构化的形式描述客观世界中实体及关系,被广泛应用于知识推理。基于知识图谱的知识推理在离散符号表示的基础上,通过推理路径、逻辑规则等辅助手段,对推理过程进行解释,为实现可解释人工智能提供重要途径。针对可解释知识图谱推理这一领域进行了全面的综述。阐述了可解释人工智能和知识推理相关概念。详细介绍近年来可解释知识图谱推理方法的最新研究进展,从人工智能的3个研究范式角度出发,总结了不同的知识图谱推理方法。提出对可解释的知识图谱推理研究前景和未来研究方向。 相似文献