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辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(L2013099)

作品数:6 被引量:30H指数:3
相关作者:王聪王翠荣苑迎刘冰玉贾朔更多>>
相关机构:东北大学燕山大学更多>>
发文基金:辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇虚拟化
  • 3篇网络
  • 2篇虚拟网
  • 2篇虚拟网络
  • 2篇云计算
  • 2篇网络虚拟
  • 2篇网络虚拟化
  • 2篇加权
  • 1篇带宽
  • 1篇带宽分配
  • 1篇映射
  • 1篇映射算法
  • 1篇整数线性规划
  • 1篇数据流
  • 1篇双层博弈
  • 1篇群算法
  • 1篇资源分配
  • 1篇资源分配模型
  • 1篇子群
  • 1篇离散粒子群

机构

  • 6篇东北大学
  • 1篇燕山大学

作者

  • 6篇王聪
  • 5篇王翠荣
  • 3篇苑迎
  • 2篇刘冰玉
  • 1篇万聪
  • 1篇贾朔
  • 1篇任婷婷
  • 1篇贾晓光
  • 1篇于长永
  • 1篇史闻博
  • 1篇吕艳霞

传媒

  • 2篇小型微型计算...
  • 2篇东北大学学报...
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 4篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
大数据环境下的不确定数据流在线分类算法被引量:9
2016年
在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率.
吕艳霞王翠荣王聪于长永
关键词:不确定数据流大数据
MapReduce模型中reduce阶段负载均衡分区算法研究被引量:10
2015年
MapReduce是一种处理大规模数据的并行计算模型,针对传统模型中reduce阶段各个结点负载不均衡的问题,提出一种reduce阶段负载均衡分区算法.算法将map阶段产生的中间数据划分为更多的分区,减少了每个分区的工作量,每次给reducetask分配一个分区,reducetask完成一个分区的工作之后会继续获得新的分区,直到所有的分区都被分配完毕,实现了动态调节reducetask的负载.还改进了MapReduce的通信协议来支持算法并且设计了新的容错机制.最后,通过重写Hadoop平台内核实现了算法并进行了实验分析,结果表明,该算法在不影响MapReduce模型的情况下显著的缩短了任务的处理时间.
万聪王翠荣王聪贾朔
关键词:MAPREDUCE负载均衡HADOOP
基于DPSO负载可控的虚拟网络映射算法被引量:7
2014年
针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题,以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标,将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合,提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源利用率的前提下节约了物理链路的带宽资源,缩短了虚拟链路的映射过程.仿真实验表明,在保证网络负载的前提下,获得了较好的物理节点利用率,提高了虚拟网络的收益成本比.
苑迎王翠荣王聪史闻博
关键词:网络虚拟化映射算法虚拟网络整数线性规划离散粒子群算法
基于引力因子的加权网络重叠社区识别算法被引量:1
2016年
通过挖掘大数据来识别复杂社会网络上的社区,有利于对经济、政治、人口等方面的重要问题进行定量研究,社区的识别算法已经成为当前研究的热点问题。重点研究了重叠社区识别问题,提出了基于引力因子的加权复杂网络的重叠社区识别算法GWCR。该算法首先选取万有引力因子大的节点为中心节点,将节点与中心节点之间的引力因子作为衡量标准,并将节点归入社区引力因子大于某一阈值的社区,最后通过识别重叠节点来识别重叠社区。在3个真实网络数据集上的实验结果表明,与传统的重叠社区识别算法相比,GWCR算法划分的社区的模块度较高。
刘冰玉王翠荣王聪苑迎
关键词:加权网络
基于非完全信息博弈的云资源分配模型被引量:3
2016年
针对云环境下相互竞争的多租赁市场运营模式,以提高资源供求双方利益及资源能效为目标,提出了一种基于非完全信息博弈的云资源分配模型.首先利用隐Markov理论根据服务提供商(service provider,SP)的历史资源需求情况预测其当前出价,以预测值为基础构建动态博弈定价模型,激励服务提供商选择符合整体利益的最优购买出价策略,从而实现利益最大化;然后设计了支持多服务提供商、多种资源同时分配,以分类资源单位价格进行分配的资源分配模型,保证了基础设施提供商(infrastructure provider,INP)的收益最优.仿真实验表明:在博弈定价模型中,预测价格与实际交易价格相近且交易价格低于实际估值,能够保障服务提供商的利益;基于不同种类资源单价的分配模型能够增加基础设施提供商的收益.
苑迎王翠荣王聪任婷婷刘冰玉
关键词:云计算虚拟化资源分配
基于双层博弈的虚拟网络带宽分配模型
2016年
在云计算的多租赁市场环境下.虚拟化技术的应用使得同一物理主机上运行有若干不同的虚拟主机,而这些虚拟主机将竞争同一物理链路的带宽资源,而如何应对不同虚拟机对于带宽的需求和竞争是必须解决的关键问题.为此,本文借鉴了经济学理论中的Stackelberg博弈理论,提出一种虚拟网络带宽分配模型.端交换机作为领导者,声明带宽租用价格;虚拟网络作为参与者,在给定带宽租用价格的情况下运行非合作的博弈,通过选择可行的策略来实现自身的最优收益.本文提出的带宽分配模型能够实现虚拟网络租用者和物理网络所有者各自的最优利益.实验数据表明即使对于承载非友好数据流的虚拟网络,该模型仍然能够提供足够的带宽分配公平性.
贾晓光王聪
关键词:云计算网络虚拟化
共1页<1>
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