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基于群体智能算法的边缘计算资源调度研究

基于群体智能算法的边缘计算资源调度研究

作者：陈镇填广东工业大学

学位级别：硕士

随着5G技术和物联网行业的高速发展,智能移动设备和新兴技术应用(如增强现实、智慧交通等)都处在一个蓬勃发展的状态,这些新兴应用对延迟、计算资源和能耗等方面都提出更高的要求。然而移动设备要兼顾其移动性和便携性,其硬件配置十分有... 详细信息

随着5G技术和物联网行业的高速发展,智能移动设备和新兴技术应用(如增强现实、智慧交通等)都处在一个蓬勃发展的状态,这些新兴应用对延迟、计算资源和能耗等方面都提出更高的要求。然而移动设备要兼顾其移动性和便携性,其硬件配置十分有限,无法满足应用程序的计算资源需求。边缘计算技术的出现弥补了智能移动设备计算资源不足的问题,同时边缘服务器部署的位置靠近用户,能够提供延迟更低的边缘计算服务,因此近几年成为研究的重点。目前边缘计算服务的研究主要工作是如何制定一个更加科学合理的计算卸载决策和资源分配方案,达到减少延迟的目的。然而将计算任务从移动设备传输给边缘服务器进行处理,虽然能降低设备的延迟和能耗,但却会带来额外的网络传输能耗和服务器运行能耗,较少研究会将这两部分额外的能耗作为优化目标,对于提供边缘计算服务的企业来说,他们需要增加服务器使用寿命,延长使用时间。基于上述情况,本文主要做了以下工作:(1)本文构建了一个多用户设备单边缘服务器的资源调度系统模型。该模型将降低服务器能耗作为优化目标之一,并且将边缘服务器的存储,最大能耗和CPU周期等计算资源作为约束条件,最终提出了与移动设备计算能耗、数据传输能耗和边缘服务器计算能耗相关的总能耗公式。针对该优化问题,本文提出了一种基于分层学习的粒子群算法来进行求解。利用粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度,能够更加快速稳定的找到最优的资源分配方式,有效降低系统模型的总能耗,通过与其他群智能算法进行对比实验发现,基于分层学习优化的粒子群算法,能更快速地获得满足约束条件并具有更低能耗的资源调度最优解。(2)在多用户设备单边缘服务器能耗优化工作的基础上进一步扩展,构建了多用户设备多边缘服务器的资源调度系统模型。其中智能移动设备可以根据自身的计算任务的需求以及服务器的计算资源,选择最适合的服务器来帮助自身完成计算计算任务。针对基于分层学习的粒子群算法在求解多服务器系统模型出现的服务器分配不均问题,提出了改进的分层学习的粒子群算法,结合遗传算法的交叉操作,使其更适合于解决多服务器模型下的能耗优化问题。最后通过实验证明了该算法的优越性。本论文将边缘服务器处理数据产生的能源消耗也作为优化目标之一,提出了联合优化智能移动设备和边缘服务器总能耗的边缘计算系统模型,并提出了基于分层学习的粒子群算法对问题进行优化。而针对该算法在优化多服务器系统模型能耗时存在的问题,本论文将粒子群算法、遗传算法和分层学习策略进行结合,提出了改进的分层学习的粒子群算法。实验结果表明,本论文提出的两种算法,在两种不同的模型下都能得出能耗最低的结果。

关键词：计算卸载资源调度分层学习粒子群算法

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分层学习的边缘计算资源调度粒子群优化算法

计算机工程与应用 2022年第24期58卷 107-115页

作者：胡晓敏陈镇填李敏广东工业大学计算机学院广州510006 广东工业大学信息工程学院广州510006

由于存在诸如CPU运算速度慢,电池容量低等问题,智能移动设备本身无法执行计算需求大的应用程序,需要借助边缘计算技术来降低程序对移动设备硬件的要求。然而将部分计算任务从移动设备传输给边缘服务器,会带来额外的传输能耗和服务器计... 详细信息

