一种交通场景下人车检测的VHA-CenterNet无锚方法研究

1

作者 陈鑫影 吕娜 吕硕 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期101-107,共7页

在真实的交通场景中,车辆和行人检测器容易受到复杂背景的干扰,导致严重的误检和漏检。此外,由于交通场景图像中存在各种不同尺度的目标,大多数检测方法对小物体的检测性能较差,且难以适应交通物体的多样性。为了解决这些问题,提出了一... 在真实的交通场景中,车辆和行人检测器容易受到复杂背景的干扰,导致严重的误检和漏检。此外,由于交通场景图像中存在各种不同尺度的目标,大多数检测方法对小物体的检测性能较差,且难以适应交通物体的多样性。为了解决这些问题,提出了一种基于注意力和前景注意模块的无锚方法VHA-CenterNet。在主干网络中加入一个卷积块注意模块(CBAM),以提高对小目标的关注能力。在前景注意模块(FAM)中引入前景信息,以减少复杂背景的干扰。结果表明:在中等难度下,所提出的VHA⁃CenterNet方法在KITTI数据集上的mAP达71.92%,在RTX 2080 Ti上的推理速度为10.68 FPS,可以显著提高人车识别的准确率和速度。在所有情况下,交通场景的人车检测准确率都高于传统模型。 展开更多

关键词 图像处理 人车检测 深层聚合 深度学习 注意力

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基于改进蚁群算法的医药冷链物流运输路径优化 被引量：1

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作者 陈鑫影 朱子青 胡明捷 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第1期26-32,共7页

为解决大多数模型中制冷成本未考虑预冷参数而导致总成本求解精度不佳的问题,在制冷成本中加入预冷参数,得到新的总成本模型。基于遗传算法与IACO算法,提出了IGACO算法,此算法改进了传统蚁群算法的启发式因子与信息素更新方式,在此基础... 为解决大多数模型中制冷成本未考虑预冷参数而导致总成本求解精度不佳的问题,在制冷成本中加入预冷参数,得到新的总成本模型。基于遗传算法与IACO算法,提出了IGACO算法,此算法改进了传统蚁群算法的启发式因子与信息素更新方式,在此基础上加入交叉操作和变异因子,扩大算法搜索范围,进一步避免陷入局部最优的情况。经过试验对比分析,验证了IGACO算法所得出的最优路线、总成本、运行时间、收敛速度在一定程度上都优于其他算法。 展开更多

关键词 冷链物流 IGACO算法 预冷参数 单点交叉 变异算子

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基于MOEA/D算法的三陷波超宽带天线设计

3

作者 宋智 陈嘉懿 +1 位作者 薛严冰 陈宝君 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第1期106-111,共6页

为实现超宽带通信中对WIMAX(3.3~3.7 GHz)、WLAN(5.150~5.825 GHz)和ITU(8.01~8.50 GHz)频段干扰的抑制,提出了一种基于MOEA/D算法优化设计的具有三陷波特性的超宽带天线。天线采用T形结构作为辐射贴片,通过改变贴片形状等方法实现在3~1... 为实现超宽带通信中对WIMAX(3.3~3.7 GHz)、WLAN(5.150~5.825 GHz)和ITU(8.01~8.50 GHz)频段干扰的抑制,提出了一种基于MOEA/D算法优化设计的具有三陷波特性的超宽带天线。天线采用T形结构作为辐射贴片,通过改变贴片形状等方法实现在3~12 GHz的超宽带。在辐射贴片上刻蚀两个U形缝隙和在传输线两侧加载C形开口环,对天线进行陷波设计。利用MOEA/D算法对陷波结构的结构参数和加载位置进行优化,实现了在3.31~3.69 GHz、5.25~6.13 GHz和8.01~8.51 GHz频段的陷波效果,成功抑制了频段干扰。与传统扫频优化的设计方法相比,采用MOEA/D算法设计的天线在陷波频带内增益低至-19 dB,各陷波频带准确度误差均在3.6%以下,提高了天线的设计效率,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 超宽带天线 MOEA/D算法 多陷波

