国家自然科学基金(61173040)
- 作品数：15 被引量：51H指数：4
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- 以虚拟机为核心支持动态层绑定的方法
- 2014年
- 一些面向上下文的编程语言已经实现,但在这些语言中所有的层被编译为程序可执行代码的一部分,这限制了程序的应用范围.为了解决该问题,提出一种以虚拟机为核心的方法支持动态层绑定,它融入对象组合与代理到虚拟机实现层激活,利用虚拟机服务支持动态层绑定.为了精确描述该方法并有效分析该方法对程序类型安全的影响,定义一个以Featherweight Java演算为核心的演算.基于该演算,形式化分析它对程序类型安全的影响,定义相应的约束,并证明在满足该约束下动态层绑定能保持程序的类型安全.为证明方法可行,以演算为指导,通过扩展Java的编译器与虚拟机实现并评估该方法.该演算和方法的实现可用于指导类似Java的语言的扩展,以支持程序动态地绑定层,同时保证扩展后语言的类型安全.
- 朱常鹏赵银亮韩博曾庆花刘淞佳
- 关键词：虚拟机代理
- C4ISR系统概念模型元素研究被引量：3
- 2014年
- 概念模型是C4ISR系统建模过程中的一个重要环节,目前C4ISR系统概念模型的研究对模型元素的描述不够细化.由此将C4ISR概念模型的5个核心元素扩展为14个元素,并分析了它们的特性,包括属性、特征等要素.给出了从规范化文档中抽取模型元素的方法,实例表明该方法是可行的.
- 丁晓剑孙丰鑫
- 关键词：C4ISR抽取
- 一种基于qemu的动态迁移模型被引量：3
- 2015年
- 在线迁移已经成为数据中心的一个核心管理工具,广泛用于负载平衡、服务器整合和系统维护等方面。精确地预测在线迁移性能是制定有效迁移决策的前提。在广泛用于开源云计算的qemu-kvm虚拟化平台中,迁移策略与传统的预拷贝策略存在差异,导致已有的迁移模型无法有效地应用于该平台。为此,提出一种基于qemu-kvm平台的迁移策略的建模方法,基于模型抽取影响在线迁移性能的关键因素,分析它们与迁移性能之间的数学关系,最后针对这些关键参数建立相应的测试环境,以此测试评估模型的正确性与精确性。测试结果表明模型预测迁移时间和迁移数据总量的精确度在95%以上。
- 王森朱常鹏韩博
- 关键词：虚拟机
- 基于位置社交网络的地点推荐算法被引量：6
- 2016年
- 目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。
- 王森
- 关键词：协同过滤
- 基于模糊聚类的推测多线程划分算法被引量：19
- 2014年
- 推测多线程(Speculative Multithreading,SpMT)技术是一种实现非规则程序自动并行化的有效途径.然而,如何有效评估由诸如控制、数据依赖等因素导致的多种并行开销并实现最优线程划分一直是制约加速比性能提升的关键问题.基于启发式规则的传统划分方法虽然可以取得一定的加速效果,但由于启发式规则只能对多种并行开销进行定性评估,因而导致只能得到经验上较优的线程划分.针对传统划分方法的局限性,文中首次提出并实现了一种基于模糊聚类的线程划分方法.在该方法中,作者首先提出一种评估模型来定量评估各种并行开销,然后通过深入分析各种并行开销来确定最佳的线程解搜索空间,最终利用聚类方法实现有效线程解空间搜索以求取更优的线程划分.基于Olden程序集的测试结果表明,文中提出的线程划分方法可以有效地对非规则程序进行划分,其平均加速比可达到1.85.
- 李远成阴培培赵银亮
- 关键词：推测多线程模糊聚类自动并行化
- 一种数据结构制导的线程划分方法与执行模型被引量：2
- 2013年
- 在对程序进行并行化时,为了保证结果的正确性,并行编译器只能采取一种保守的策略,也就是,如果它不能确定两段代码在并行执行时是否会发生冲突,它就不允许这两段代码并行执行.虽然这种做法保证了正确性,但同时也限制了对并行性的开发.在这种背景下,许多推测多线程方法被提了出来,这些方法通过允许可能冲突的代码段并行执行来把握更多的并行机会,同时,通过从冲突中恢复来保证结果的正确性.然而,传统推测多线程方法所使用的"沿控制流将串行程序划分为多个线程"的做法并不适合不同数据结构上的操作在控制流中相互交错的情况,因为如果沿控制流将程序线性地划分为多个线程,则同一个数据结构上的操作将被分到不同的线程中,从而非常容易发生冲突.为了有效地对这些程序进行并行化,提出了一种基于数据结构的线程划分方法与执行模型.在这种方法中,程序中的对象被划分成多个组,同一组中对象上的操作被分派到同一个线程中去执行,从而降低了在同一个数据结构上发生冲突的可能性.
