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第九届互联网与分布式计算系统国际会议(IDCS2016)将于2016年9月28日至30日在中国湖北武汉举行。 本次盛会由武汉理工大学主办,华中科技大学、武汉大学、武汉•中国光谷物联网产业技术创新联盟、湖北省机械工程学会、中国系统仿真学会智能物联系统建模与仿真专业委员会等单位联合协办。在此之前,该系列会议已在世界各地连续成功举办八届。本次会议将回顾、总结、推广互联网与分布式计算系统等相关...
利用互联网资源提供大数据计算服务面临着资源异构性、动态性与通信长延迟等方面的挑战,现有分布式计算模型仍存在一些不足。运用流计算模型提出分布式流体系结构,包括分布式流编程模型与资源管理等,能够高效支持多种并行执行模式。在10个CPU-GPU异构结点上实现了原型系统,仿真实验验证了7个不同的测试用例。实验结果表明,与本地串行计算相比,分布式流体系结构可以平均提高39倍计算性能,具有较大的应用潜力。
宁夏大学数学计算机学院操作系统课件第17章 分布式计算。
可信服务组件选择是实现分布式虚拟化环境下服务可信性保障的关键.将服务组件选择抽象为多限制优化路径问题后,可以通过搜索信任路径来选择服务组合所需组件,但现有的信任路径搜索算法计算复杂度过高、性能表现差,同时在建立可信服务组件选择模型时缺少从服务组件信任关系和证据传播的角度出发,对可信服务构建与组合过程中服务组件社会关系方面考虑.针对以上不足,本文提出可信质量QoD概念,引入组件亲和度等属性来对分布式...
针对多agent系统的具体网络结构,提出一种分布式联盟形成算法。首先,每个agent向自己邻居任务中“信价比”最高的任务提出加入申请,形成潜在联盟;当联盟资源大于对应任务的资源需求时,使相应agent 退出当前联盟,转而选择“信价比”次高的任务,从而提高了联盟形成的可能性。仿真实验表明,和前人方法相比,该算法能够大幅提高系统效率及收益.
针对已有基于Sigma点信息滤波的分布式滤波算法,其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题,以容积卡尔曼滤波(CKF)为基础,利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF算法。该算法在保持分布式滤波优良特性(即可扩展性和对节点故障强鲁棒性)的同时,兼具CKF的高滤波精度和强稳定性。仿真结果表明了所提出算法的有效性,与分布式Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相比,该算法显著提高了目标跟...
针对多弹三维协同攻击机动目标的要求,提出一种基于网络同步原理的协同制导方法。该算法给出了导弹3个方向的速度,并基于运动学关系转化为总速度、弹道倾角和弹道偏角指令。基于反步法将控制器设计过程转化为3步,分别为速度及弹道角子系统、气动角子系统和角速率子系统设计,各子系统采用滑模控制。控制器设计中采用扩展状态观测器对气动参数摄动和外部扰动进行估计,并在控制器中进行补偿。仿真结果验证了控制器的跟踪特性及导...
为了实现一类分布式多输入系统的分散鲁棒自适应控制,基于状态扩张和反演干扰抑制控制,提出一种自律鲁棒自适应分散控制的新方法。结合直接反馈线性化和最优控制,给出了自律最优鲁棒自适应分散控制的设计方法。仿真结果表明,所提出方法能够有效实现各子系统的自律鲁棒稳定、全系统整体鲁棒稳定和不确定参数自适应,同时通过求解LMI,具备了最优干扰抑制的功能。
本文通过引入环境结构因素,提出了一种适用于多层次复杂环境的自适应任务划分算法.自动读取场景模型并通过理解转换为连通邻接区域集,然后对区域进行快速粗粒度划分,有效提高划分性能;自然消除了被障碍隔离的相邻区域个体间的感知计算,大大减少了节点间通信量,使之更适合于大规模群体仿真应用.实验结果表明该算法的划分代价和执行性能均较优.文中设计了一种适合该划分算法的分布式仿真模型,基于该模型的分布式系统对室内多...
本文研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统圆形小区基站侧天线端口的位置优化问题.论文首先建立了包含小尺度Nakagami衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型,然后在收发端皆配置多根天线、移动台于小区内具任意概率分布、发射和接收端分别实施选择性传输和最大比合并方案下,在高信噪比条件下推导出圆形小区下行平均遍历容量的近似闭型表达式;随后通过对小区进...
数据流处理系统,无论是集中式还是分布式,都需要克服单点瓶颈问题.不仅如此,如果数据流处理系统是静态配置的,那么还会出现处理节点供给不足或者过剩的情况,为此本文提出了一种支持可扩展的并行分布式数据流处理系统—流水行云,该系统根据有状态算子将查询拓扑划分为并行处理的子查询,并且通过有状态算子的分发器和收集器实现了数据流的保序,同时最大化减少并行处理的通信开销,不仅如此,结合负载均衡和重配置的可扩展技术...
基于单阈值的监测算法降低了警报的准确率,因此研究基于双阈值的监测方法,即带有概率保证的约束违反的监测具有重要意义.首先,基于监测结果的概率阈值语义,研究了节点的双阈值监测问题.其次,给出了感知数据大于监测阈值的概率的紧上界,提出了基于双阈值的分布式监测算法.第三,给出了根据精度要求确定优化样本容量的数学方法,提出了基于抽样的近似簇监测算法.理论分析和实验结果验证了提出的监测算法的高效性.

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