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微服务集群负载均衡技术研究

微服务集群负载均衡技术研究

作者：易畅大连海事大学

学位级别：硕士

与传统的软件架构相比,微服务架构具有明显的优势。在使用单体式架构开发项目时,通常会面临着业务逻辑实现复杂、软件模块的粒度难以控制等问题。微服务架构将大型复杂的单体架构应用划分为一组微小的服务,每个微服务根据其负责的具体... 详细信息

与传统的软件架构相比,微服务架构具有明显的优势。在使用单体式架构开发项目时,通常会面临着业务逻辑实现复杂、软件模块的粒度难以控制等问题。微服务架构将大型复杂的单体架构应用划分为一组微小的服务,每个微服务根据其负责的具体业务职责提炼为单一的业务功能,每个服务可以很容易地部署到生产环境中独立的进程中,且可以很容易地被扩展和变更。在微服务架构中,为了获得高性能的网络服务,通常采用集群技术来搭建高性能服务器,完成原先单个服务器不能完成的一些任务。在集群环境下,各个服务器的资源利用率经常具有很大的差距,导致各个服务器不能均衡地承担用户发出的请求任务,最终导致集群的整体性能大大降低。本文研究微服务集群负载均衡技术,目的是提供有效的负载均衡框架和算法,提高集群系统的处理能力以及服务质量。本文在对微服务、集群、负载均衡等技术进行分析和总结的基础上对微服务集群负载均衡技术进行了深入研究。首先,设计了一个微服务集群负载均衡框架,给出了微服务集群负载均衡的整个实现过程,旨在提高微服务的执行效率、达到合理利用服务器资源的目的。给出了一个基于ARIMA模型的服务器资源预测算法,该算法根据服务器的历史和当前资源参数,即CPU利用率、磁盘利用率、内存利用率和连接数来预测每台服务器下一秒的资源使用情况。提出了一个基于动态权重的微服务集群负载均衡算法,该算法利用基于ARIMA模型预测得到的下一秒资源使用情况来计算各个资源参数的权重,然后基于资源参数权重计算每台服务器的负载,最终选择负载最小的服务器执行请求。采用动态权重计算服务器负载具有较好的时效性,在请求数较多的情况下能够做到更好的负载平衡,降低了请求响应时间,提高了吞吐量。接下来,对微服务集群负载均衡框架和基于动态权重的微服务集群负载均衡算法进行了实现,并与一些相关算法进行了实验对比。最后给出了一个应用案例,验证了本文研究的微服务集群负载均衡框架和算法的有效性。

关键词：微服务负载均衡动态权重集群 ARIMA模型

基于双模态动态融合的讽刺检测方法研究与应用

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基于双模态动态融合的讽刺检测方法研究与应用

作者：杨乐河南师范大学

学位级别：硕士

人们经常在社交媒体上表达自己的观点,其中包含很多具有讽刺意义的评论和观点,这些评论和观点所要表达的含义与表面上的相反,所以高效率识别含有讽刺意义的评论和观点显得尤为重要。现有的双模态讽刺检测模型中依然存在模态特征融合困... 详细信息

