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基于无标度网络的类脑储备池拓扑设计
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作者 刘瑄昀 闫莹 +1 位作者 於志勇 黄昉菀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1385-1393,1402,共10页
为了优化回声状态网络(ESN)储备池的设计,应用基于随机矩阵理论的Chung-Lu(CL)构造算法生成灵活且高效的无标度网络.针对在构建过程中出现的度值偏差,使用随机剪枝或度值剪枝改进无标度网络.通过模拟随机攻击或针对性攻击来提高储备池... 为了优化回声状态网络(ESN)储备池的设计,应用基于随机矩阵理论的Chung-Lu(CL)构造算法生成灵活且高效的无标度网络.针对在构建过程中出现的度值偏差,使用随机剪枝或度值剪枝改进无标度网络.通过模拟随机攻击或针对性攻击来提高储备池的鲁棒性.实验结果表明,加入剪枝机制的CL算法构造了具有幂律性质的无标度网络,构建速度和预测性能均明显优于基线算法,随机剪枝的效果优于度值剪枝.相比基线算法的最优结果,基于随机剪枝的CL算法构建的ESN的运行时间和预测误差最少降低了14.2%和10.6%. 展开更多
关键词 无标度网络 类脑储备池 剪枝机制 回声状态网络 时间序列预测
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基于多语义特征回复生成网络的任务型对话
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作者 姚震 杨州 +2 位作者 廖祥文 陈志豪 姚孟韬 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期91-101,共11页
任务型对话旨在实现机器与用户间的问答交互,进而完成用户提出的特定要求。现有方法主要利用用户对话领域或对话动作等单一特征完成回复解码操作,这种单一类型的特征使得模型学习到的语义信息较为片面,模型无法生成全面的候选回复,导致... 任务型对话旨在实现机器与用户间的问答交互,进而完成用户提出的特定要求。现有方法主要利用用户对话领域或对话动作等单一特征完成回复解码操作,这种单一类型的特征使得模型学习到的语义信息较为片面,模型无法生成全面的候选回复,导致回复成功率和准确度较低。因此,该文提出一种基于多语义特征回复生成网络的对话模型。首先为全局语义信息和两类语义特征(对话领域、对话动作)分别构建一个双向门控循环网络作为回复生成网络;随后三个回复生成网络进行解码操作获得包含多类语义特征信息的候选回复集合;最后自适应选择网络通过计算比对,筛选出语义信息丰富且满足用户需要的候选回复作为最终回复。该方法融合对话领域和对话动作两类语义特征信息,提高了回复成功率和准确度,在MultiWOZ 2.0和MultiWOZ 2.1两个公开数据集上的实验结果表明,该方法明显优于基准模型。 展开更多
关键词 任务型对话系统 端到端结构 多回复解码器 多语义特征
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移动边缘计算中的无人机三维部署和内容缓存优化方法 被引量:1
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作者 唐焕博 陈星 张建山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1143-1149,共7页
随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联... 随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联以实现最小化所有用户的内容访问时延,并为用户提供质量不同的内容缓存服务。针对多无人机和地面基站协同提供缓存服务的场景,提出了一种基于迭代优化的联合优化算法。该算法通过迭代求解由目标问题分解得到的三个子问题的方式来获得具有收敛性保证的次优解决方案。首先,采用基于连续凸近似的算法求解无人机部署子问题;其次,采用基于贪心的算法求解内容缓存子问题;然后,利用基于罚函数的连续凸近似算法求解用户关联子问题;最后,对上述过程重复迭代,得到目标问题的一个次优解。多次仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明,与基准算法相比,所提联合优化算法在平均内容访问时延、缓存命中率两方面均具有更好的性能。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机三维部署 内容缓存 用户关联 凸优化
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基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割
4
作者 林嘉雯 陈苏苏 +2 位作者 林智明 李笠 翁谦 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期52-65,共14页
睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中,但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估,评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率,研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法,但在图像边缘... 睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中,但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估,评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率,研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法,但在图像边缘、出现反光点以及腺体密集区域,分割结果仍不理想。考虑到红外睑板腺图像成像与腺体分布的特点,提出基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割模型SS-UNet,引入空洞卷积模块以增强模型的特征提取能力,设计形状流辅助分支以充分学习腺体的形状信息,采用多尺度特征融合模块以获得粗细各异腺体的特征表示。为验证模型的有效性,使用由福州大学附属省立医院眼科收集的包含203幅红外睑板腺图像的全标注数据集在同等实验环境下与其他先进分割模型开展对比实验,并进行模块消融分析,同时展示了可视化结果。实验表明,SS-UNet的Acc、Dice、IoU等指标分别达到了94.62%、80.94%和68.17%,相较于基准网络U-Net分别提升了0.36%、1.41%和1.95%。研究表明,SS-UNet能够充分运用腺体的形状与尺度等信息,解决腺体粘连、漏检等错误分割问题,有效提高分割精度,为辅助临床诊断提供客观依据。 展开更多
关键词 睑板腺功能障碍 腺体分割 空洞卷积 形状流 多尺度特征融合
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基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台 被引量:2
5
作者 林哲旭 陈汉林 +2 位作者 刘漳辉 陈星 莫毓昌 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期189-199,共11页
现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换... 现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性. 展开更多
关键词 区块链 智能合约 Hyperledger Fabric 数据共享 可信凭证
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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割
6
作者 林易丰 陈光剑 +2 位作者 陈浩 翁谦 林嘉雯 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期158-166,共9页
在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小. 展开更多
关键词 语义分割 高分遥感图像 数字表面模型 多源数据融合 协同注意力
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改进的残差式3D-CNN和近邻注意力的高光谱遥感图像分类
7
作者 潘增滢 吴瑞姣 +2 位作者 林易丰 翁谦 林嘉雯 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第5期101-112,共12页
在引起广泛关注的高光谱遥感图像分类中,同物异谱、同谱异物和少样本都大大限制了分类方法的性能。为了充分挖掘高光谱图像的空间-光谱特征,该文提出了一种改进的残差卷积和近邻注意力网络用于高光谱遥感图像分类。该方法包含3个部分:... 在引起广泛关注的高光谱遥感图像分类中,同物异谱、同谱异物和少样本都大大限制了分类方法的性能。为了充分挖掘高光谱图像的空间-光谱特征,该文提出了一种改进的残差卷积和近邻注意力网络用于高光谱遥感图像分类。该方法包含3个部分:结合了残差连接和3D卷积神经网络(3D convolutional neural network,3D-CNN)的残差式光谱特征提取模块、使用混合卷积的空间-光谱特征融合模块、用于增强模型对同质区域的关注能力的近邻注意力模块。在3个公开的高光谱数据集Indian pines,Pavia University,Houston2013上的实验结果显示,相比近期先进高光谱分类方法,所提方法有更高的分类精度,且在使用10%以下训练样本的前提下总体精度可分别达到99.39%,99.67%和98.64%,实现了少样本下的高精度分类。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 卷积神经网络 残差连接 近邻注意力
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基于Zoneout的跨尺度循环神经网络及其在短期电力负荷预测中的应用 被引量:14
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作者 庄世杰 於志勇 +1 位作者 郭文忠 黄昉菀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期105-109,共5页
