联合人工神经网络和深度强化学习的卫星通信系统资源优化管理

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作者 颜晓娟 王承祥 张千锋 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期397-408,共12页

为了缓解卫星通信系统中频谱资源受限与业务数量不断增长且服务质量(QoS)要求多样之间的矛盾,联合人工神经网络(ANN)和深度强化学习(DRL),在用户时延QoS约束和最小性能要求下,以系统性能最大化为目标研究资源优化管理问题。首先,分析了... 为了缓解卫星通信系统中频谱资源受限与业务数量不断增长且服务质量(QoS)要求多样之间的矛盾,联合人工神经网络(ANN)和深度强化学习(DRL),在用户时延QoS约束和最小性能要求下,以系统性能最大化为目标研究资源优化管理问题。首先,分析了用户在非正交多址接入(NOMA)和正交多址接入(OMA)技术下的可达性能,推导了最小性能要求和系统关键参数对多址接入技术选择的影响。其次,利用ANN对特定场景下用户选择多址接入技术,避免在NOMA技术不适用场景进行功率优化分配。最后,提出上下界可变DRL算法,根据奖励动态地调整NOMA用户对功率分配因子的寻优区间,从而提高算法的收敛速度。仿真结果验证了时延QoS约束对用户性能的不利影响,最小性能要求对NOMA技术应用优势的影响,以及所提方案在提高收敛速度和卫星通信网络可达性能上的优势。 展开更多

关键词 卫星通信系统 资源优化 人工神经网络 深度强化学习 时延服务质量约束

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基于混合神经网络的风电场测风数据插补方法的研究

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作者 邢作霞 丑佳明 +3 位作者 郭珊珊 陈明阳 陈亮 刘洋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期458-464,共7页

研究一种基于混合神经网络的风电场测风数据插补模型,该模型(CNN-LSTM-SA)的超参数通过PSO-GWO优化算法优化,然后对测风数据进行插补。首先选取待插补高度下的两个相邻高度的测风数据、中尺度数据及待插补高度其他时间段的风速数据,建... 研究一种基于混合神经网络的风电场测风数据插补模型,该模型(CNN-LSTM-SA)的超参数通过PSO-GWO优化算法优化,然后对测风数据进行插补。首先选取待插补高度下的两个相邻高度的测风数据、中尺度数据及待插补高度其他时间段的风速数据,建立一个“3种特征1个目标数据”的回归模型,然后使用该模型对其目标插补数据进行预测以达到插补的目的。以辽宁某风电场的测风数据进行仿真验证,仿真结果表明,该方法归一化均方误差NMSE为0.0021、发电量为1143732 kWh,均优于工程中常用方法的插补结果,对工程实际工作具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 风电场 风资源评估 插补 神经网络 优化算法 超参数

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一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法

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作者 张燕平 乔立秋 +1 位作者 朱远枫 徐庆鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第7期33-36,共4页

应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复... 应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验,实验结果表明该分类器较之BP算法有较高的分类质量,且ETF-IDF加权公式较之传统的TF-IDF加权公式有其优越性,提高了分类的精度和性能,满足了中文文本自动分类的要求。 展开更多

关键词 文本分类 CHI统计量 ron 资源优化神经网络

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基于灰色神经网络与多目标优化的中国淡水资源预测与分配研究 被引量：3

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作者 赵建强 戴青松 +2 位作者 李浩然 丁龙 屠新明 《节水灌溉》 北大核心 2014年第10期33-35,共3页

随着淡水资源的日益减少和需求量的日益增加,我国未来一段时间的淡水需求预测与分配问题显得尤为重要。首先通过建立灰色神经网络组合模型来预测2025年全国各省份的淡水资源需求量,然后建立多目标优化数学模型,给出10大淡水湖给各省份... 随着淡水资源的日益减少和需求量的日益增加,我国未来一段时间的淡水需求预测与分配问题显得尤为重要。首先通过建立灰色神经网络组合模型来预测2025年全国各省份的淡水资源需求量,然后建立多目标优化数学模型,给出10大淡水湖给各省份的调水方案。结算结果显示,给出的分配方案能够满足全国各省的2025年的淡水需求计划,这对我国合理利用淡水资源具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 淡水资源需求 淡水资源分配 灰色神经网络 多目标优化

