针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量(quality of service,QoS)调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模...针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量(quality of service,QoS)调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转换成一个单目标约束的优化问题,对转换后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在Cloud Sim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-Min算法以及改进的以QoS为导向的Min-Min算法。展开更多
K均值聚类算法对初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值。为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案。算法利用模拟退火算法对聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行...K均值聚类算法对初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值。为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案。算法利用模拟退火算法对聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行性以加快算法收敛速度。在KDD CUP 1999上进行了仿真测试,实验结果表明该方案优于基于K均值聚类的入侵检测算法,有较低的误检率与虚警率。展开更多
文摘针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量(quality of service,QoS)调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转换成一个单目标约束的优化问题,对转换后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在Cloud Sim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-Min算法以及改进的以QoS为导向的Min-Min算法。
文摘K均值聚类算法对初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值。为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案。算法利用模拟退火算法对聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行性以加快算法收敛速度。在KDD CUP 1999上进行了仿真测试,实验结果表明该方案优于基于K均值聚类的入侵检测算法,有较低的误检率与虚警率。
