云计算中的弹性算法:概要和展望

近年来,云计算已经成为一种支持按需(on-demand)提供计算资源的低成本传输模式.在云平台上,弹性的资源使用是一种基于"现用现付"(pay-as-you-go)的商业模式,通过"按需"的原则来提供弹性的资源.介绍一种新的弹性算法(elastic algorithm,EA),即算法本身就是通过"现用现付"的方式组织起来.在传统算法中,计算是一个确定过程,只会产生一种完整的结果或者没有结果.与之对比,弹性算法会随着资源的消耗而生成一组近似结果.具体来说,随着消耗的资源越来越多,弹性算法能够保证产生更好质量的结果.在这个意义上,算法产生结果质量的好坏依赖于资源消耗的多少,因此是具有弹性的.最后,正式定义弹性算法的必要性质,并对弹性算法未来的研究方向进行展望,提出一系列的研究挑战.

基于弹性算法的矢量场可视化方法的研究

分析了二维非稳定场的可视化方法(Unsteady flow Line Integral Convolution,UFLIC),并针对其产生每帧图像费时较多的缺陷,进行了改进。采用弹性算法来控制种子的释放,通过重用、复制相关迹线来减少迹线的积分计算,达到减少生成每帧图像所需的时间的效果。实验证明在生成的图像质量相当的前提下,种子控制算法比UFLIC算法更快。

TEB算法中机器人平稳避障策略研究

时间弹性带(Time Elastic Band,TEB)算法由于其具有运动学约束、最快路径约束的特点被广泛用于实时局部路径规划和避障,但是在非结构化的动态社会环境进行导航的情况下,强转弯时存在速度输出不稳定的问题,这对于移动机器人的整个前进过程是非常不利的。为了解决这一问题,将轨迹曲率作为一种新的约束引入TEB算法,提出了基于曲率速度控制的时间弹性带(Curve Speed Control TEB,CSC-TEB)算法。在CSC-TEB算法中,移动机器人在实时避障时的最大瞬时速率能够根据其与行进路径的航向变化程度做出一定调整。实验结果表明,应用CSC-TEB算法能够使移动机器人在躲避障碍物时具有更加平稳的速度,同时输出较平滑的轨迹曲线,避免了原始TEB算法中的速度抖动现象。在静态和动态场景中,移动机器人躲避障碍物时具有更加稳定的速度曲线,保证机器人在安全避障的前提下路径总耗时降低了15.02%,从整体上提升了路径规划效率。

基于弹性FA算法的混凝土罐车自适应液压驱动优化控制

混凝土罐车在行驶过程中罐内流体晃动引起的非轴对称问题受到复杂路面对车辆的激励影响,使得流体晃动与车身动态出现耦合。传统的液压驱动比例积分微分(PID)控制方法在应对此类问题时效果欠佳,容易导致倾覆等事故的发生。为提升液压驱动控制系统的精度和稳定性,该文提出了基于弹性萤火虫(FA)算法的优化粒子滤波器PID自适应控制方法,加速控制参数优化的收敛速度,并分析其液压驱动控制特点和结构上的应用。结果表明:提出的自适应控制方法与传统PID控制相比,能够显著降低液压驱动控制平均速度误差至0.06 km/h,最大速度误差降至0.29 km/h,同时还提高了控制跟踪性能和稳定性,对混凝土罐车液压驱动控制优化的实际应用具有重要的参考价值。

弹性预算法在公立医院预算编制中的应用

有效编制预算是医院合理配置资源的关键因素。目前公立医院预算编制中存在编制涵盖范围不足及与实际医疗业务的匹配度不足等问题。本文对弹性预算法进行适用性分析,基于“业财融合”理念,通过统筹确定医院预算目标,划分固定和变动成本,制订且定期更新弹性定额标准,建立信息化数据中心等路径,将弹性预算法合理运用于医院预算编制。研究发现科学的弹性预算编制法直观反映医院经营中各项资源的供需情况及使用效率,特别是在量化体现医院预算方面具有的优势,便于医院使用更加优化的方案分配资源,最终高效实现医院总体战略规划。

基于弹性网络算法的电网停电计划排期方法

由于电网停电计划涉及业务众多,采用人工编排的方式存在效率低、主观因素影响大等缺陷,提出基于弹性网络算法的电网停电计划排期方法。获取电网停电影响指标:电网供电可靠性、停电用户对电网的重要程度以及用户的直接与间接经济损失,引入弹性网络算法求解各指标之间的关联系数,构建一个排期模型。算例分析结果表明,本文设计排期方法下,电网用户停电时间不会出现集中式的缺点,有效避免供电侧电费损失的同时,提升了电网用户满意度。

特征脸和弹性匹配人脸识别算法的比较

计算机自动人脸识别技术是模式识别的一个重要分支,有着广泛的应用背景。特征脸和弹性匹配是两种主要的人脸识别算法。该文研究了视角、表情、光照等变化对两种算法的影响并对此时两种算法的性能进行了比较,理论分析和实验结果都表明此时弹性匹配的识别率优于特征脸。

应用弹性BP算法预测贵州金矿储量

本文以贵州省已查明储量的金矿床密集区为预测模型单元,运用本课题组研制开发的弹性BP算法,对贵州省区内的金异常密集区进行分类预测,为贵州省地质找矿工作提供依据.