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基于鲸鱼优化算法改进长短期记忆神经网络的资源推荐 被引量：8

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作者 仇焕青 陈曙光 +1 位作者 龚芝 张福泉 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期309-315,共7页

为了改善资源推荐算法的性能,提出基于鲸鱼优化算法(WOA)改进长短期记忆神经网络(LSTM)的资源推荐算法;首先提取资源和用户特征,构建特征差异值加权函数;然后,以资源-用户特征作为输入,建立基于LSTM的资源推荐算法,通过输入门、遗忘门... 为了改善资源推荐算法的性能,提出基于鲸鱼优化算法(WOA)改进长短期记忆神经网络(LSTM)的资源推荐算法;首先提取资源和用户特征,构建特征差异值加权函数;然后,以资源-用户特征作为输入,建立基于LSTM的资源推荐算法,通过输入门、遗忘门、输出门及记忆节点对历史资源推荐数据按权重进行遗忘与筛选,有选择性地挑选部分数据进行循环迭代训练;考虑到LSTM的门操作需要设置的参数较多,引入WOA进行参数智能优化求解,提出WOA-LSTM算法,以提高LSTM的参数优化的精度及效率。结果表明,通过合理设置WOA参数,可以有效改善LSTM的资源推荐性能,与常用资源推荐算法相比,所提出的WOA-LSTM算法具有更高的推荐精度及稳定性。 展开更多

关键词 资源推荐 长短期记忆神经网络 鲸鱼优化算法 特征差异值

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基于遗传算法-生成对抗神经网络模型的宁夏自流灌区水资源优化调度研究 被引量：5

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作者 董陈超 《湖北农业科学》 2021年第15期174-180,187,共8页

针对宁夏自流灌区灌溉用水存在农作物耗水量大、用水集中、灌溉效率低等现象,面向宁夏区域用水实际,围绕渠道进水闸和出水口,以满足农田基本灌溉用水为前提,以灌溉效率最大化为目标,采用机器学习方法,构建遗传算法-生成对抗神经网络的... 针对宁夏自流灌区灌溉用水存在农作物耗水量大、用水集中、灌溉效率低等现象,面向宁夏区域用水实际,围绕渠道进水闸和出水口,以满足农田基本灌溉用水为前提,以灌溉效率最大化为目标,采用机器学习方法,构建遗传算法-生成对抗神经网络的宁夏自流灌区水资源优化调度模型,并在宁夏秦汉渠管理处农场渠所管辖的30余公里渠道及其灌区进行验证和应用。结果表明,模型在学习传统调度方案的基础上深度挖掘各取水口用水规律,实现高效的取水口联合调度,月节约灌溉用水315109-1050362 m^(3),显著提高了宁夏水资源利用效率。 展开更多

关键词 灌溉水资源 优化调度 遗传算法 生成对抗神经网络 机器学习

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基于混合神经网络的风电场风资源评估 被引量：10

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作者 王娜 周有庆 邵霞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期370-376,共7页

准确的风资源评估是风电场规划和设计的前提。为了提高风电场风资源评估的精度,提出了一种基于混合神经网络的风电场风资源评估方法,该方法可综合利用风电场附近区域信息进行评估。首先根据风电场和附近参考气象站的同期数据建立基于混... 准确的风资源评估是风电场规划和设计的前提。为了提高风电场风资源评估的精度,提出了一种基于混合神经网络的风电场风资源评估方法,该方法可综合利用风电场附近区域信息进行评估。首先根据风电场和附近参考气象站的同期数据建立基于混合神经网络的相关模型,训练得到神经网络的权值参数,为了提高神经网络的学习能力和避免陷入局部最优,混合神经网络采用不同的训练方法,并且采用自适应粒子群算法进行优化;再将参考气象站的历史观测数据应用到该模型中,即可得到风电场的长期风速特性,在此基础上进行风资源评估参数的计算。仿真结果表明该方法具有较高的精度。 展开更多

