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搜索结果: 1-9 共查到计算机科学技术 计算资源相关记录9条 . 查询时间(1.476 秒)
中国科学院深圳先进技术研究院专利:用于视频监控分析系统的云计算资源优化的方法和系统
利用约束满足问题对异构云数据中心的能耗优化资源调度问题建模,通过求解建立的约束模型可以获得能耗最优的资源分配方式,并在此基础上提出了能耗优化的资源分配算法dynamicpower (DY)。与已有的算法MinPM、FFD、BFD相比,算法DY考虑了资源的异构性,能够降低云数据中心物理服务器的能耗。最后,利用Choco实现了提出的算法DY,并将DY与MinPM、FFD、BFD进行实验比较,实验结果表...
针对云计算环境下资源的高效调度问题,当前研究较少关注云服务提供商的服务成本,为此,以云服务提供商降低最小服务成本为目的,提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵,该算法将量子位的二进制编码转换为实数编码,并使用旋转策略和变异算子保证算法的收敛性。通过仿真实验平台将此算法与遗传算法和粒子群算法进行比较分析,在种群迭代次数为100的情况下,分别取种群...
构造了一个基于P2P的计算资源共享与聚集平台(PCP)。PCP平台可以把Internet上空闲的异构计算资源高效地聚集起来,完成大规模的并行分布式计算。PCP平台具有对等性、易用性、高效率等特点。该平台的对等性得益于建立在对等网络JXTA协议上的应用层覆盖网络及节点组织机制;易用性得益于建立在JXTA协议通信库上的并行编程库,通过作业管理子系统来完成并行应用程序的提交管理与监控。模拟实验结果表明,...
网格计算是当前高性能计算领域的一个研究热点,由于网格计算资源具有分布性,异构性,自治性,动态性等特点,因而其资源管理比一般系统的资源管理具有更大的复杂度。文中提出了一种基于Agent的网格计算资源管理模型,并且采用了混合遗传模拟退火算法作为调度策略,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求。实验结果证实了该方法的有效性。
提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization )的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和...
如何将网格这个复杂环境中的资源进行有效调度,是一个NP问题。并行遗传算法被证明是解决这类问题的有效算法,同时并行遗传算法有“早熟”和慢速收敛等缺点。为了克服其缺点,该文引进蚁群算法思想,将两个算法结合起来,充分发挥各自的优势,该算法能更有效地解决网格计算资源分配的问题。
针对网格计算资源管理中的资源分配问题,提出了在资源分配过程中加入安全控制和负载均衡的设计思想,使整个网格计算系统具有比较高的运行效率和安全性。
大规模计算资源共享是网格计算和其它基于Internet的计算模式的首要目标之一.作为计算网格的一个主要分支,自愿计算环境在大规模计算模式中正在扮演着越来越重要的角色.目前的自愿计算环境大多是专用和集中控制的,因而存在着某些可用性和可扩展性的问题.该文构造了一个通用和可扩展的自愿计算环境:Paradropper.该环境的可扩展性得益于一个自组织的对端重叠网络(peer-to-peer overlay...

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