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求解柔性作业车间调度问题的离散食肉植物算法

4

作者 宋存利 李金泰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期113-120,共8页

针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索... 针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索能力,为生长因子设计了一种自适应策略,并对植物执行了交叉以及基于4种邻域结构的贪婪变异操作;最后,通过对Brandimarte基准问题进行仿真并与其他文献算法进行对比,证明了所提算法在收敛速度和求解质量方面都具有较好的性能。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 最小化最大完工时间 食肉植物算法 自适应生长因子 混合算法

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面向工业物联网的区块链高效拜占庭容错共识算法 被引量：1

5

作者 李凤岐 宋晴晴 +4 位作者 徐辉 杜学峰 高嘉隆 佟宁 王德广 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期165-177,共13页

鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和... 鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和读写操作的并行;自适应主节点算法随机选取信誉值高节点作为主节点并确保其安全性。实验结果表明,CD-PBFT在保持安全性与活性的基础上,相较于PBFT,网络交易时延平均降低34.8%,吞吐量平均提高25.2%,实现了对效率与安全容错性的双重要求。 展开更多

关键词 工业物联网 信誉积分模型 双层动态 实用拜占庭容错 共识算法

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基于FFRLS-DEKF的锂电池SOC-SOH联合估算研究 被引量：3

6

作者 卿崇源 陈少华 +2 位作者 李瑞鹏 于慧彬 王迎澳 《信息技术与信息化》 2024年第3期8-12,共5页

以锂电池为研究对象,构建二阶RC等效电路模型,并通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)实现电池模型的参数辨识,应用扩展EKF估算电池SOC,实现了平均误差为4.83%的准确度。为了全面评估电池性能,同时考虑到SOC与SOH的相互影响,提出一种基于... 以锂电池为研究对象,构建二阶RC等效电路模型,并通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)实现电池模型的参数辨识,应用扩展EKF估算电池SOC,实现了平均误差为4.83%的准确度。为了全面评估电池性能,同时考虑到SOC与SOH的相互影响,提出一种基于双重扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法的SOC与SOH联合估计方法,通过在不同SOC初值条件下验证所提出的联合算法,得到SOC平均误差为1.23%,SOH平均误差为0.681%,实验结果验证了联合估计方法的精准性和可靠性。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 遗忘因子 双重扩展卡尔曼滤波 联合估计

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基于改进VGG16图像分类方法研究 被引量：1

7

作者 伊卫国 杨金玮 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期108-112,120,共6页

针对神经网络模型在训练过程中遇到的收敛速度慢和测试样本不平衡导致的准确率降低问题,提出了一种基于改进VGG16图像分类模型的LBF-VGG16(Leaky-Bactch-Focal-VGG16)。该模型将原Relu激活函数替换为Leaky Relu,并在卷积层与激活函数之... 针对神经网络模型在训练过程中遇到的收敛速度慢和测试样本不平衡导致的准确率降低问题,提出了一种基于改进VGG16图像分类模型的LBF-VGG16(Leaky-Bactch-Focal-VGG16)。该模型将原Relu激活函数替换为Leaky Relu,并在卷积层与激活函数之间引入BN层,以优化收敛效果。在训练过程中,采用SGD优化器,并融入Focal Loss损失函数。试验结果表明,LBF-VGG16模型在分类效果和收敛速度方面较改进前均有显著提升。 展开更多

关键词 图像分类 计算机视觉 VGG16 Leaky Relu Focal Loss

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基于MPC的MMC内燃机车辅助逆变电源研究

8

作者 魏佳豪 曾洁 +3 位作者 刘阳 张荃硕 吴明辉 邵怀鑫 《电气化铁道》 2024年第S01期158-164,共7页

内燃机车运行离不开交流辅助电气设备,而其所需交流电则由内燃机车DC74V经辅助逆变电源变换获取,其性能直接影响机车的安全平稳运行。本文所述的逆变电源的设计由前级升压和后级逆变两个模块构成,分别采用全桥变换器和MMC结构;利用PI双... 内燃机车运行离不开交流辅助电气设备,而其所需交流电则由内燃机车DC74V经辅助逆变电源变换获取,其性能直接影响机车的安全平稳运行。本文所述的逆变电源的设计由前级升压和后级逆变两个模块构成,分别采用全桥变换器和MMC结构;利用PI双闭环前馈解耦控制模型和FCS-MPC电压控制技术实现了系统稳态和动态性能优化;提出了“MPC+PR”混合控制结构,在稳定输出基础上有效解决了MMC各桥臂子模块因电压不均而引起的相间环流和桥臂电流波形畸变问题。 展开更多