人们经常在社交媒体上表达自己的观点,其中包含很多具有讽刺意义的评论和观点,这些评论和观点所要表达的含义与表面上的相反,所以高效率识别含有讽刺意义的评论和观点显得尤为重要。现有的双模态讽刺检测模型中依然存在模态特征融合困难、对结果分类预测准确率低和融合效率低等多种问题,如何将图文融合仍然是现在的研究热点。现设计一个基于双模态动态融合的讽刺检测方法,解决部分图文融合和讽刺检测的相关问题。本文的主要工作和贡献如下:(1)针对现有图像特征提取模型讽刺检测效率差和讽刺特征提取不明显等问题,本文提出一种改进残差网络-50(Residual Network 50,ResNet50)模型用以提取图片特征向量。在浅层和深层都加入一个卷积,使其通道数减少为原来的一半,实现了特征维度的减少和参数的减少,并且实现了将浅层的特征映射到深层特征上。实验表明,改进的残差网络-50在讽刺检测中具有更好的性能。(2)针对现有文本特征提取模型准确率低的问题,本文提出了一种增强文本讽刺特征表示的模型,在注意力机制中加入了新的上下文感知矩阵和训练参数,在计算过程中增加了注意力权重分布和矩阵权重表示空间的多样性。本文模型可以更好地提取隐晦表达的讽刺文本特征,当讽刺信息语义特征差异较小时,可以挖掘存在语句中的隐含的讽刺信息。与现有的具有代表性的经典文本分类方法相比,本文方法有更高的准确率。(3)针对现有的图文双模态融合模型融合效率低、融合效果差和准确率低等问题,本文提出了一个基于文本长度的动态权重融合的讽刺分类方法,在特征向量进行融合相加时,引入动态权重概念。当文本过长时,文本包含的信息价值会远远大于图像的信息价值,此时文本特征的权重系数会远远大于图片的权重系数。消融实验证明,本文提出的基于动态权重的讽刺检测会有更高的准确率。(4)结合本文的基于双模态动态融合的讽刺检测方法,设计并开发了基于微信小程序的讽刺检测系统,可以对图像文本内容进行迅速讽刺检测。经过测试,系统具有很高的稳定性。本文的研究结果从图文动态融合的角度出发,为社交网络的讽刺言论检测提供了新的解决方案,并且设计开发了讽刺检测系统,实验结果准确率高,系统稳定性强。

关键词：双模态动态融合讽刺检测感知矩阵注意力机制动态权重

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蚁群算法的改进及仿真研究

蚁群算法的改进及仿真研究

作者：孔翔宇西安电子科技大学

学位级别：硕士

蚁群算法是一种新型的仿生类算法,具有较强的鲁棒性.它采用分布式计算机制,易于实现,已在众多领域取得了广泛的应用.本文主要围绕蚁群优化算法的理论及应用,就如何求解旅行商(TSP)问题、多目标优化问题进行了研究.本文的主要工作概括如... 详细信息

蚁群算法是一种新型的仿生类算法,具有较强的鲁棒性.它采用分布式计算机制,易于实现,已在众多领域取得了广泛的应用.本文主要围绕蚁群优化算法的理论及应用,就如何求解旅行商(TSP)问题、多目标优化问题进行了研究.本文的主要工作概括如下: 首先针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种基于动态权重的选择策略,以强化其全局搜索能力.改进的初始选择策略以信息素为主扩大搜索范围,迭代一定次数后则以路径期望为主,从而提高蚁群算法的求解性能.并将改进后的蚁群算法与基本蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.结果表明,改进后的算法具有优良的求解性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象. 其次为保持多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种新的蚁群算法.选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新.其中,全局信息素更新采用了两个最好解.此外,通过设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上.仿真实验结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效.

关键词：蚁群优化算法旅行商问题多目标优化双目标TSP 动态权重

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异构网络多属性决策判决算法的研究

异构网络多属性决策判决算法的研究

作者：王竹兵南京邮电大学

学位级别：硕士

由于无线接入技术的迅猛发展,出现了多种不同类型的无线接入网络,可以分为广域接入技术和局域接入技术这两大类,比如WCDMA是广域接入技术,而WLAN是局域接入技术。多种无线网络的融合是未来移动通信网络发展的趋势,网络融合的一个重要问... 详细信息