关键词 风电场 风资源评估 混合神经网络 自适应粒子群优化

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遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用 被引量：7

8

作者 周伟祝 宦婧 孙媛 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第8期72-75,共4页

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(... 针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证。验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测。 展开更多

关键词 保障资源 遗传算法 神经网络 需求预测 网络优化

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一种改进的RBF神经网络参数优化方法 被引量：11

9

作者 张辉 柴毅 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第20期146-149,157,共5页

提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以得到合适的结构,同时也可以得... 提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测,结果表明,此算法优化后的RBF网络结构小,并且具有较高的泛化能力。 展开更多

关键词 径向基神经网络 资源分配网络 剪枝策略 粒子群优化

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基于改进鲸鱼算法的BP神经网络水资源需求预测方法 被引量：21

10

作者 马创 周代棋 张业 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期486-490,共5页

随着现代居民居住地愈发集中,供水管网规模不断扩大,水资源供给面临着新的困难和挑战。其中包括水资源调度时的动态变化、管网的突发故障、水资源的不可控流失以及多目标和计算量庞大等问题。BP神经网络因拥有较强的自学习能力和泛化能... 随着现代居民居住地愈发集中,供水管网规模不断扩大,水资源供给面临着新的困难和挑战。其中包括水资源调度时的动态变化、管网的突发故障、水资源的不可控流失以及多目标和计算量庞大等问题。BP神经网络因拥有较强的自学习能力和泛化能力而被广泛应用于水资源预测问题中,但其也存在收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题。群智能算法作为一种寻优算法,具有操作简单、收敛速度快、全局寻优能力强等优点。为提高BP神经网络在水资源预测方面的收敛速度和预测精度,提出一种基于改进鲸鱼算法优化的BP神经网络水资源需求预测模型,通过改变鲸鱼优化算法收敛因子的计算方式以及增加惯性权重来加强算法的寻优广度和精度,再通过BP神经网络采用改进的WOA算法输出的最优权值、阈值作为初始参数值训练模型。实验验证,改进的WOA-BP神经网络方法相比传统WOA-BP方法在收敛速度和预测精度方面都有更优的表现。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 BP神经网络 水资源需求预测

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基于自适应动态预测的网络切片资源冲突优化

11

作者 赵季红 张富 崔曌铭 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期183-190,共8页

网络切片(NS)是5G网络中的一种关键性技术,在多业务动态场景下发挥着重要作用。针对5G网络切片中由切片需求动态变化引起的资源冲突问题,采用一种基于自适应动态预测(ADP)的优化方法,提出“自适应动态预测-模型优化”的优化方案。在自... 网络切片(NS)是5G网络中的一种关键性技术,在多业务动态场景下发挥着重要作用。针对5G网络切片中由切片需求动态变化引起的资源冲突问题,采用一种基于自适应动态预测(ADP)的优化方法,提出“自适应动态预测-模型优化”的优化方案。在自适应动态预测模块,对动态的切片流量进行波动等级划分,以确保切片流量预测的准确性以及自适应性。根据划分结果,分别采用2种不同的循环神经网络算法来预测切片未来时间的流量需求,包括基于注意力机制-双向门控循环单元(Att-BiGRU)的点预测以及基于自举法-BiGRU的区间预测。在模型优化模块,根据预测结果定义用户满意度函数和切片优化配置的开销,将资源冲突优化问题表示为最大化网络收益。由于预测模块的输出可能含有不确定参数,根据鲁棒优化和基于可变粒子数量的粒子群优化算法求解出切片优化配置方案。在仿真部分对所提优化方案进行验证,结果表明,该方法在满足切片动态需求的同时,降低了资源冲突带来的负面影响,其在网络收益以及请求接受率等方面优于对比算法,链路资源利用率达到90%以上。 展开更多

关键词 网络切片 资源冲突 动态预测 模型优化 循环神经网络

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图神经网络及其在通信网络领域应用综述 被引量：5

12

作者 李硕朋 齐思宇 +2 位作者 林绍福 刘希亮 陈华敏 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期971-981,共11页

