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一种快速收敛粒子群优化算法在云计算中应用被引量：4: 2012年; 针对现有云计算平台在调度中任务派发速度相对较慢和资源利用率较低的问题,提出一种快速收敛的改进粒子群优化算法,能快速确定合理的子任务分配方案,以较高的寻优率达到所有任务总完成时间最短的优化目标.针对粒子群算法初期收敛速度快后期收敛变慢的情况,按时段动态调整惯量权重值,提高算法的收敛能力和求解精度;通过用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置,大幅加快收敛速度,加快任务派发方案预测的速度.通过建模和算法实现对比,表明该粒子群优化算法能有效地提高任务分配的派发速度和减少任务的总完成时间.; 李媛媛曲雯毓栗志扬许玉杰; 关键词：云计算粒子群优化算法惯性权重

数据网格中存储I/O的SPN建模与性能评价: 2007年; 针对数据网格中存储资源的结构、协议和I/O模式的复杂性问题,分析了存储网络的并行存储I/O请求模型,采用随机Petri网(SPN)建立了SPN并行存储I/O传输的数学模型,描述了系统请求响应时间与系统负载、网络带宽和节点处理能力之间的关系,然后通过排队论进行了并行I/O的性能分析,最后归纳了影响存储网络系统I/O性能的因素,在并行策略和数据组织与分配等方面提出了提高整体存储性能的改进方法.为改进提高数据网格的整体存储I/O性能提供了有效的建模方法和具体的理论依据.; 刘朝斌李克秋曲雯毓; 关键词：数据网格性能评价

基于时间序列的Global Skyline并行算法: 2016年; Global Skyline查询是Skyline查询的一种变种,它和动态Skyline查询、反Skyline查询关系密切,已被广泛应用于多目标决策、网络监控、数据挖掘等方面。随着数据的积累,传统集中式的Skyline查询已经不能满足大数据的处理要求。为了高效解决大规模的基于时间序列的数据处理难题,提出了基于MapReduce框架并行的Global Skyline Cell查询算法。首先,通过对实际应用需求进行分析,本文提出了基于时间序列数据Skyline查询的时间倒排索引模型;并提出了Global Skyline格概念,利用格间的支配关系进行粗粒度高效剪枝,避免了大部分的无效运算;其次查询点将数据空间分割成不同象限,基于各象限进行轮询,实现了Global Skyline格的查询,在此候选结果中得到Global Skyline点,为下一步实现动态Skyline和反Skyline查询奠定基础。最后,我们在Hadoop集群环境中实现了该算法。实验结果表明,该算法能有效解决基于时间序列的大规模数据Skyline查询的时间和空间矛盾,能够满足实际应用需求。; 李媛媛曲雯毓栗志扬季长清吴俊峰; 关键词：GLOBAL SKYLINE查询 MAPREDUCE 大数据时间序列

一种对等网络环境中用户行为可信评价系统: 曲雯毓李诺刘朝斌栗志扬许玉杰季长清李媛媛吴俊峰; 为了解决对等网络(P2P)环境中节点缺乏有效的约束机制，节点间缺乏信任等问题，该项目以被动信任度反馈机制及基于服务内容评价相似度的实体团信任模型为研究基础，比较满意地解决了对等网络中的一个基本问题：信任模型的信任值计算....; 关键词：; 关键词：网络环境

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曲雯毓