由于存在诸如CPU运算速度慢,电池容量低等问题,智能移动设备本身无法执行计算需求大的应用程序,需要借助边缘计算技术来降低程序对移动设备硬件的要求。然而将部分计算任务从移动设备传输给边缘服务器,会带来额外的传输能耗和服务器计算能耗。综合考虑影响移动设备和服务器,以及数据传输能耗值的四个因素,即移动设备的计算速度,下载数据功耗,数据卸载百分比和剩余网络带宽占,提出一种基于分层学习的粒子群算法,优化每台移动设备对于这四个参数的取值,更合理分配计算资源使得总能耗最小。对计算资源建模时,还考虑了最大能耗、计算周期、存储、带宽和延迟约束条件。与其他算法进行对比实验发现,通过分层学习优化的粒子群算法,能更快速地获得满足约束条件具有更低能耗的资源调度最优解。

关键词：计算卸载资源调度分层学习粒子群算法

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数据驱动的中文实体抽取方法综述

计算机工程与应用 2024年第16期60卷 34-48页

作者：肖蕾陈镇家广东技术师范大学自动化学院广州510450

中文实体抽取(Chinese named entity recognition,CNER)是中文信息抽取任务中的关键一步,是问答系统、机器翻译和知识图谱等下游任务的基础,其方法主要分为知识驱动和数据驱动两大类。然而基于规则、词典与机器学习的传统知识驱动方法... 详细信息

中文实体抽取(Chinese named entity recognition,CNER)是中文信息抽取任务中的关键一步,是问答系统、机器翻译和知识图谱等下游任务的基础,其方法主要分为知识驱动和数据驱动两大类。然而基于规则、词典与机器学习的传统知识驱动方法存在忽视上下文语义信息、计算成本高和低召回率的问题,限制了CNER技术的发展。介绍了CNER的定义和发展历程。详细整理了CNER任务的典型数据集、训练工具、序列标注方式和模型评价指标。对基于数据驱动的方法进行了总结,将数据驱动的方法划分为基于深度学习、预训练语言模型和中文实体关系联合抽取等方法,并分析了数据驱动方法在不同领域的实际应用场景。对CNER任务的未来研究方向进行了展望,为新方法的提出提供一定参考。

关键词：中文实体抽取数据驱动深度学习知识图谱

气象条件对珠三角秋季地表臭氧年变化及趋势的影响

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环境科学 2024年第7期45卷 3808-3814页

作者：薛鑫陈镇邬双双刘润暨南大学环境与气候研究院广州511443 粤港澳环境质量协同创新联合实验室广州511443

基于2015~2022年珠三角O_(3)监测数据以及再分析气象资料,利用多元线性回归(MLR)和LMG方法量化了气象条件对臭氧(O_(3))日最大8 h浓度平均值(MDA8-O_(3))年变化和趋势的影响.结果表明,基于关键气象参数建立的MLR模型性能良好,同时基于... 详细信息

基于2015~2022年珠三角O_(3)监测数据以及再分析气象资料,利用多元线性回归(MLR)和LMG方法量化了气象条件对臭氧(O_(3))日最大8 h浓度平均值(MDA8-O_(3))年变化和趋势的影响.结果表明,基于关键气象参数建立的MLR模型性能良好,同时基于秋季各月参数建立的MLR模型模拟的MDA8-O_(3)变化会比基于整个秋季气象参数建立的MLR模型更准确.总云量、相对湿度、2m最高温度和850 h Pa经向风的共同作用导致了2020年MDA8-O_(3)相对于2019年减少了34.1μg·m^(-3),贡献率分别为31.3%、45.2%、15.8%和6.7%.珠三角2015~2022年的9月、10月、11月和秋季观测的MDA8-O_(3)变化率分别为7.3、5.2、4.8和5.8μg·(m^(3)·a)^(-1),其中由气象驱动的趋势分别为3.6、2.4、2.4和3.1μg·(m^(3)·a)^(-1),整体而言,气象条件对2015~2022年珠三角秋季MAD8-O3变化的贡献率为53.4%.

关键词：珠三角(PRD) 气象影响臭氧(O_(3)) 多元线性回归模型(MLR) LMG方法

后新冠时代流感传播趋势的研究 ——以深圳市为例

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后新冠时代流感传播趋势的研究 ——以深圳市为例

作者：陈镇虎南方医科大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的地下管道知识图谱构建研究

基于深度学习的地下管道知识图谱构建研究

作者：陈镇家广东技术师范大学

学位级别：硕士

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基于机器学习的珠三角秋季臭氧浓度预测

环境科学 2024年第1期45卷 1-7页

作者：陈镇刘润罗征薛鑫汪瑶赵志军暨南大学环境与气候研究院广州511443 粤港澳环境质量协同创新联合实验室广州511443 复旦大学信息与工程学院上海200438