关键词 内燃机车 辅助逆变电源 MMC MPC

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一种基于树莓派的口罩自动检测装置 被引量：5

9

作者 张丽艳 赵艺璇 李林 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第1期111-114,共4页

应用树莓派设计了一种可以自动识别顾客是否佩戴口罩的仿真装置.首先,超声波传感器检测到有人经过时,调用树莓派摄像头进行拍照;照片从客户端传输到服务端计算机,树莓派LED闪烁1s作为提示.运用SSD目标检测算法进行人脸是否佩戴口罩的检... 应用树莓派设计了一种可以自动识别顾客是否佩戴口罩的仿真装置.首先,超声波传感器检测到有人经过时,调用树莓派摄像头进行拍照;照片从客户端传输到服务端计算机,树莓派LED闪烁1s作为提示.运用SSD目标检测算法进行人脸是否佩戴口罩的检测;最后,服务端将检测结果反馈给客户端,如检测到人脸佩戴口罩,舵机会按正反顺序各旋转90°,模拟控制门的开和关,检测到未佩戴口罩舵机不转动表示装置始终呈关闭状态.经测试,SSD模型mAP值达到97.21%,装置可以实现较好的检测效果. 展开更多

关键词 树莓派 客户端 服务端 SSD模型 MAP

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考虑执行器性能约束的高速列车容错跟踪控制 被引量：1

10

作者 徐传芳 谷晓琳 王龙达 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期545-552,共8页

针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束,模型参数不确定性,以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题,设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先,基于双曲正切函数构造的辅助系统,构建了高速列车的增广速度跟... 针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束,模型参数不确定性,以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题,设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先,基于双曲正切函数构造的辅助系统,构建了高速列车的增广速度跟踪控制模型;其次,为避免控制器中出现虚拟控制信号的一阶导数,采用动态面方法并结合自适应控制技术,设计了高速列车的容错跟踪控制器,基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析;最后,对设计的容错跟踪控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,控制输入及其变化率均满足所设置饱和约束的要求;列车运行中的暂态速度和位移跟踪误差分别在0.016 m/s和0.003 m范围内,从而验证了所设计控制器的良好容错跟踪性能。 展开更多

关键词 容错跟踪控制 自适应动态面控制 幅值和变化率饱和 执行器故障 高速列车

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基于改进遗传算法的生鲜农产品物流配送路径优化 被引量：3

11

作者 陈鑫影 李依琳 肖司义 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第5期97-102,111,共7页

为解决生鲜农产品配送路径优化问题,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA.算法融合遗传算法与烟花算法,为弥补遗传算法早熟收敛的缺陷,对每代遗传算法的最优解和最差解执行烟花算法.同时,为兼顾全局搜索能力和局部搜索能力,算法中设置了... 为解决生鲜农产品配送路径优化问题,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA.算法融合遗传算法与烟花算法,为弥补遗传算法早熟收敛的缺陷,对每代遗传算法的最优解和最差解执行烟花算法.同时,为兼顾全局搜索能力和局部搜索能力,算法中设置了两种步长的动态变异算子.根据迭代次数控制变异算子动态切换,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索精度.仿真实验结果表明:所提出的IFWGA算法的收敛速度较快,变异算子设置较为合理,求解质量较高. 展开更多

关键词 车辆路径问题 烟花算法 遗传算法 冷链物流

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一种基于L2正则化迁移学习的变负载工况条件下故障诊断方法 被引量：2

12

作者 宋旭东 朱大杰 +1 位作者 杨杰 丛郁洋 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第2期106-109,114,共5页

