用户行为选择参与的五层十五级瓦片缓存置换策略研究

FIFO、LRU、LFU、GDLVF等传统瓦片缓存置换算法侧重于瓦片访问时间和频率、瓦片大小、空间位置关系,不适合具有多源、异构特点的五层十五级瓦片数据,在五层十五级瓦片数据缓存的应用上存在局限性.提出了用户行为参与的缓存置换算法UPBA（User Preference Based Tile Cache Replacement Algorithm）,并从用户行为、瓦片访问的时间和频率、瓦片大小、空间位置关系等方面分析了UPBA算法,提出了提高置换效率的方法.并对最高分辨率为100和250 m、生产时间为2014年11月、2015年1~3月的高分一号、高分二号、资源三号影像数据集进行日志驱动仿真实验.结果表明：相较传统的缓存置换算法,UPBA提高了瓦片请求的命中率和字节命中率,降低了客户端流量消耗和服务器端负载.     

一种基于主题时空价值的服务器端瓦片缓存算法

先进先出置换算法（FIFO）、最近最少使用置换算法（LRU）、最不经常使用置换算法（LFU）等传统缓存算法侧重于数据的访问时间和频率，而现有面向瓦片的缓存算法大多只适用单一类型的瓦片数据，不能兼顾瓦片数据具有的多类型与空间位置特性，在服务器端瓦片缓存的应用上存在局限性。通过构建面向多类型瓦片的服务器端缓存索引，并综合考虑瓦片访问中的时间局部性、空间局部性和用户主题倾向性，提出基于主题时空价值的瓦片数据缓存置换算法（GDTST）。实验结果表明，相较于传统服务器端缓存置换算法，GDTST可以提高缓存命中率，并且在缓存容量较大时具有更好的延迟节省率，能够有效降低瓦片源服务端负载，提高用户响应速度。     

顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法研究

现行常用的金字塔模型构建矢量瓦片方法普遍未考虑空间对象的分布特征,导致同一层级矢量瓦片之间的数据量不均衡,引起瓦片数据加载渲染效率差异和并发一致性问题.为此提出一种顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法.该方法在保证矢量瓦片金字塔模型多分辨率特性的同时,对每一层级中要素数据量大的瓦片进行层次分解,形成了稠疏空间格网,从而实现同一层级矢量瓦片间的数据量相对均衡.实验表明,该方法实现了矢量瓦片访问时的负载均衡,提升了矢量瓦片的加载渲染效率,获得了更好的用户体验.     

软件定义内容中心网络的内容名称解析及缓存策略

CCN(content-centric network,内容中心网络)是未来网络研究中的热点之一,但是现有的互联网基础不利于CCN的部署发展。为此,利用软件定义网络的优势,提出了一种通过软件定义网络技术来实现CCN的解决方案。该方案在名称解析方面,提出了基于Sphinx搜索技术的内容名称解析方法,将名称解析服务设置在应用层,以降低控制器的压力;在缓存策略方面,利用控制器的集中决策设计了高效的缓存策略。实验结果表明,本文的方案不仅降低了用户的平均请求时延,而且提高缓存命中率约45%。     

渐进式P2P移动空间数据传输技术研究

在分析当前移动GIS发展中存在的问题以及移动空间信息数据分发新需求的基础上,对在移动环境中数据量大、无线信号不稳定情况下的服务访问、数据传输等进行了深入研究.引入对等网络（P2P）技术,解决了在无线网络环境下客户端因受网络质量影响和大规模空间数据显示耗时长的问题,有效地提高了移动GIS系统的效率与稳定性.实验表明,通过P2P服务缓存下载和地图服务渐进式传输方式,能有效缩短用户访问的响应时间,改善因网络不稳定造成数据丢失的状况.     