通过精确的电力负荷预测,智能电网可以提供比传统电网更高效、可靠和环保的电力服务。现实生活中,电力负荷数据往往存在着与历史数据较高的时间相关性,而传统的神经网络却很少关注它。近年来,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN... 通过精确的电力负荷预测,智能电网可以提供比传统电网更高效、可靠和环保的电力服务。现实生活中,电力负荷数据往往存在着与历史数据较高的时间相关性,而传统的神经网络却很少关注它。近年来,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)由于可以很好地捕获在时间上距离很远的数据之间的相关性,因此在电力负荷预测中受到越来越多的关注。但是,由于RNN特有的自循环结构,当采用随时间的反向传播算法(Back-Propagation Through Time,BPTT)进行网络训练时,随着网络层数的增加,很容易发生梯度消失等问题,从而导致预测精度下降。目前已有多种解决梯度消失问题的RNN架构,如长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控制单元(Gated Recurrent Unit,GRU),但其复杂的内部结构会增加训练时长。为了解决上述问题,文中首先对目前流行的各种RNN架构进行了研究和分析,其次结合最新提出的Zoneout技术,设计了一种跨时间尺度的分模块循环神经网络架构,重点研究了隐藏层模块的随机更新策略,不仅有效解决了梯度消失问题,而且大幅度减少了待训练的网络参数。基于基准数据集和实际负载数据集的实验结果表明,该结构可以获得比目前流行的RNN架构更好的性能。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 循环神经网络 跨时间尺度 Zoneout
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面向网络攻击建模的分布式过程挖掘与图分割方法 被引量:9
9
作者 刘贞宇 陈羽中 +1 位作者 郭昆 张毓东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第8期1732-1740,共9页
网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法... 网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法对网络攻击行为建模,生成网络攻击图;针对网络攻击图过于复杂的问题,提出了一种攻击图分割方法,通过分离攻击分支步骤分割网络攻击图,在保留网络攻击图的基本结构的同时,将复杂网络攻击图划分为多个网络攻击子图,提高了网络攻击图的可读性;针对海量安全日志数据的网络攻击建模问题,提出了分布式攻击图生成算法以及攻击图分割方法,提高了网络攻击模型的挖掘效率.实验表明,相较于对比方法,本文提出的方法能够更完备地挖掘入侵者的攻击步骤. 展开更多
关键词 分布式攻击建模 过程挖掘 攻击图 图分割
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基于智能交通的隐私保护道路状态实时监测方案 被引量:9
10
作者 李家印 郭文忠 +1 位作者 李小燕 刘西蒙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期73-83,共11页
为缓解道路的交通压力,减少道路拥堵现象的出现及避免交通事故的发生,结合安全、K最近邻(KNN)算法,提出了一种基于智能交通的隐私保护道路拥堵状态的实时监测(PPIM)算法。为了确保交通数据的安全,采用安全多方计算策略将数据内容随机分... 为缓解道路的交通压力,减少道路拥堵现象的出现及避免交通事故的发生,结合安全、K最近邻(KNN)算法,提出了一种基于智能交通的隐私保护道路拥堵状态的实时监测(PPIM)算法。为了确保交通数据的安全,采用安全多方计算策略将数据内容随机分成独立的部分,通过不共谋的多服务器对数据分量进行存储和加密。为了提升道路状态监测的精度,提出了一种改进型的KNN交通监测算法,借助数据的相似度计算,获取衡量道路之间交通状态关系程度的相关值,并将其作为权重系数与传统的KNN算法进行整合。为加快密态数据的处理速度,设计了一系列的数据安全计算协议,实现了数据的安全处理。另外,利用真实的交通数据对该算法进行验证,实验结果表明改进型KNN算法有助于提高道路监测的准确度。实验分析表明,所提算法在保证数据的安全同时可以提高交通监测的精度。 展开更多
关键词 智能交通 隐私保护 空间距离 K最近邻
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一种面向社会网络社区发现的改进粒子群优化算法 被引量:7
11
作者 邱晓辉 陈羽中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第6期1422-1426,共5页
社区结构是反映社会网络整体性质的重要特征,挖掘社区结构对研究社会网络具有重要意义.本文提出一种基于模块度优化的改进粒子群优化算法用于社会网络的社区发现,该优化算法以模块度为优化目标,寻找模块度最优的社区结构;算法采用基于... 社区结构是反映社会网络整体性质的重要特征,挖掘社区结构对研究社会网络具有重要意义.本文提出一种基于模块度优化的改进粒子群优化算法用于社会网络的社区发现,该优化算法以模块度为优化目标,寻找模块度最优的社区结构;算法采用基于节点邻居表的粒子编码方案,并设计了一种连续空间粒子更新方案以避免产生非法粒子;算法引入了基于最多邻居从属的变异策略,提高粒子群算法的稳定性以及社区划分的质量.人工网络和真实网络中的实验结果表明,本文所提出的算法能够快速有效地揭示社会网络中的社区结构. 展开更多