近年来,图神经网络作为人工智能领域的新兴技术,受到越来越多的关注.图神经网络凭借其处理非欧式空间数据的优良特性,已经在计算机视觉、推荐系统、知识图谱等领域获得广泛应用.同时,通信网络也在近几年拥抱人工智能技术.人工智能将作... 近年来,图神经网络作为人工智能领域的新兴技术,受到越来越多的关注.图神经网络凭借其处理非欧式空间数据的优良特性,已经在计算机视觉、推荐系统、知识图谱等领域获得广泛应用.同时,通信网络也在近几年拥抱人工智能技术.人工智能将作为未来网络的大脑,实现未来网络的全面智能化.诸多人工智能技术已经被应用在5G、物联网、边缘计算等领域.许多复杂的通信网络问题可以抽象为基于图的优化问题,通过图神经网络来解决,从而克服了传统方法的局限性.简述了图神经网络的定义,分类介绍了不同类型的图神经网络,总结归纳了图神经网络在通信网络领域的应用,分析了研究现状并给出了未来的研究方向. 展开更多

关键词 人工智能 未来网络 图神经网络 强化学习 资源优化 软件定义网络

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土地流转对农户多维相对贫困的影响及机制研究——基于生产资源优化配置视角 被引量：7

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作者 刘宏 矫萌 《中国土地科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期31-42,共12页

研究目的:探讨土地流转对农户多维相对贫困的因果影响、作用机制及异质性,为进一步深化农村土地制度改革、构建缓解农村相对贫困的长效机制提供实证依据和有益启示。研究方法:利用2010—2018年中国家庭追踪调查数据,构建了多维相对贫困... 研究目的:探讨土地流转对农户多维相对贫困的因果影响、作用机制及异质性,为进一步深化农村土地制度改革、构建缓解农村相对贫困的长效机制提供实证依据和有益启示。研究方法:利用2010—2018年中国家庭追踪调查数据,构建了多维相对贫困评价指标体系,通过BP神经网络赋权模型和双界限法测度农户多维相对贫困状况,然后使用工具变量法探讨土地流转对农户多维相对贫困的影响及作用机制。研究结果:(1)土地流转显著减轻了农户的多维相对贫困状况,且土地流出对5个子维度的相对贫困均存在稳健的减贫作用,而土地流入的减贫效应主要集中于家庭可行能力、发展机会、社会保险3个维度。(2)土地流转主要通过优化农户的土地和劳动力资源配置实现多维度的减贫效应。(3)土地流转对西部地区和农业产值较低县域的农户,以及家庭劳动力年龄较低和土地价值较低的农户的减贫效应更为明显。研究结论:土地流转有助于提升相对贫困群体的内生动力,培育自我发展的长效机制,其福利效应可以缩小地区间和人群间差异。基于此,为实现共同富裕的发展目标,需要进一步建立健全统一的土地经营权流转市场,促进土地规范有序流转。 展开更多

关键词 土地流转 工具变量 多维相对贫困 资源优化配置 BP神经网络

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基于混沌神经网的海上无线通信资源算法设计 被引量：1

14

作者 赵杨 高江华 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第5期229-232,共4页

在现代海上通信领域,基于无线技术的应用领域越来越多,如海上探测﹑目标侦查以及调度都需要利用无线资源进行数据传输,而海上无线资源十分紧张,所以如何对有限无线资源进行合理的分配是保障海上无线通信各种业务质量的关键。现有的无线... 在现代海上通信领域,基于无线技术的应用领域越来越多,如海上探测﹑目标侦查以及调度都需要利用无线资源进行数据传输,而海上无线资源十分紧张,所以如何对有限无线资源进行合理的分配是保障海上无线通信各种业务质量的关键。现有的无线资源算法普遍存在复杂度较高,并且最终计算结果与最优解之间还有一定的空间。本文研究了现有的海上无线资源优化算法,提出了基于混沌神经网络海上无线资源优化算法,并给出仿真结果。 展开更多

