一种高性能环形缓冲区的研究与实现

基于单生产者多消费者模型,剖析传统环形缓冲区写入和读出进程并发操作的缺陷,提出一种带有缓冲区单元状态标记的算法,解决环形缓冲区写入和读出进程的同步问题。定量分析产生环形缓冲区性能瓶颈的条件,在不满足该条件的情况下,环形缓冲区的性能会有大幅提升。对比实验和数学分析验证了该环形缓冲区处理数据包的性能较好。

基于收益塑造技术的知识图谱多跳推理

为解决现存多跳推理方法存在的泛化能力差、难以解释等问题,在基于策略的强化学习框架下,通过推理智能体扩展推理路径的方式解决,将实体对间的路径搜索问题转换为选择多个关系边和实体节点的序列决策问题。提出DRL-MHR(deep reinforcement learning for multi-hop reasoning)算法,将经过语义和拓扑表征的实体节点与关系边按照建模要求组成知识图谱强化学习环境,利用收益塑造技术,通过最大化推理智能体的收益,学习最优搜索路径。DRL-MHR算法在一次和三次命中率方面有显著改进,提升了多跳推理在不同量级和领域知识图谱上的问答应用能力。

一种高性能的TCP Vegas改进算法

TCP Vegas由于慢启动过早结束,拥塞避免阶段调整周期过长等原因,在与TCP Reno共存的网络环境中无法公平共享可用带宽。针对这些造成Vegas在竞争环境中过于保守的问题,本文提出一种高性能TCP Revised Vegas算法,该拥塞窗口控制算法采用平滑处理和增量因子的思想,增加Vegas的侵略性。通过数值分析和模拟实验,证明新算法在单一部署环境或者混合共存环境下,性能都得到提高,且公平性得到改善。