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题名基于蚁群优化算法的云任务分配策略研究
被引量：4
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作者
姜力争
裴云曼
赵建涛
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期284-287,305,共5页
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文摘
因任务分配算法的优劣直接影响用户的满意程度和平台的质量效率,所以任务分配算法一直是云计算领域的重点研究方向。为解决云计算中任务分配问题,通过对任务分配模型的分析,提出一种基于资源状态的自适应蚁群优化算法(MACO)。利用虚拟机的状态来修正启发式因子和释放信息素浓度,并以自适应的方式进行信息量的更新,多目标综合考虑任务分配问题。采用CloudSim工具实现仿真实验,实验结果表明,该算法在任务完成时间、资源利用率以及服务稳定性均具有显著优势。
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关键词
云计算
任务分配
蚁群优化
虚拟机状态
自适应
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Keywords
Cloud computing
Task assignment
Ant colony optimization
Virtual machine state
Adaptive
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名谈防火墙系统的设计
被引量：1
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作者
姜力争
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机构
中国建设银行山东省分行
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出处
《计算机系统应用》
1999年第9期64-66,共3页
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关键词
防火墙
多层结构
路由器
计算机网络
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数据立方体切片的核心聚类分析方法
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作者
姜力争
杨冬青
唐世渭
马秀莉
张德辉
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机构
北京大学信息科学技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z3期359-365,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60473072,60473051)
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文摘
对立方体数据的分析挖掘由于具有广泛的现实应用而日益得到人们的重视.基于对立方体切片数据的分析应用问题,提出了一种新的核心聚类分析方法.核心聚类分析主要针对传统聚类模型得到的结果类簇不够紧密和需要预先定义类簇的数目等不足之处,而点对敏感聚类模型(pair-wise cluster)算法复杂度是NP难的问题而设计.核心聚类模型将数据集合中的点划分为若干不相交的核心点集和边界点集,同一核心点集内任意点对的相似度大于阈值σ,而不同核心点集的点对相似度小于阈值σ.核心聚类模型挖掘出的核心点集是紧密类簇,并且具备良好的分类性质.由于采用了局部优化算法,核心聚类模型的算法复杂度为O(n2),较点对敏感的最大相关成员簇聚类模型大大降低.同时,可以通过核心点集和边界点集构造最大相关成员簇的上界,这就在一定程度上保证了核心聚类模型结果的完备性.实验和分析对比说明核心聚类模型具有较高的算法效率,可扩展性强,结果表示合理,能够很好地解决现实应用问题.
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关键词
数据挖掘
聚类
数据立方体
切片
相关分析
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名OLAP分析中一种有效的下钻路径裁减技术
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作者
张德辉
唐世渭
杨冬青
马秀丽
姜力争
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机构
北京大学信息技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第4期108-110,共3页
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基金
国家自然科学基金的资助
项目批准号:60473072
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文摘
OLAP技术为企业数据分析提供了极大的便利。然而,复杂的多维结构导致了复杂的下钻路径组合,从而使得用户的数据分析效率低下。解决OLAP分析中用户的探查路径过于复杂冗长是OLAP面临的主要问题之一,但是当前的研究成果大多由于与特定的分析任务相关而不能完全解决该问题。本文提出了一种与分析任务无关的下钻路径裁剪方法。该方法从多维数据结构本身出发将无效的下钻从分析过程中裁剪掉,从而达到了简化分析过程的目标。本文采用向量夹角法评估下钻操作的有效性,并给出了对应的高效下钻路径裁剪算法。该算法以有序的实事表为输入,只需一次扫描即可完成裁剪过程。实验结果证明了本文方法的可行性、高效性、抗稀疏性和抗偏斜性。
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关键词
0LAP
向量夹角
下钻路径
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Keywords
OLAP, Vetorial angle, Drill-down piths
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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