干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的分發(fā)協(xié)調(diào)技術(shù)研究
本文選題:干擾狀態(tài)下 切入點(diǎn):大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流 出處:《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年07期
【摘要】:干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流具有實(shí)時(shí)性、波動(dòng)性、突發(fā)性等特點(diǎn),當(dāng)前數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)方法無法保證數(shù)據(jù)流的平穩(wěn)傳輸及分發(fā)協(xié)調(diào)的實(shí)時(shí)性。為此,提出一種新的干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)方法,通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的誤差濾除干擾狀態(tài)下的干擾數(shù)據(jù),保證剩余數(shù)據(jù)流的純正性。將大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)問題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化問題,以提高大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)的整體性能為目的設(shè)定一個(gè)目標(biāo)函數(shù),提出一種大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)預(yù)測(cè)技術(shù),通過比較處理器計(jì)算資源和未來的預(yù)期負(fù)載確定數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用所提方法對(duì)干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行分發(fā)協(xié)調(diào),不僅效率高、實(shí)時(shí)性好,而且CPU資源利用率很高。
[Abstract]:Large scale network data flow has the characteristics of real-time, volatility and sudden, etc. The current data flow distribution coordination method can not guarantee the smooth transmission of data flow and the real-time of distribution coordination.For this reason, a new method of large-scale network data flow distribution coordination under interference state is proposed. The error between the predicted value and the actual value of the network data stream can filter out the interference data in the interference state to ensure the purity of the remaining data stream.In order to improve the overall performance of large-scale network data flow distribution coordination, an objective function is set up by converting the large-scale network data flow distribution coordination problem into a multi-objective optimization problem.A coordinated prediction technique for large-scale network data flow distribution is proposed. The coordination strategy of data flow distribution is determined by comparing processor computing resources with future expected loads.The experimental results show that the proposed method is not only efficient and real-time, but also has high utilization of CPU resources.
【作者單位】: 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;國網(wǎng)湖北省電力公司信息通信分公司;
【分類號(hào)】:TP393.06
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1 程q,
本文編號(hào):1696430
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