针对变负载工况条件下故障诊断模型准确率不高、存在过拟合以及泛化能力较弱等问题,提出一种基于L2正则化迁移学习的变负载工况条件下故障诊断方法.通过L2正则化迁移学习抑制模型过拟合,引入长短期记忆网络进行故障诊断模型训练,利用少... 针对变负载工况条件下故障诊断模型准确率不高、存在过拟合以及泛化能力较弱等问题,提出一种基于L2正则化迁移学习的变负载工况条件下故障诊断方法.通过L2正则化迁移学习抑制模型过拟合,引入长短期记忆网络进行故障诊断模型训练,利用少量目标域数据进行模型参数微调,构建基于L2正则化迁移学习的变负载工况下故障诊断模型.通过模型实验并对比常规的长短期记忆网络、门控循环单元以及双向长短期记忆网络等深度学习故障诊断模型,表明所提出的方法准确率更高,并具有较好的泛化能力,验证了方法的有效性. 展开更多

关键词 变负载工况 故障诊断 L2正则化 迁移学习 长短期记忆网络

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一种面向深度信念网络的故障诊断加速方法 被引量：1

13

作者 宋旭东 杨杰 陈艺琳 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第4期109-112,共4页

针对深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)故障诊断模型训练时间过长、效率低下等问题,提出一种面向深度信念网络的故障诊断加速方法,该方法通过构造一种指数损失函数来放大损失代价,通过梯度放大达到分类模型训练加速目的,同时提出... 针对深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)故障诊断模型训练时间过长、效率低下等问题,提出一种面向深度信念网络的故障诊断加速方法,该方法通过构造一种指数损失函数来放大损失代价,通过梯度放大达到分类模型训练加速目的,同时提出基于指数损失函数的一种面向深度信念网络的故障诊断模型构建加速算法.故障诊断模型对比实验表明所提出的方法具有较好的加速效果,并具有更好的准确率,验证了方法的有效性. 展开更多

关键词 深度信念网络 故障诊断 损失函数 加速方法

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基于时延补偿的高速列车无线网络多幂次滑模控制策略

14

作者 刘洋 窦顺坤 张丽艳 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期162-171,共10页

无线网络时延的存在是制约高速列车无线通信网络发展的关键问题。通过搭建无线网络控制半实物试验平台获取时延样本,针对无线时延序列复杂度高的特点,提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CE... 无线网络时延的存在是制约高速列车无线通信网络发展的关键问题。通过搭建无线网络控制半实物试验平台获取时延样本,针对无线时延序列复杂度高的特点,提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的处理方法,并引入样本熵降低运算量,最终通过混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)模型,完成时延预测;以高速列车牵引制动模块为被控对象,设计基于多幂次趋近律的滑模控制器进行时延补偿,采用混沌粒子群算法对控制器参数进行智能寻优,将ITAE指标(Integrated Time and Absolute Error)改进为ITAE*作为适应度函数,以减小跟踪误差,提高响应速度。结果表明:经CEEMD分解后最大分量样本熵由原来的2.7以上降至2.0以下,采用SVD对最大样本熵的本征模函数(Intrinsic Mode Function1,IMF1)分量进行二次处理后,其样本熵降至1.5以下,有效降低了预测难度;改进后的时延预测均方误差(Mean Square Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别降至0.139 6,0.296 4和0.008 3,预测精度有所提高;对于较长时延,进行时延补偿控制后其ITAE*指标仅为补偿前的0.136%,速度跟踪累计绝对误差为补偿前的0.696%,高速列车运行状态改变时速度跟踪曲线无明显抖振现象,同时当高速列车遇到扰动时速度跟踪曲线可快速回归平稳状态。研究成果可为高速列车引入无线网络控制提供一种新的方法。 展开更多

关键词 高速列车无线通信网络 互补集合经验模态分解 粒子群算法 滑模控制 时延补偿

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一种基于活动轮廓模型的PET-CT肺肿瘤分割方法

15

作者 宗静静 邱天爽 朱广文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3496-3504,共9页

针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF;L。进一步,借鉴人工勾画肺... 针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF;L。进一步,借鉴人工勾画肺肿瘤过程中融合图像的重要价值,提出了基于RSF;L的PET-CT肺肿瘤融合图像分割方法。实验表明,所提出方法较好地实现了有代表性的非小细胞肺肿瘤(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)的精确分割,主客观结果优于对比方法,可为临床提供有效的计算机辅助分割结果。 展开更多

