网络断路感知的同步机制

在网络中,由于负载过量等原因导致网络断路的情况是常见的,而现有的同步算法未曾考虑这种状况,通过实验表明网络断路对同步效率的影响很大,最坏情况下断路会使得现有算法的同步时间增加一倍。为了缓解现有同步算法在网络断路情况下效率骤降的问题,在现有Barrier同步算法的基础上,提出一种动态局部连续树算法(dynamic local continuous tree,DLCT)。在断路时,调用提出的异步调整算子(asynchronous adjustment operator,AAO)对通信模式进行调整使之避开断路,并构造局部连续树(local continuous tree,LCT)结构的通信模式高效传递同步消息。DLCT的通信模式能动态调整有效避开断路,并提高同步机制在断路情况下的效率。在断路情况下DLCT比现有算法效率高30%到50%。

一种面向动态偏好的交互式多目标查询

同一问题的迭代查询之间存在关联,且不同查询间用户偏好动态变化.但现有查询算法只是将不同查询独立处理或默认查询间偏好固定不变,本文提出一种可有效利用查询间关联关系且支持动态偏好的查询处理算法IMQD;定义一种结果集质量度量方法,取值在[0,1]区间内且取值越大越优.IMQD算法旨在使结果集质量更高,将查询处理过程分为三个步骤:首先确定初始候选集;然后通过用户交互获取调整后的偏好阈值,对当前候选集进行调整,使结果集质量取值更大;用户根据当前结果集质量判定是否终止查询.在模拟和真实数据集上验证IMQD算法可提升结果集质量且拥有良好交互性能.一旦用户偏好发生变化,算法可在毫秒级内完成对结果集的自适应调整.