关键词 粒子群优化 社区发现 模块度优化
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一种面向车辆自组织网络的分布式成簇算法 被引量:2
12
作者 陈慧欣 陈羽中 刘漳辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1671-1677,共7页
在车辆自组织网络(VANET,Vehicular Ad Hoc Network)中,由于车辆之间速度大小、移动方向的差异,车辆间的通信链路十分脆弱.采用基于层次结构的成簇机制是提高车辆自组织网络的通信质量的重要方法之一.然而目前大多数成簇算法的设计是基... 在车辆自组织网络(VANET,Vehicular Ad Hoc Network)中,由于车辆之间速度大小、移动方向的差异,车辆间的通信链路十分脆弱.采用基于层次结构的成簇机制是提高车辆自组织网络的通信质量的重要方法之一.然而目前大多数成簇算法的设计是基于高速路场景,并不适用于车辆行驶速度、行驶方向变化频繁的城市环境.针对上述问题,提出一种基于通信链路稳定性的分布式成簇算法,考虑车辆节点在城市环境中更易改变运动方向的移动特性,根据节点及其邻居节点的当前移动方向,估算节点选择不同运动方向的概率,同时结合节点相对位置和速度大小,预测车辆间的通信时长,评估车辆间的稳定性以形成稳定的簇团.仿真结果表明,本文提出的成簇算法在簇团结构稳定性、簇团划分效果等方面均优于其他比较算法. 展开更多
关键词 车辆自组织网络 链路稳定性 成簇 拓扑控制
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基于兴趣点的城市阻抗计算模型 被引量:1
13
作者 郑松潘 陈羽中 +2 位作者 於志勇 郭松荣 沈尧 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1189-1195,共7页
为实现城市阻抗的实时计算,提出一种基于社交网络兴趣点的城市阻抗计算模型.模型以城市路网划分地块为基本单位,综合考虑地块中心到兴趣点间的平均路网距离、转弯角度、转弯次数、交叉口以及人口等因素,计算城市地块在可达半径范围内的... 为实现城市阻抗的实时计算,提出一种基于社交网络兴趣点的城市阻抗计算模型.模型以城市路网划分地块为基本单位,综合考虑地块中心到兴趣点间的平均路网距离、转弯角度、转弯次数、交叉口以及人口等因素,计算城市地块在可达半径范围内的阻抗值.将提出的模型与效用模型、潜力模型以每2h作为时间段进行计算对比.结果表明:提出的阻抗模型与实际路况的相似度比效用模型、潜力模型分别高出80%与60%,有效提高了模型在城市阻抗计算上的适用性,反映出城市地块在不同时间段的阻抗变化. 展开更多
关键词 城市可达性 阻抗计算 兴趣点(POI) 签到 智慧城市
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无线传感器网络中基于马尔科夫链的数据预测算法
14
作者 吏济新 张雅云 +1 位作者 黄福川 程红举 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2498-2503,共6页
无线传感器节点持续感知的数据具有高度的时间关联性,所产生的冗余数据会给传感器节点带来不必要的数据传输和能量消耗.数据预测算法通过预测节点的感知数据序列可以有效避免上述问题.提出一种基于马尔科夫链的数据预测算法(MC-DP),该... 无线传感器节点持续感知的数据具有高度的时间关联性,所产生的冗余数据会给传感器节点带来不必要的数据传输和能量消耗.数据预测算法通过预测节点的感知数据序列可以有效避免上述问题.提出一种基于马尔科夫链的数据预测算法(MC-DP),该算法首先对传感器节点感知的数据进行弱化处理来提高数据序列的光滑性,然后采用离散灰色预测模型对节点需要向sink传输的数据序列进行预测,当节点预测的数据精度不够时,进一步使用基于马尔科夫链的数据修正过程来对其进行改进.实验结果表明,MC-DP算法预测准确率更高,预测序列的数据误差率更低,使用该预测算法使得传感器节点可以节约更多能量. 展开更多
关键词 无线传感器网络 离散灰色模型 马尔科夫链 数据预测
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离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用
15
作者 俞泱 陈羽中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1877-1881,共5页
随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的... 随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用. 展开更多
关键词 短信过滤 社会网络 行为模式 高斯核密度估计 贝叶斯分类器
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一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法
16
作者 罗宇敏 陈羽中 +1 位作者 詹振峰 施松 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1769-1773,共5页