基于2015~2022年珠三角地区的臭氧(O_(3))日最大8 h浓度平均值[MDA8-O_(3),ρ(O_(3)-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和轻量级梯度提升机(LG)这4种机器学习方法,建立MDA8-O_(3)... 详细信息

基于2015~2022年珠三角地区的臭氧(O_(3))日最大8 h浓度平均值[MDA8-O_(3),ρ(O_(3)-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和轻量级梯度提升机(LG)这4种机器学习方法,建立MDA8-O_(3)预测模型.结果表明,对于全年MDA8-O_(3)预测而言,SVR模型的效果最好,决定系数(R^(2))达0.86,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为16.3μg·m^(-3)和12.3μg·m^(-3);对于秋季MDA8-O_(3)预测而言,SVR模型的效果依然略优于LG和MLP,其R2、RMSE和MAE分别为0.88、19.8μg·m^(-3)和16.1μg·m^(-3),RF模型在秋季的预测效果最差.采用全年数据构建的模型对秋季MDA8-O_(3)的预测效果比仅采用秋季数据构建的模型效果好,R2相差0.08~0.14.

关键词：珠三角(PRD) 臭氧(O_(3)) 日最大8 h浓度平均值(MDA8-O_(3)) 机器学习预测

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沿空留巷巷旁复合充填体分层材料优选分析

煤炭科学技术 2024年

作者：刘贞智刘萍罗畅高方玲黄鑫康陈镇贵州大学矿业学院

沿空留巷巷旁充填体分为让压层和抗压层，让压层材料应具有大变形的特性，减缓基本顶岩梁的剧烈活动；抗压层材料应具有强度高、刚性大等特点，柔性让压之后实现对上覆岩梁的有效控制。因此本文对让压层和抗压层材料的不同配比进行力学... 详细信息

沿空留巷巷旁充填体分为让压层和抗压层，让压层材料应具有大变形的特性，减缓基本顶岩梁的剧烈活动；抗压层材料应具有强度高、刚性大等特点，柔性让压之后实现对上覆岩梁的有效控制。因此本文对让压层和抗压层材料的不同配比进行力学特性分析，并通过电镜扫描（SEM）对让压层和抗压层的对照组和优化组进行微观结构分析，最后对让压层和抗压层的最优配比进行组合试验。研究结果表明：让压层材料的最优配比为，水灰比1.5：1，发泡剂掺量0.06%，纤维掺量0.2%；优化组28d时抗压强度达到了8.84MPa；不同期龄下的应变力，优化组为对照组的1.8～2.6倍。抗压层材料配比中细矸率为40%，料浆质量浓度78%，水泥掺量为20％时为最优，其平均抗压强度为13.21MPa，抗拉强度为0.97MPa，弹性模量为0.75GPa，内摩擦角为26°，内聚力为2.85MPa；该配比下的充填体随着水泥掺量的增加后期强度逐渐增长。组合试件中让压层占比10%-20%时，具有较好的让压能力，也具有一定的关键承载能力。研究结果为沿空留巷巷旁充填体材料配比提供参考。

关键词：沿空留巷巷旁充填充填材料抗压强度

探索新时代人才培养、容错纠错与考核晋升组合机制

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中国集体经济 2024年第9期 121-124页

作者：朱填填浙江义乌高新区开发建设有限公司

企业要实现长久发展,人才队伍的建设、培养必不可少。党的二十大报告也强调要坚持人才引领驱动、培养人才第一资源。人才强企战略的实施,有利于提升企业活力,是企业发展壮大的必由之路。只有围绕企业发展的核心,解决人才短缺问题,才能... 详细信息

企业要实现长久发展,人才队伍的建设、培养必不可少。党的二十大报告也强调要坚持人才引领驱动、培养人才第一资源。人才强企战略的实施,有利于提升企业活力,是企业发展壮大的必由之路。只有围绕企业发展的核心,解决人才短缺问题,才能通过不断优化调整,确保企业可持续化发展。在当前阶段,通过对人才发展体制机制改革优化改革,助力人才队伍优化建设,可以形成良好的人才生态和企业发展生态。对此,文章主要探索在新时代下企业人才培养、容错纠错与考核晋升组合机制的路径整合优化。

关键词：人才培养容错纠错考核晋升机制