关键词 无线资源优化 混沌神经网络 递归网络

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基于BO-LSTM云资源消耗量预测模型

15

作者 王园琳 陈韬宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1418-1423,共6页

针对现有云资源容量预测中存在的实验数据波动明显、预测模型泛化能力低等问题,提出一个基于贝叶斯优化长短期记忆网络(Bayesian optimization long short-term memory, BO-LSTM)的云资源消耗量预测模型。将营销策略信息加入到预测模型... 针对现有云资源容量预测中存在的实验数据波动明显、预测模型泛化能力低等问题,提出一个基于贝叶斯优化长短期记忆网络(Bayesian optimization long short-term memory, BO-LSTM)的云资源消耗量预测模型。将营销策略信息加入到预测模型的实验数据集中,提升预测模型的预测精度;利用贝叶斯优化算法优化关键参数,提升预测模型的泛化能力。在联通云10个地域的真实数据集上进行实验,验证了BO-LSTM模型的有效性。 展开更多

关键词 容量预测 长短期记忆网络 贝叶斯优化 高斯过程 云计算资源 时间序列预测 神经网络

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面向不确定CSI随机接入网络的深度稳健资源分配 被引量：1

16

作者 吴伟华 柴冠华 +1 位作者 杨清海 刘润滋 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期29-37,共9页

针对无线随机接入网络中通信信道状态信息(C-CSI)和干扰信道状态信息(I-CSI)均不确定的情况,提出了一种深度稳健资源分配架构。该资源分配架构将无线网络的资源优化目标看作一个学习问题,利用深度神经网络(DNN)以无监督的方式学习最优... 针对无线随机接入网络中通信信道状态信息(C-CSI)和干扰信道状态信息(I-CSI)均不确定的情况,提出了一种深度稳健资源分配架构。该资源分配架构将无线网络的资源优化目标看作一个学习问题,利用深度神经网络(DNN)以无监督的方式学习最优资源分配策略。通过将不确定的CSI建模为椭圆形状的不确定性集合,提出了一个由2个DNN级联构成的网络结构,第一个是不确定的CSI处理单元,第二个是功率控制单元。然后,提出了一种交替迭代训练算法用于联合训练2个级联的DNN单元。最后,仿真比较了稳健学习策略和非稳健学习策略下的网络性能,验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 深度神经网络 随机接入网络 稳健优化 无线资源分配

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基于CITIS的工作流服务资源优化配置研究

17

作者 潘智男 姜莉莉 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第12期248-250,共3页

实施承包商集成技术信息服务(Contractor integrated technical information service,简称CITIS)的目的是提供一个公共的信息共享平台,实现协同制造企业间的数据集成和交换。工作流技术是解决CITIS数据集成和数据自动化传递的一个重要... 实施承包商集成技术信息服务(Contractor integrated technical information service,简称CITIS)的目的是提供一个公共的信息共享平台,实现协同制造企业间的数据集成和交换。工作流技术是解决CITIS数据集成和数据自动化传递的一个重要手段。如何对工作流服务资源进行优化配置,成为了工作流在CITIS环境下优化业务过程的一个重要内容。以服务性能、价格成本、交货期、技术水平和风险防范为目标,借助模糊BP神经网络来求解多目标的工作流服务资源配置问题。通过MATLAB7.1编程仿真,说明此方法是收敛的和可行的。 展开更多

关键词 CITIS 流服务 资源优化 配置研究 NEURAL network based WORKFLOW 工作流技术 information service 数据集成和交换 服务资源 信息共享平台 数据自动化 integrated 优化配置 业务过程 信息服务 协同制造 神经网络 配置问题

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基于BO-LSTM的排露沟流域气象水文演变分析及径流预测模型建立 被引量：1

18

作者 康永德 陈佩 +3 位作者 许尔文 任小凤 敬文茂 张娟 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期1-11,共11页