由于无线接入技术的迅猛发展,出现了多种不同类型的无线接入网络,可以分为广域接入技术和局域接入技术这两大类,比如WCDMA是广域接入技术,而WLAN是局域接入技术。多种无线网络的融合是未来移动通信网络发展的趋势,网络融合的一个重要问题是对候选网络的排序和选择高效合适的网络以满足具体服务的QoS要求,而解决这个问题的关键是要提供高效可行的垂直切换算法。而目前垂直切换技术研究中的主要问题就是缺乏高效可行的垂直切换算法,针对这个问题,本文进行重点的研究,提出一个新的改进算法同时深入研究了另一种改进的算法。首先本论文针对多属性决策判决算法(MADM)中权重计算存在的问题,比如任意指定权重,或者根据人为的偏好来得到权重,提出了一种综合考虑当前服务类型和网络本身条件来得到权重的新的垂直切换算法(SNVHO),首先用AHP的方法得到服务偏好的主观权重,然后根据各个属性的均值和方差的差异程度得到客观权重,总的权重是由主观权重和客观权重组合得到,并且是动态变化的,然后使用简单加权法对候选网络进行选择,最后进行仿真,通过仿真的结果显示论文提出的算法相对于传统的基于RSS的算法(RVHO)能够显著的提高吞吐量,并且能够降低切换次数和系统掉话率。其次针对基于最大接收信号强度预测值(PRSS)加滞后余量算法(MAX-PRSS)勺切换次数较多,并且只考虑了接收信号强度作为单一切换准则等等不足,本论文研究了一种新的基于PRSS的多属性决策判决算法(GPA-MADM)。首先GPA-MADM算法使用灰色预测算法(GPA)来预测RSS的值,根据当前进行的服务是实时还是非实时的,联合动态的驻留计时器(dwell timer)和PRSS的值来更新候选网络集合。然后在网络选择阶段使用可用带宽、代价和用户偏好三个准则来选择最终的切换网络。最后使用UMTS和WLAN/WiMAX这样的异构网络进行仿真,仿真结果表明GPA-MADM算法与MAX-PRSS算法相比,切换更及时,此外有效的减少了切换次数和切换呼叫掉话率,并且提高了WLAN/WiMAX网络的利用率。

关键词：异构网络垂直切换 AHP PRSS 动态权重

视频监控场景下的可见光—红外行人重识别研究

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视频监控场景下的可见光—红外行人重识别研究

作者：潘惠珊中南民族大学

学位级别：硕士

随着智能视频监控的不断发展,行人重识别成为计算机视觉领域的热门研究方向。传统的行人重识别方法主要聚焦在可见光领域,当行人在夜间或者光线比较弱时,该方法在智能视频监控中的应用就会受到限制。为了解决这个问题,可见光-红外行人... 详细信息

随着智能视频监控的不断发展,行人重识别成为计算机视觉领域的热门研究方向。传统的行人重识别方法主要聚焦在可见光领域,当行人在夜间或者光线比较弱时,该方法在智能视频监控中的应用就会受到限制。为了解决这个问题,可见光-红外行人重识别(Visible-infrared Person Re-identification,VI Re-ID)受到了研究者们的广泛关注。在智能视频监控中,可见光图像和红外图像存在模态差异,且目前的可见光-红外行人重识别只专注于图像下的研究,不利用视频中的时间信息。针对上述问题,本文从基于图像和基于视频两个角度来研究可见光-红外行人重识别:1、为了缓解模态差异,本文提出了一个动态加权梯度反转网络(Dynamic Weighted Gradient Reversal Network,DGRNet),通过混淆模态判别来增强对判别性特征表示的学习。所提出的DGRNet主要思想是通过梯度反转来指导模态鉴别器和特征提取部分进行对抗训练,从而混淆同一行人在不同模态下的特征,减少模态差异。同时,为了进一步减少模态差异,为梯度反转设计了一个动态权重,该动态权重能够动态和自适应地评估目标损失项的相对重要性,在不涉及任何超级参数调整的前提下,实现网络的最优对抗训练,从而更好地混淆不同模态下的行人特征,增强对判别性特征表示的学习。2、针对现有的可见光-红外行人重识别方法缺少时间信息的问题,本文对基于视频的可见光-红外行人重识别方法进行了研究,构建了一个基于视频的可见光-红外行人重识别数据集,进而设计了一种基于视频的可见光-红外行人重识别基线网络。该网络首先使用双流架构提取模态特异性信息和模态共享信息,并且为了进一步减少模态差异,使用动态加权梯度反转来指导网络进行对抗训练,从而学习到判别性特征表示,最后为了利用视频数据中的时间信息,使用时间建模模型对高维特征进行时间建模,提升行人重识别精度。

