基于遗传算法的分布式数据库数据分配策略研究

为进一步提升分布式数据库系统的访问效率,对数据分配问题进行分析,并结合实际应用构建出相应的数学模型。在现有以遗传算法求解该问题的研究基础上,重新优化了遗传算法,如采取选育措施得到优良初始种群、以顺序选择和最佳保存相结合的手段进行个体选择、利用大变异操作拓宽算法搜索广度等,进而提出了一种新的数据分配策略。仿真结果表明,与其他分配方法相比,运用该策略能够求得更为理想的数据分配方案。     

分布式数据库数据分片与分配

通过对集中式数据库和分布式数据库的比较,指出了数据分片与分配是设计分布式数据库重要环节,给出了数据分片与分配的目的、原则以及方法,分析了数据分布的透明性,对分片与分配之间的关系予以简要说明,最后介绍了在分布式数据库设计中分片与分配产生的问题。     

类电磁机制算法的约束优化研究

介绍了类电磁机制算法的约束优化问题,并在使用了极大熵方法简化约束条件后,给出了一个罚函数,并将其转化为无约束问题,同时对EM算法在其基本框架上进行了改进,然后使用改进后的EM算法对其进行寻优计算,最后得到了比较满意的结果。     

一类改进的类电磁机制算法

针对一种新的启发式全局优化算法类电磁机制算法,提出了一类改进的类电磁机制算法,改进了算法中局部搜索方法,搜索得到的初始种群更适宜于进化;对力的计算方法做了改进,使算法收敛速度加快;改进了粒子的更新过程,使得算法在进化后期能更有效地收敛到全局最优解.实验表明,与原算法相比,新算法性能更好、应用范围更广泛.     

求解无约束优化问题的类电磁机制算法

 针对标准类电磁机制算法中电荷溢出和参数敏感的问题,提出了新的电荷计算公式;基于电磁场中的吸引-排斥原理,引导粒子沿着合力方向向较优的区域移动;为提高算法的局部搜索能力,结合邻域搜索技术来改进种群中的粒子.在此基础上,提出了求解无约束优化问题的类电磁机制算法.理论分析表明新算法以概率1收敛到问题的ε-最优解集.对28个标准测试函数进行了仿真实验,并和已有算法对比,结果表明新算法具有收敛快、求解性能好的优点.     

动态数据再分配算法在分布式数据库系统中的应用研究

分布式数据库系统为适应其变化,需采取适宜策略对数据进行再分配,使其成本明显降低。本文针对动态数据提出部分再分配与完全再分配两个具有线性复杂性的再分配算法,可在各种不同规模的分布式数据库系统中应用。     

分布式数据库数据复制技术

本文对分布式数据库的数据复制技术进行深入的研究和分析,并系统阐述,为促进其进一步发展,提供更多可靠的建议。     

对分布式数据库查询算法的改进与应用研究

针对分布式数据库数据查询难的情况,文章对分布式数据库查询算法原理及优化问题展开了分析,然后提出了基于贪婪算法的改进查询算法,并对算法进行了应用测试。从应用效果来看,采用改进算法能够降低数据库查询代价,并保证查询合格率,因此能够满足系统的运行需求。     

一种基于电磁态势数据聚类的辐射源定位算法

辐射源定位是战场军事行动的重要基础。而复杂战场电磁环境下,难以建立有效的传播模型,同时在多辐射源的条件下传统的定位方法难以快速准确定位。针对上述问题,基于分布式电磁态势感知网络,提出了一种智能优化感知节点位置的辐射源定位方法,采用改进的布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法进行网络中感知节点位置寻优,再利用克里金插值(Kriging Interpolation)来实现电磁态势的感知,以及对电磁态势数据进行结合峰值密度聚类(Density Peaks Clustering, DPC)思想的K-means聚类从而实现辐射源定位。该方法能够在初始部署不理想的条件下调整感知位置,实现无先验信息的目标辐射定位。实验表明,所提方法在多目标复杂环境下,插值精度优于随机部署和普通布谷鸟优化感知位置的克里金插值,在感知区域为4 km×4 km,节点总数为40 000个,且感知节点占比1%的条件下,平均定位误差为47.28 m,具有一定的应用前景。     

基于一致性哈希算法的分布式数据库高效扩展方法研究

当前大数据时代,对分布式数据库进行扩容处理需求日增,常规扩容方法需要重算节点哈希值,并进行大量迁移数据,其效率及有效性不佳.本文以预留子分区识别位等方法为依托,使高效扩展数据库的设想成为现实,通过对比实验的方式,得出该方法既无须重算哈希值,又不需要迁移相关数据对象的结论.     

