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改进蚁群算法在云计算任务调度中的应用 被引量:31
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作者 查英华 杨静丽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第5期1716-1719,1816,共5页
针对云计算中的任务调度问题,提出了一种任务调度的增强蚁群算法(task scheduling-enhanced ant colony optimization,TS-EACO)。算法兼顾了任务调度的最短完成时间和负载平衡,同时参考了近年来蚁群算法的各种改进,创新地将任务在虚拟... 针对云计算中的任务调度问题,提出了一种任务调度的增强蚁群算法(task scheduling-enhanced ant colony optimization,TS-EACO)。算法兼顾了任务调度的最短完成时间和负载平衡,同时参考了近年来蚁群算法的各种改进,创新地将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的搜索对象。实验在CloudSim仿真平台下进行,并将仿真结果与Round Robin算法和标准蚁群算法进行比较,结果表明TS-EACO算法的任务执行时间和负载平衡性能均优于这两种算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 资源分配 蚁群优化 云仿真
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SHELL:一种面向流数据的实时基数估计算法
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作者 刘尚东 张殿超 +4 位作者 尧海昌 姚橹 叶青 季一木 王汝传 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2017年第4期91-96,共6页
基数计算在流数据查询优化、网络安全、数据压缩等领域具有重要的应用价值。现有的基于概率统计原理的基数估计算法需要通过扫描历史静态数据才能进行基数统计,由于流数据具有持续、快速和实时等特点,不可能先持久化再处理分析,因而传... 基数计算在流数据查询优化、网络安全、数据压缩等领域具有重要的应用价值。现有的基于概率统计原理的基数估计算法需要通过扫描历史静态数据才能进行基数统计,由于流数据具有持续、快速和实时等特点,不可能先持久化再处理分析,因而传统的基数估计算法无法直接应用在大数据流处理中。通过研究Spark、Storm实时分布式流处理机制和传统基数估计算法,设计和实现了实时的流数据基数估计算法SHELL(Streaming HypErLogLog),实验表明,SHELL在保证精确度不降低的情况下,单位滑动时间窗口内处理的消息量达到6.0×10~5~6.8×10~5,满足实时性处理的要求。 展开更多
关键词 大数据处理技术 流数据 基数估计 并行化算法
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光伏发电在线选配系统设计与实现 被引量:2
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作者 季一木 李航 +2 位作者 尧海昌 陈忱 王汝传 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期91-97,215,共8页
面向企业级用户,辅助企业用户完成光伏发电系统的实地选址、光伏组件选择、部署设计、选取最优布线方案、预估资金等安装需求。通过Web技术和B/S架构给多客户端提供稳定可靠的服务,满足企业用户光伏发电系统的所有部署设计需求,并提供... 面向企业级用户,辅助企业用户完成光伏发电系统的实地选址、光伏组件选择、部署设计、选取最优布线方案、预估资金等安装需求。通过Web技术和B/S架构给多客户端提供稳定可靠的服务,满足企业用户光伏发电系统的所有部署设计需求,并提供数据的持久化存储。通过最优布线算法最大化缩减企业光伏系统的部署开支,优化部署设计方案,预估安装资金,为企业节省大量人力物力。测试表明,该系统能显著降低光伏发电项目的部署周期,提高设计效率,减少企业资金开销。 展开更多
关键词 光伏系统 动态规划 数据库连接池
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