一种高效的编码感知路由算法设计

针对现有的网络编码路由技术中存在的组合优化性能较差,如计算开销较大、数据交互复杂以及路由构建周期较长等问题,以遗传算法为理论基础,提出了一种改进的网络编码感知路由算法.该算法利用遗传算法的高效组合优化功能,重新构造了其网络编码感知路由的染色体表达、适应度函数以及遗传操作等,并添加了一种修复模块.实验结果表明,该算法与同类型的网络编码路由算法相比,其平均路由构造时间较短、网络吞吐量大,展现出较强的组合优化性能,并具有强优化的寻址能力.     

基于MapReduce数字图像处理研究

随着海量图像数据的增加,使得需要处理的数据规模越来越大,为了解决在处理海量数据信息时所面临的存取容量和处理速度的问题,在深入研究MapReduce大规模数据集分布式计算模型的基础之上,本文设计了基于MapReduce实现对数字图像并行化处理。实验结果表明：运行在Hadoop集群上的基于MapReduce并行化算法具有数据节点规模易扩展、处理速度快、安全性高、容易实现等特点,能够较好地满足海量数据图像的处理的要求。