检索结果-南通市图书馆

随着互联网的蓬勃发展,网络结构与机制越来越丰富,这也使得网络建模及协议模拟愈发复杂。为了满足不断增长的网络实验需求,容器化网络模拟平台应运而生。此类平台在部署实验时需为容器节点分配适当的物理资源并决策节点的放置位置,以确保实验能够正常进行。如果资源分配或映射不当,实验的保真性就会受到严重的影响。因此,合理的资源分配和高效的拓扑映射是用户在平台中能够顺利完成实验的基石。然而,现有针对容器化网络模拟平台的资源分配工作通常只采用静态分配的方式,缺乏灵活性,并且同类拓扑映射算法没有充分考虑物理资源约束。针对平台资源分配或拓扑映射不当的问题,本文重点关注容器网络的特点,提出了容器化网络模拟平台的资源量化与拓扑映射方案,并验证了该方案的合理性与高效性。具体工作如下:针对资源量化问题,本文聚焦于容器网元的资源开销特征,融合静态预估和动态调整的思想,提出了一种半自动化的资源量化方案。该方案从资源预估和资源监控与调整两个方面完成了高效、可靠的容器网络资源量化工作。资源预估方案一方面考虑到容器中应用程序十分多样而难以直接估计的问题,针对应用部分的资源需求,采用静态配置的方式完成资源的预分配;另一方面,考虑到任意类型容器收发数据包的特点基本一致,为此针对通信部分的资源需求,设计了一种通用的通信需求量化算法以估计收发数据包导致的资源开销。进一步地,针对资源预估不准确的情况,提出了资源监控与调整方案以实时获取资源量的使用情况并及时进行资源量的动态调整。最后,通过具体用例验证了资源量化方案的有效性。针对拓扑映射问题,本文详尽考虑容器化网络模拟平台的特点,提出了合理且高效的拓扑映射方案。首先,提出了容器网络映射模型以及拓扑映射的基本原则,并设计了一种基于多层次图划分的映射算法。该算法能够主动感知物理集群的资源余量并调整图划分的分配策略,进而在保证资源约束的前提下,提高物理集群的资源利用率。进一步地,针对容器网络隔离性较差的问题,提出了合理的隔离性优化方案,从而有效减小容器间的性能干扰。最后实验结果表明,相较于对比算法,该算法在部署性能方面表现优异,能够提升高达34.41%的部署成功率,同时减少10%至600%的服务器需求量。在拓扑容量方面,该算法能够支撑更多的实验拓扑,数目增幅高达350%,并取得166%的节点数量提升,效果显著。

关键词：网络虚拟化容器网络网络模拟平台资源量化图划分问题

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基于聚类的混合迭代搜索算法求解顶点平分问题

基于聚类的混合迭代搜索算法求解顶点平分问题

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作者：熊博文华中科技大学

学位级别：硕士

给定一个简单无向图G=（V,E）,图划分问题的目标是找到一种满足特定要求的顶点划分方式。顶点平分问题是图划分问题的一个重要变种问题,即平分顶点集合V为两个集合B和B’,其目的是最小化B中顶点v的个数,其中v与B’中至少一个顶点u有边... 详细信息

给定一个简单无向图G=（V,E）,图划分问题的目标是找到一种满足特定要求的顶点划分方式。顶点平分问题是图划分问题的一个重要变种问题,即平分顶点集合V为两个集合B和B’,其目的是最小化B中顶点v的个数,其中v与B’中至少一个顶点u有边相连。顶点平分问题通常情况下是NP难的,但在某些特殊的图结构如超立方体和森林等存在多项式时间的求解算法。顶点平分问题有着广泛的实际应用,如超大规模集成电路设计、网络通信、图像处理以及多处理器系统中的任务调度等。因此,顶点平分问题的研究有着重要的理论价值和现实意义。本文提出了一种基于聚类的混合迭代搜索算法求解顶点平分问题。首先,提出了一种针对顶点平分问题的相似度度量策略,并结合生成的相似度矩阵使用基于层次的聚类方法对图进行预处理,从而生成一个较优的初始解。第二,提出了一种受聚类约束的移动操作来进行局部搜索。在该操作过程中,某些簇中的顶点始终聚合不会进行移动。最后,提出了一种基于聚类的扰动程序,在扰动过程中通过改变簇的状态来进行多样化搜索使其跳出局部优。本文对所提出的混合迭代搜索算法进行实验测试,并将实验结果与目前最好的算法结果进行比较。实验对比结果表明,结合聚类的搜索算法能够更有效地求解顶点平分问题,并且在大规模的算例上,聚类有利于提高算法的搜索效率。

关键词：层次聚类图划分问题顶点平分问题 NP难局部搜索算法

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一种结合灰狼和FM算法的云端应用解构方法

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计算机与现代化 2020年第1期 53-57页

作者：姜凯华孙鹏韩锐中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

万物互联飞速发展,给云服务数据处理模式带来挑战。对此中科院提出海服务模式及海云协同系统架构。其中,云端应用的解构策略是影响系统性能的重要环节。而现有方法主要针对云计算场景下的无向简单图,不适用于海云协作环境下的有向带权... 详细信息

万物互联飞速发展,给云服务数据处理模式带来挑战。对此中科院提出海服务模式及海云协同系统架构。其中,云端应用的解构策略是影响系统性能的重要环节。而现有方法主要针对云计算场景下的无向简单图,不适用于海云协作环境下的有向带权图。为此,本文提出一种结合灰狼算法和FM算法的云端应用解构方法。利用灰狼算法快速收敛的特性,将灰狼算法的结果作为初始划分输入FM算法,以弥补FM算法对初始划分敏感的缺陷。仿真实验表明,混合算法的效果优于现有方法。划分后子图的顶点权和与海端节点资源分布匹配,且割权比明显降低,通信开销减少。

关键词：海云协同应用解构图划分问题启发式算法

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