基于多目标粒子群的边缘云资源调度策略

计算资源的优化调度是边缘云计算的核心问题之一。文中针对分布式多域云计算资源管理架构中的计算资源调度问题,在满足功耗约束的条件下,以计算能力最大和计算时延最小为目标函数,建立了边缘云计算资源优化调度的多目标优化模型,并通过多目标粒子群算法进行求解,得到了资源调度的"非劣解集"。仿真结果证明了方法的有效性。

基于改进Ising模型的心理量表大数据分析

近年来,对个体的心理进行研究与量化分析越来越受到研究者们的关注,利用Ising模型对心理量表数据进行分析已经成为一种新的趋势,但是Ising模型容易造成信息丢失.为此该文对其进行了改进,提出了一种多类Ising模型和一种序Ising模型,并在一个大规模的心理量表数据集上进行了分析,验证了两种改进模型的性能.此外,针对不同人群的心理量表数据构建了相应的心理量表复杂网络,且进行了各项指标对比,从构建的心理量表复杂网络中得到一些有意义的结论.最后讨论了机器学习与大数据如何更好地介入到量表大数据中分析问题.