关键词：可见光-红外行人重识别动态权重梯度反转时间信息

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企业债务风险评估方法研究

企业债务风险评估方法研究

作者：葛兴浪上海交通大学

学位级别：硕士

随着我国金融市场的深入发展和金融产品的不断创新,企业债务风险越来越引起市场参与者的关注,有关债务风险的度量方法也在不断完善和发展。由于不同市场对债务风险的定价依据不同,债务风险的度量标准不具有一致性,例如,债券市场中企业... 详细信息

随着我国金融市场的深入发展和金融产品的不断创新,企业债务风险越来越引起市场参与者的关注,有关债务风险的度量方法也在不断完善和发展。由于不同市场对债务风险的定价依据不同,债务风险的度量标准不具有一致性,例如,债券市场中企业的债务风险一般通过外部信用评级和债券的信用利差来判断,股票市场中企业的债务风险则通常利用企业股价及其波动率进行推测,而既没有上市又不具备外部信用评级的企业则很难度量其债务风险。本文通过改进一种动态权重模型,将不同企业债务风险的度量标准统一化,使得不同企业的信用状况具有可比性,以提高债务风险透明度和市场有效性。主要分为两部分内容:第一部分以已评级的企业为参照,为不具备外部评级的企业进行信用评级;第二部分以上市企业为参照,利用结构化模型计算违约概率,再用相同标准估计非上市企业的违约概率。具体做法是,以已有外部评级的企业为样本,通过偏相关系数和有序Probit回归系数构建的Wald统计量筛选出一套最能代表企业信用评级的指标体系(包括定量财务指标和定性非财务指标),通过动态权重建立优化模型,找出已评级企业的指标体系与其外部评级之间的映射关系,再将这种关系应用于未评级企业,从而评估未评级企业的信用等级。类似地,以上市企业为参考样本,首先依据KMV模型计算出上市企业的违约概率,将上市企业进行行业分类,对不同行业筛选出不同的指标体系,将这些指标体系与其KMV违约概率之间建立动态权重映射关系,通过优化计算求解参数,将这些参数应用于非上市企业,从而估计非上市企业的“可比违约率”。这里的一大创新之处是,不仅企业各指标的权重是动态的,不同行业的指标选择和数量也是动态的。实证研究发现,动态权重模型在企业信用评级和违约概率两个方面均取得显著效果,基于此模型获得的新企业的评级与原企业的外部评级具有可比性,可为大量新企业建立准确快速的评级模型,也可对已评级企业进行实时的评级跟踪;通过动态权重的KMV违约概率估计,解决了非上市企业债务风险研究的一大类问题,也是对判别模型、简约模型和结构化模型的重要补充。

关键词：债务风险动态权重信用评级 KMV模型违约概率

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基于“纵横向”拉开档次法的水环境综合评价

沈阳农业大学学报 2010年第1期41卷 59-63页

作者：魏明华黄强邱林郑志宏西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室西安710048 华北水利水电学院郑州450011

为了达到充分挖掘原始数据中隐含的统计规律的目的,避免在水环境评价中存在的"失真"现象,结合滦河下游地表水环境进行分析计算,采用"纵横向"拉开档次法进行时序综合权重计算,并与"横向"拉开档次法动态权重计算结果进行比较。结果表明:... 详细信息