一种基于自主配置的网络可生存性增强算法

基于中心极限定理和假设检验理论，通过比较当前关键服务请求的服务响应时间与该关键服务历史平均服务响应时间置信区间的关系，提出了一种增强网络可生存性的自主配置算法（NSAC）．该算法对关键服务执行过程中的不同时段分两种情况采取适时的资源剥夺、服务迁移或者服务降级等策略，最大限度地保证关键服务请求在用户期望的截止时间内完成，整个配置过程对用户透明．仿真试验表明，本文提出的算法在网络重负载和轻负载情况下都可以更好地改善系统关键服务的可生存性．     

具有服务等级的三台平行机排序问题

考虑带服务等级的三台平行机排序问题．预先赋予每台机器和每个任务一个服务等级（grade of service）标号．每个任务只能被某台服务等级不高于该任务服务等级的机器加工．目标是最小化最大机器完工时间.本文给出了求解这个问题的算法．并证明算法的最坏情况界不超过5/4＋（1/2）^k,其中k是算法中预先给定的迭代次数．已有的算法仅为3/2.     

土地资源多级网格平台高效处理机制研究

为实现海量土地资源数据多级网格管理和高效处理,设计了基于网格服务架构的土地资源多级网格化管理平台LR-MGSP（Land Resource Multi-Grid Service Platform）,从网格任务分解、空间信息服务缓存和增量统计等方面探讨了提高平台处理性能的策略和方法.原型平台与非网格化的土地资源管理系统的性能对比测试结果表明,LR-MGSP达到了预期的目标,能够满足海量土地资源数据高效管理和处理的需求,也为其他行业开展跨机构协同处理海量空间数据工作提供了借鉴.     

自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.     

基于数据缓存策略Ajax的人机交互模型

提出了如何在一个全文检索系统中开发基于数据缓存策略Ajax的人机交互模型.通过在模型中设置数据缓存策略,使Ajax应用程序在全文检索应用中改善了人机交互性能,加快了用户交互过程,使得用户界面更加友好.经实验对比,基于数据缓存的Ajax应用程序可以进一步缩减请求和响应的次数,明显提高了web应用程序响应效率.     

云格环境下基于P2P的动态资源发现机制

为在云计算平台上实现大数据的高效并行处理与访问,针对动态增长的异构资源所具有的集成与共享所形成的超强计算力结合网格计算,从基于服务计算的角度分析了云计算与网格计算2个不同框架体系的集成问题,探讨了一种资源与服务的统一描述机制,提出了云格体系下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法,可实现海量数据的高效处理与访问.实验表明该算法具有一定的可行性与针对性.     

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测

提出了一种新的自适应演化算法，用来解决码分多址系统中的多用户检测问题．该算法采用最大似然判决来检测用户发送的比特序列，根据当前变异的成功概率来自适应调整子代种群规模．仿真结果表明，基于自适应演化算法的多用户检测器总能在指定的迭代次数内收敛到与最优多用户检测器相一致的结果．该算法与未采用自适应机制的进化规划相比，当用户数从10增加到20时，收敛所需的代数相应减少37．5％到47．8％．该算法的计算复杂度是与用户数相关的多项式复杂度，与最优多用户检测器的指数复杂度相比，具有较好的可行性和实用性．     

一种云格环境下可计算资源与服务高效调配机制

为实现海量大数据的高效访问与处理,在资源与服务发现的基础上,探讨了一种云格环境下使用网络距离预测的方法来完成计算资源服务节点的选择机制.并从提高系统性能的角度,针对用户偏好,提出了一种可计算资源与服务的高效调配模型,来实现密集型数据的高性能计算;最后实验验证了本调配模型具有的可行性与针对性.     

2度可换群上的有向Cayley图的自同构群

在本文中，我们推广了Ｍ．Ａ．Ｆｏｉｌ［１］的关于循环群上Ｌ－形的结果．并应用得到的结论刻画了２度可换群上有向Ｃａｙｌｅｙ图的自同构群。     

基于感知的右视点质量可分级编码算法

为了减少立体视频传输如此庞大的数据量，根据人眼的立体掩蔽效应，提出了基于感知的右视点质量可分级编码算法．该算法将宏块分为3类：平坦块、纹理块和边缘块，通过不同的量化步长使得右视点图像块的质量可分级．实验证明根据左视点的图像质量，右视点在人眼感知范围内码率减少25％～37％．该算法能在人眼主观察觉范围内很好地提高码率，进一步消除人眼立体视觉冗余．     

基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测

将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著.