社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部... 社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分:(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况. 展开更多
关键词 社会网络 重叠社区影响力 相互评价模型 PAGERANK CCIR
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地点网络中的社区发现
17
作者 郑香平 於志勇 温广槟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期46-50,共5页
地点网络可从一些独特的视角来刻画城市的空间结构。通过研究城市地点网络的特点及其与传统社交网络的区别,提出了基于地点网络的社区发现算法。该算法综合考虑地点临近性、地点间的连接和用户出行行为的相似性,先进行初始社区的划分,... 地点网络可从一些独特的视角来刻画城市的空间结构。通过研究城市地点网络的特点及其与传统社交网络的区别,提出了基于地点网络的社区发现算法。该算法综合考虑地点临近性、地点间的连接和用户出行行为的相似性,先进行初始社区的划分,再反复迭代计算各地点隶属于本社区的程度,对隶属度较低的地点进行调整直到收敛,从而发现有意义的城市社区。通过分析社区内部地点的属性和关联,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 群智感知 社区发现 地点网络
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基于动态粒子群优化的X结构Steiner最小树算法 被引量:1
18
作者 王景熠 朱予涵 +1 位作者 周茹平 刘耿耿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期226-234,共9页
Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构... Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构对算法性能的提升极为显著。因此,利用PSO求解总体布线问题需要根据具体布线问题的特性来选择合适的粒子拓扑结构策略,以提升PSO的性能。提出基于动态PSO的X结构Steiner最小树(XSMT)算法以解决总体布线问题。首先,设计动态子群与信息交换策略,对种群进行子群划分,引入信息交换的概念,让子群在保持独立性的同时与其他子群进行信息交换,增加子群多样性;其次,设计粒子学习与变异策略,通过设置子群中粒子的学习对象使子群趋向于全局最优,并选择每个子群中适应度值最好的粒子进行变异,使粒子更易于跳出局部最优;最后,设计从多群局部学习过渡到单群全局学习策略,使算法在迭代次数到达阈值之后从局部学习过渡到全局学习,使得粒子在较优拓扑结构的基础上内部连接以获得更好的线长优化率。实验结果表明,与现有的2种R结构SMT(RSMT)算法相比,所提算法在优化线长方面分别优化了10.25%、8.24%;与现有的3种XSMT算法相比,该算法在优化线长方面分别优化了2.44%、1.46%、0.48%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 动态粒子群优化 信息交换 X结构Steiner最小树 超大规模集成电路布线 粒子群优化离散化
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基于OpenFaaS的多边缘管理框架
19
作者 林璟峰 李鸣 +1 位作者 陈星 莫毓昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期362-371,共10页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。 展开更多
关键词 无服务架构 函数即服务(FaaS) OpenFaaS 计算卸载 移动边缘计算
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一种面向云环境虚拟机部署的粒子群优化策略 被引量:6
20
作者 黄启成 陈羽中 +1 位作者 江伟 刘耿耿 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1554-1559,共6页
随着数据中心规模的扩大,提升资源利用率的问题日益凸显.如何合理部署虚拟机到数据中心的物理机上是提升数据中心资源利用率的关键问题之一.首先提出相应的资源利用率和响应时间模型,并提出一种结合变异算子的多目标粒子群优化算法(Mult... 随着数据中心规模的扩大,提升资源利用率的问题日益凸显.如何合理部署虚拟机到数据中心的物理机上是提升数据中心资源利用率的关键问题之一.首先提出相应的资源利用率和响应时间模型,并提出一种结合变异算子的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization with Mutation Operator,MOPSOM)用于解决虚拟机部署问题.该算法以提高资源利用率和减少响应时间为优化目标,采用线性递减惯性权重寻找最优的虚拟机分配方案.仿真实验结果表明,MOPSOM能够在减小响应时间下提高资源利用率,同时在负载均衡度和能耗之间达到了更好的平衡. 展开更多
关键词 云计算 虚拟机部署 粒子群优化 变异算子 资源利用率 响应时间
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