为了达到充分挖掘原始数据中隐含的统计规律的目的,避免在水环境评价中存在的"失真"现象,结合滦河下游地表水环境进行分析计算,采用"纵横向"拉开档次法进行时序综合权重计算,并与"横向"拉开档次法动态权重计算结果进行比较。结果表明:滦河下游地表水水质1998～2003年总体趋势是不断恶化的,处于下游的滦县和小定府庄两站最差,1999年冷口、崖口和邱庄水库三站水质出现恶化突变,2001年冷口站地表水水质有明显改善,随后又急速恶化,其他各站6年来水质变化平稳。

关键词：水环境评价滦河下游拉开档次法时序综合权重动态权重

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基于灰狼算法的改进研究

计算机应用研究 2017年第12期34卷 3603-3606,3610页

作者：郭振洲刘然拱长青赵亮沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点,提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法,并且用于求解函数优化问题。提出一种非线性收敛因子公式,能够动态地调整算法的全局搜索能力... 详细信息

针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点,提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法,并且用于求解函数优化问题。提出一种非线性收敛因子公式,能够动态地调整算法的全局搜索能力,引入的动态权重使算法在收敛过程中能够加快算法的收敛速度。通过15个基准测试函数验证改进后算法的全局搜索能力、局部搜索能力与收敛速度,实验结果表明,改进后的算法无论在搜索能力还是收敛速度上都强于标准灰狼算法。

关键词：灰狼算法收敛因子动态权重收敛速度

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非完全信息下的无人机集群对抗决策方法研究

非完全信息下的无人机集群对抗决策方法研究

作者：郭靖沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

无人机集群作战作为无人作战的新一代作战方式,是军事领域的热点方向。然而高动态、不确定性的战场环境,为无人机自主决策带来了新的挑战。本文面向非完全信息下无人机集群对抗过程,基于博弈论,以及多智能体深度强化学习,研究非完全信... 详细信息

无人机集群作战作为无人作战的新一代作战方式,是军事领域的热点方向。然而高动态、不确定性的战场环境,为无人机自主决策带来了新的挑战。本文面向非完全信息下无人机集群对抗过程,基于博弈论,以及多智能体深度强化学习,研究非完全信息下无人机集群对抗决策方法,主要研究内容如下:(1)针对非完全信息下无人机集群的空-地对抗过程中博弈决策难以匹配战场态势变化的问题,提出了一种基于战场态势的动态收益权重。首先,利用空间矩阵表征对抗双方的战场态势,应用损耗离散动力学构建状态转移方程。其次,分析影响战场态势的关键因素,研究了三种动态权重分量计算式,给出了改进的收益函数,从而建立非完全信息下无人机集群空-地对抗的博弈模型。然后,引入一步动态规划方法将博弈转化为重复的二人博弈,近似求解博弈模型。最后,根据蒙特卡洛仿真,验证了动态收益权重的合理有效性。动态权重能够提升收益函数映射战场态势的准确性,进而提高博弈决策的适应性,减少滞后效应。(2)针对非完全信息下无人机集群的空-空对抗过程中机动决策问题,提出一种基于最大熵模型的多智能体柔性执行者-批评家(MASAC)决策方法。首先,基于开源的多智能体粒子环境(MPE),设计环境规则构建无人机集群空-空对抗环境。其次,基于博弈论,建立非完全信息下无人机集群空-空对抗的部分可观测马尔可夫博弈(POMG)模型,预处理状态空间和动作空间,建立奖励函数,引入多智能体确定性策略梯度(MADDPG)算法求解博弈模型。提出了一种多智能体柔性执行者-评论家(MASAC)算法,主要组件包括集中式柔性-Q(CSQ)价值函数、伪孪生评论家网络和策略熵。该算法支持异策略(Off-policy)学习并适用于连续动作空间任务。最后,实验验证了MASAC的有效性并分析了收敛性。结果表明,通过学习,无人机可以做出有效的决策,在绝大多数情况下,MASAC算法学习的策略是更优的。这意味着MASAC算法比MADDPG以及其他基线算法具有更好的性能,可以更快且更稳定地学习更有效的策略。

关键词：无人机集群多智能体深度强化学习博弈论动态权重纳什均衡