- 杜延宁赵银亮韩博李远成
- 关键词：推测多线程并行化数据结构
- 基于人工免疫算法的推测多线程线程划分参数的优化（英文）被引量：1
- 2015年
- 目的:用人工免疫算法优化线程划分过程的主要影响因素,使不同应用获得最优划分方案。创新点:将智能算法应用到推测多线程技术,实现该技术在线程划分过程中的优化。方法:首先,根据启发式规则提取影响线程划分的五个参数,分别是DT,TSL,TSU,SDL,SDU。五个参数根据启发式规则确定取值范围,步长变化是随机的。将加速比设定为目标,五个参数变化形成解空间,优化目标是在解空间中寻找最优解(图6),即找出各个应用最优的划分策略。利用人工免疫算法搜索解空间,找到最优解(表4)。结论:针对Olden测试集中每个测试函数获得最优划分参数值(图10-20),测试集中的函数在四核平台上的测试性能较之机器学习方法线程划分算法提高3.00%,较之启发式规则线程划分方法性提高8.92%。
- Yu-xiang LIYin-liang ZHAOBin LIUShuo JI
- 关键词：推测多线程人工免疫算法
- 基于正交多项式核函数方法被引量：2
- 2012年
- 针对实际工程中小样本数据的稀疏性、分布特征不明显等问题,分析了现有的一些方法并指出了现有方法存在的问题,重点讨论了一类基于切比雪夫多项式的核方法。由于切比雪夫多项式的正交性,使得这些核函数在高维特征空间能得到更优的超平面。通过实验测试了这一类核函数的泛化性能以及学习效率。证明它们比其它的核函数需要更少的支持向量并能保证更好的学习性能。最后论文讨论了这类核函数方法存在的问题,并指出切比雪夫多项式核函数在解决小样本回归问题时具有很大的潜力,值得进一步研究。
- 赵金伟冯博琴闫桂荣
- 关键词：切比雪夫多项式小样本泛化能力
- 无偏置ν-支持向量回归优化问题研究
- 2012年
- 在高维特征空间中,具有支持向量机形式的学习机的决策超平面倾向于通过原点,并不需要偏置.但在-支持向量回归机(ν-SVR)中存在偏置,为了研究偏置在ν-SVR中的作用,提出了无偏置的ν-SVR优化问题并给出其求解方法.在标准数据集上的实验表明,无偏置ν-SVR的泛化性能好于ν-SVR.根据对偶优化问题的解空间分析,偏置不应包含在-SVR优化问题中,ν-SVR的决策超平面在高维特征空间中应通过原点.
- 丁晓剑赵银亮
- 关键词：偏置
- 一种基于路径优化的推测多线程划分算法被引量：1
- 2012年
- 推测多线程(speculative multithreading,简称SpMT)技术是一种实现非规则程序自动并行化的有效途径.然而,基于控制流图和分支预测技术的线程划分方法,不可避免地会受到划分路径上所存在的控制依赖和数据依赖的制约.目前,在传统的线程划分算法中存在的一个重要问题是,在对划分路径进行选取时只考虑了控制依赖影响却不能有效地综合考虑数据依赖的影响,进而导致不能选取最佳的划分路径.因此,针对传统方法中这种依赖评估方法效率低下的问题,设计并实现了一种基于路径优化的线程划分算法.该算法通过引入基于程序切片技术的预计算方法,建立一种路径评估方法来评估程序间的控制和数据依赖.同时,引入控制线程体大小的启发式规则,以便有效地解决负载不平衡的问题.基于Olden测试集的测试结果表明,所提出的算法可以有效地对非规则程序进行划分,其平均加速比可以达到1.83.
- 李远成赵银亮李美蓉杜延宁
- 关键词：推测多线程线程级并行自动并行化