关键词 活动轮廓模型 肺肿瘤分割 变分水平集 最大似然比分类

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碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化研究 被引量：6

16

作者 安璐 宁涛 +1 位作者 宋旭东 王佳玉 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第1期105-110,共6页

针对冷链配送过程产生大量碳排放的问题,提出了碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化方法.首先以碳排放成本和综合成本最小为目标,引入碳税机制定量分析,考虑需求量、需求时间和卸货时间约束,建立了该问题的数学模型;然后提出了一种... 针对冷链配送过程产生大量碳排放的问题,提出了碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化方法.首先以碳排放成本和综合成本最小为目标,引入碳税机制定量分析,考虑需求量、需求时间和卸货时间约束,建立了该问题的数学模型;然后提出了一种改进的量子蚁群算法,利用蚁群算法信息更新策略保持群体记忆性,利用碳税成本作为改进算法的决策变量,提出一种改进的自适应量子旋转角调整策略提升算法效率;最后在选定的算例模型上,通过实验仿真,对配送路径最短、未初始化信息素蚁群算法和量子蚁群算法进行对比分析,验证了所提出的方法可以有效优化配送路径,降低碳税成本和综合成本. 展开更多

关键词 车辆路径问题 碳税 量子蚁群算法 冷链物流 生鲜农产品

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基于CB-CenterNet的自动驾驶遮挡目标检测 被引量：1

17

作者 时义 贾世杰 《大连交通大学学报》 CAS 2022年第3期115-120,共6页

针对自动驾驶场景中被遮挡物体的目标检测问题,提出一种基于改进CenterNet(CB-CenterNet)的无锚点端到端目标检测算法.首先在特征提取网络的基础上设计具有增强复合连接模块的差级级联特征融合结构,并在其中的残差块里添加具有通道与空... 针对自动驾驶场景中被遮挡物体的目标检测问题,提出一种基于改进CenterNet(CB-CenterNet)的无锚点端到端目标检测算法.首先在特征提取网络的基础上设计具有增强复合连接模块的差级级联特征融合结构,并在其中的残差块里添加具有通道与空间跨维度交互的注意力模块,以引导网络模型关注被遮挡的目标;其次在分类和回归支路上添加具有可以控制高斯核形状的改进高斯采样模块,以加快网络的训练速度.在BDD100K数据集上的测试结果表明:改进的CenterNet与三种主流检测算法进行对比,平均精确率均值(mAP)提升2.8%~17.8%,与CenterNet相比mAP提升4.9%,训练速度提升31.1%. 展开更多

关键词 自动驾驶 CB-CenterNet 遮挡目标检测 特征融合 注意力机制

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基于多重选择的MGGA算法在容器调度优化研究

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作者 魏建兵 《信息技术与信息化》 2023年第10期109-113,共5页

容器即服务架构,正在被广泛采用,其三层的架构方式,给资源调度问题带来新的挑战。现代化云计算中心有能耗和利用率两个指标,这两个指标之间密切相关。对于容器、虚拟机、物理机的三层调度模型来说,调度的复杂性比两层结构高得多,同时中... 容器即服务架构,正在被广泛采用,其三层的架构方式,给资源调度问题带来新的挑战。现代化云计算中心有能耗和利用率两个指标,这两个指标之间密切相关。对于容器、虚拟机、物理机的三层调度模型来说,调度的复杂性比两层结构高得多,同时中间虚拟机资源供给的类型和数量也会很大程度上影响总能耗。结合多种选择算子,并且观察到适应度的变化与虚拟机的数量有联系,因此在精英保留策略中增加了虚拟机数量这一指标。最后经过实验,提出的算法出现了更好的适应度。 展开更多

关键词 资源调度 能耗 锦标赛选择 精英保留策略 虚拟机

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