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题名面向云网融合的数据中心能效评估方法
被引量：6
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作者
龙赛琴
黄金娜
李哲涛
裴廷睿
夏元清
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机构
湘潭大学计算机学院
物联网与信息安全湖南省重点实验室(湘潭大学)
智慧网络湖南省国际科技创新合作基地(湘潭大学)
北京理工大学自动化学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1248-1260,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1003702)
国家自然科学基金项目(62032020,61502407,62076214)
+3 种基金
湖南省杰出青年科学基金项目(2018JJ1025)
湖南省科技计划项目(2019RS3019,2018TP1036)
湖南省自然科学基金项目(2019JJ50592)
湖南省教育厅科学研究项目(18C0107)。
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文摘
云网融合的加速发展,既推动着数据中心规模快速增长,也带来了巨大的能源消耗.如何制定合理的数据中心能效评估标准已成为指导数据中心能效提升亟需解决的关键问题.针对单一指标很难全面衡量数据中心的能源效率,且不同的数据中心能效指标各有侧重,甚至互相矛盾的问题,提出了将多指标进行融合来综合评估数据中心的能效,采用了主客观结合的赋权方法,为不同的能效指标设置权重,设计了基于云模型的多指标融合评估策略,得到了更加科学、全面的数据中心能效评估结果.最后,利用灰色关联法分析了评估结果与各能效指标之间的关系,分析结果对数据中心能效的提升具有重要的指导意义.
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关键词
多指标
数据中心
能效
云模型
灰色关联
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Keywords
multi-metric
data center
energy efficiency
cloud model
grey relation
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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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题名基于自适应局部搜索的进化多目标稀疏重构方法
被引量：3
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作者
刘昊霖
池金龙
邓清勇
彭鑫
裴廷睿
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机构
湘潭大学信息工程学院
物联网与信息安全湖南省重点实验室(湘潭大学)
湖南理工学院信息科学与工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1420-1431,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61672447,61602398,61772195)
湖南省自然科学基金项目(2017JJ3316,2018JJ2156)
湖南省教育厅科学研究项目(16C1547)~~
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文摘
在稀疏重构中,重构误差项和稀疏项通常使用一个正则化参数聚合成单目标函数,很难实现 2个目标的均衡优化,这个缺陷通常导致稀疏重构精度低.为此,提出一种自适应局部搜索的多目标进化算法.首先,基于范数和l1范数和l1/2范数分别设计了2种梯度迭代软阈值法的局部搜索方法求得相应解,这2种局部搜索方法可以提高解的收敛速度和精确度;其次,通过比较对应的目标函数值来竞争选取每轮的优胜解;然后,采用基于竞争成功率的自适应择优局部搜索方法来产生后期解;最后,在帕雷托前沿面的膝盖区域上采用角度法选取最优解.实验结果表明:测量误差和稀疏项可以达到平衡,在重构精度方面,提出的方法远高于现有的传统单目标方法.相比于StEMO算法,当测量维度 M =600时,该方法可以提高33.8%;当噪声强度δ=0.002时可以提高82.7%;当稀疏率 K/N =0.3时可以提高7.38%.
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关键词
稀疏重构
多目标优化
自适应局部搜索
正则化
软阈值
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Keywords
sparse recovery
multi-objective optimization
adaptive local search
regularization
soft threshold
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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