【目的】为揭示祁连山排露沟流域水文情势演变特征,并且为流域未来的水资源管理和优化配置提供依据和参考【方法】根据祁连山野外观测站2000—2019年实测径流和水文资料,采用线性趋势法、Pettitt检验、小波分析等方法,开展了降水与气温... 【目的】为揭示祁连山排露沟流域水文情势演变特征,并且为流域未来的水资源管理和优化配置提供依据和参考【方法】根据祁连山野外观测站2000—2019年实测径流和水文资料,采用线性趋势法、Pettitt检验、小波分析等方法,开展了降水与气温对径流量变化的影响,并建立了BO-LSTM排露沟流域径流预测模型。【结果】结果显示:(1)2000—2019年排露沟流域降水、气温和径流呈现两段式的上升趋势,分界点在2010年,降水和径流,第一阶段上升趋势均高于第二阶段,斜率依次为10.74、3.16;气温则相反,第二阶段高于第一阶段,斜率为0.11。并且降水、气温和径流的MK突变检验z值均大于0。(2)降水量在5—10月对径流量变化的贡献率较大;而气温在12月—次年4月对径流变化的贡献率大。(3)排露沟流域气温主要有3 a、14 a两个主周期,其中第一主周期为14 a;径流存在19 a、9 a和3 a三个主周期,其中第一主周期为19 a;降水主要存在4 a、11 a两个主周期,第一主周期为11 a。(4)BO-LSTM排露沟径流预测模型,精度R 2为0.63,均方根误差为14047 m 3,模型在径流量较小月份的预测精度大于径流量较大的月份。【结论】近20年来排露沟流域的降水、气温及径流均呈上升趋势;排露沟流域径流、降水及气温均存在明显的周期性;气温和降水是影响排露沟流域径流的重要因素;径流预测模型可以适用于排露沟流域。上述研究结果为祁连山水资源效应研究和内陆河流域水资源预测提供科学支撑。 展开更多

关键词 水文 水资源 径流演变 排露沟流域 径流预测 神经网络 LSTM(Long Short-Term Memory)模型 贝叶斯优化算法

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一种基于HNN的云服务组合优化 被引量：2

19

作者 张会丽 李志河 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2335-2343,共9页

随着云服务应用开发的日新月异,如何有效地在云平台上实现优化服务的组合,提升云平台系统的整体性能是一个亟待解决的研究问题。为提升云服务的效率,提出一种基于霍普菲尔德神经网络的组合优化模型。该方法针对云服务问题建模;设计一种... 随着云服务应用开发的日新月异,如何有效地在云平台上实现优化服务的组合,提升云平台系统的整体性能是一个亟待解决的研究问题。为提升云服务的效率,提出一种基于霍普菲尔德神经网络的组合优化模型。该方法针对云服务问题建模;设计一种带有柯西扰动技术的PSO算法来改进霍普菲尔德模型,将该云服务问题表达为霍普菲尔德神经网络能量模型进行优化。通过实验比较证明,该方法比其它典型算法可以更加有效地提升云服务组合优化执行的效率。 展开更多

关键词 霍普菲尔德神经网络 组合优化 WEB服务 资源约束 负载均衡 云计算

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基于分布式系统的资源运维管理可靠性提升方法 被引量：6

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作者 孙乔 付兰梅 +1 位作者 裴旭斌 孙甲松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期243-245,254,共4页

提出一种基于分布式网络系统资源运维管理的可靠性提升方案,采用深度神经网络学习算法进行基于分布式网络系统的判断调度决策估计方法。通过这种资源分配方案,可以满足电网信息系统对一致性和监测评估处理方面的要求。在内网环境中的评... 提出一种基于分布式网络系统资源运维管理的可靠性提升方案,采用深度神经网络学习算法进行基于分布式网络系统的判断调度决策估计方法。通过这种资源分配方案,可以满足电网信息系统对一致性和监测评估处理方面的要求。在内网环境中的评估实验表明,基于本方案的资源运维管理方式,其使用率和成功执行率在任务个数较多时仍能维持较好的比率,且其任务管理策略也优于其他方式。在较难预测的复杂场景下,在维持计算复杂度的条件下对全网络系统的资源运维管理起到优化作用,同时在此过程中,对性能和相应速度等指标的波动具有快速处理能力。总之,这种方法不仅能提高分布式网络系统的使用率和成功执行率,还具有可靠性、高精度及可扩展性上的优势。 展开更多

关键词 资源运维管理 分布式网络系统 深度神经网络 优化设计

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