分布式数据库安全机制探究

文中分析的是分布式数据库的安全机制,基于其结构和存在的安全问题,提出了分布式数据库的安全措施,并分析了其在SQL Server中的实现。     

基于分布式内存数据的数据同步设计与实现

在变电站综合自动化系统中,需要对遥测、脉冲、遥信等实时数据进行处理,由于电力系统对这些数据的存取具有较高的实时性,因此监控系统通常会采用实时数据库进行数据的存储管理。随着监控系统需要处理数据单元的增加和机器节点数的增长,监控系统普遍采用分布式内存数据库进行实时数据的存储。分布式内存数据库的一个重要问题就是如何实现多个机器节点之间的数据更新同步,提出了利用多播和TCP实现快速有效的数据同步方式,支持灵活的组网方式,并设计了一套稳定可靠的数据传输机制,使得分布式内存数据库的各个节点的数据保持良好的一致性。     

基于低碳效益的分布式发电优化配置研究

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型。     

机器类通信中集中式与分布式Q学习的资源分配算法研究

针对海量机器类通信（massive machine type communication,mMTC）场景,以最大化系统吞吐量为目标,且在保证部分机器类通信设备（machine type communication device,MTCD）的服务质量（quality of service,QoS）要求前提下,提出两种基于Q学习的资源分配算法：集中式Q学习算法（team-Q）和分布式Q学习算法（dis-Q）。首先基于余弦相似度（cosine similarity,CS）聚类算法,考虑到MTCD地理位置和多级别QoS要求,构造代表MTCD和数据聚合器（data aggregator,DA）的多维向量,根据向量间CS值完成分组。然后分别利用team-Q学习算法和dis-Q学习算法为MTCD分配资源块（resource block,RB）和功率。吞吐量性能上,team-Q 和 dis-Q 算法相较于动态资源分配算法、贪婪算法分别平均提高了 16%、23%;复杂度性能上,dis-Q算法仅为team-Q算法的25%及以下,收敛速度则提高了近40%。     

数据挖掘技术在程序算法数据库中的应用研究

为了提高程序开发效率、发现开发过程中的潜在规则,设计了程序算法数据库,研究了基于决策树的分类挖掘技术在程序算法数据库中的应用.     

MySQL数据库的数据隐私及安全机制研究

随着现代化信息技术发展与普及,互联网计算机系统已成为人们工作生活不可或缺一部分。MySQL数据库作为一种数据库管理系统,数据传输速度快,体积小,能够开放源代码,具备一定可靠性和适应性,是当前网络信息系统后台数据库优先原选择对象。因此,MySQL数据库安全性能尤为重要,是确保网络信息系统安全、顺利运行根本保障。     

分布式环境中基于市场机制的资源自适应调价策略

针对分布式环境中资源定价面临的资源使用率、价格、收益三者之间的冲突问题,提出一种基于市场机制的资源自适应调价策略。该策略在保障资源提供者收益前提下,通过资源价格自适应动态调整来平衡资源节点上的任务分配与资源提供者收益之间的冲突。理论分析证明了调价策略的有效性,并在此基础上设计了自适应调价算法。仿真实验采用真实分布式系统中资源节点信息作为实验节点的性能参数,在大规模网格任务中检验了自适应调价策略的性能表现。实验结果表明,基于市场机制的“自适应调价策略”在保障资源收益、均衡资源利用率的性能表现方面显著优于传统的定价策略。     

基于分布式处理技术的物联网数据库研究和设计

针对物联网中的数据库管理问题,通过对物联网技术的研究,结合分布式处理技术、P2P(对等网)点云计算技术,提出了一个基于分布式处理技术的物联网数据库设计方法。在此以医疗系统物联网为例,验证了该方法在一定程度上能够解决物联网中的数据库管理问题,从而为物联网技术与数据库技术、网络技术、中间件技术等的技术结合提供了技术支撑。     

分布式数据库中基于局部CON模型的记录匹配方法

针对现有记录匹配方法需要相关领域专家大量的人工参与或严重依赖于启发式规则,且无法处理大规模数据的问题,提出一种基于局部CON模型的记录匹配方法。该方法利用关联规则发现算法挖掘匹配依赖,将匹配依赖和数据实例同时作为改进型tableau的输入,检测匹配得出结果。实验结果和理论分析表明,该方法能快速识别出分布式记录匹配情况,且不需要人工参与,效率有非常明显的提高。     

基于商空间的层次式数据网格资源调度算法

为了解决传统数据网格调度算法在对层次式数据网格调度过程中出现的极易陷入局部最优值和收敛速度过慢的问题,将粒计算的思想引入到网格调度中,提出了一种基于商空间的层次式数据网格资源调度QSHDGRA (quotient space theory based hierarchical data grid resource allocation)算法。首先分析了层次式数据网格的特点,接着提出一种基于业务请求平均等待时间和网络与节点资源利用均衡度的调和函数的调度问题模型,随后设计了基于商空间的层次式最优资源调度算法。该算法的特点是可以在不同粒度上由粗至细地对网格业务进行调度,从而保证不同业务的QoS,并实现系统全局最优资源分配。仿真实验表明,算法可以显著地提升系统整体的吞吐率,具有更快的收敛速度,并具备线性扩展能力。