基于小波包特征向量弹性BP算法的故障诊断

为精确诊断转子故障,采用了基于小波包能量特征向量的弹性BP神经网络和最速下降BP算法神经网络的故障诊断方法,对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,对样本进行3层BP网络训练,实现智能化故障诊断。结果表明采用改进的BP算法优于最速下降BP算法,训练的网络可以很好地诊断转子故障。

基于弹性碰撞优化算法的传感云资源调度

针对当前智能优化算法普遍存在收敛精度不高、容易"早熟"的缺陷,提出全新的智能优化算法—弹性碰撞优化(ECO)算法.算法基于弹性碰撞物理学现象,通过模拟碰撞过程中物理属性相互影响的变化过程,抽象出"与种群最优碰撞"、"与自身历史最优碰撞"和"随机碰撞"3种粒子更新机制.为了有效提升复杂高维优化问题的寻优能力,设计自适应核模糊C-均值聚类(AKFCM)算法,利用AKFCM对ECO种群进行聚类分析,通过迭代比对策略实现种群自动最佳聚类划分,确保粒子学习对象的合理性与多样性.种群样本多样性定量分析表明ECO在运算后期具有较好的种群多样性.将ECO应用于传感云资源调度问题,为了满足传感云系统管理多样性需求,构建多目标优化传感云资源调度模型,设计符合调度问题的ECO粒子编码方式,实现传感云资源高效率调度优化.多维复杂测试函数以及传感云资源调度实例仿真结果表明,ECO具有较高的收敛精度和成功率,有效降低了传感云资源调度的能耗和任务长度.

发电企业基于作业成本管理的弹性预算法

就提出的一种基于作业成本管理的弹性预算法,论述了其原理、算法以及在发电企业中应用的可行性。并在最后用一个案例来说明这种方法的使用程序及其有效性和合理性。

冠状动脉造影图像序列中估计二维运动及变形的弹性配准算法

提出一种由单面血管造影图像序列分析心脏冠状动脉运动和变形的方法,即利用弹性配准算法,将动脉运动的估计简化为对连续两帧图像的骨架像素的匹配。采用动态规划的方法进行配准,同时引入自回归建模,二者结合起来互相作用:动态规划为自回归模型参数的估计提供样本值;自回归模型为动态规划提供适当的成本函数。采用临床得到的单面冠状动脉造影图像序列对该算法进行了验证。实验结果表明应用该方法计算血管骨架图像中各点的光滑移动向量场,能够得到精确的结果。

“依赖应变历史材料”结构动力松弛法静力分析中规避虚假应变历史的非线性弹性增量算法

针对SHDM结构(由依赖应变历史材料制成的结构)有限元非线性静力平衡方程组动力松弛法(DRM)迭代求解时的积分点应力更新步骤,提出非线性弹性增量算法,即在一个静力增量步内固定材料的加卸载路径,使之在该增量步内成为非线性弹性材料。该应力更新算法能使包括收敛解在内的迭代序列中不含虚假应变历史。此外,该算法还可避免静力解答精度依赖于静力增量步长的局限性。通过三个SHDM结构的数值试验对该算法进行了验证。该算法可望对SHDM结构非线性有限元静力问题DRM分析技术的发展起促进作用。

基于PDES的弹性周期同步算法研究

并行分布仿真对复杂大规模动态系统的研究以及探索其长远的应用提供了便利,近年来日益成为研究的热点.然而时间同步管理是关注并确保并行分布仿真正确执行的一种机制,它不但要确保正确的执行因果逻辑关系,而且要保证仿真系统的可重复性.时间管理是影响并行分布仿真系统高效运行的重要因素之一.文章首先指出了常用乐观时间同步机制固有的缺点;其次重点描述了事件推进限这一重要概念及弹性周期同步算法的设计与实现;最后对弹性周期同步算法的性能进行了较为深入的探讨.首先对该算法进行了定性的综合评估,随后详细讨论了弹性周期同步算法的关键性能参数M的定量理论分析与推导.

改进时间弹性带的动态避障轨迹规划系统研究

在动态障碍物存在的机器人导航场景下,时间弹性带算法(timed elastic bands, TEB)无法区分障碍物类型,易将动态障碍物视为静态类型去处理,致使导航过程出现碰撞而无法完成导航任务。针对机器人运行真实动态环境,采用两个均值滤波器对激光点云进行滤波处理,实现动态障碍物的检测,而后增加动态障碍物代价地图层对检测到的障碍物进行聚类,利用卡尔曼滤波对动态障碍物的运动状态进行轨迹跟踪及状态预测,结合机器人当前运动状态作出动态避障的轨迹规划,采用阿克曼转向结构机器人进行仿真及真实动态环境下的重复实验。研究结果表明:改进TEB算法的动态避障轨迹规划系统能够在复杂动态环境中进行实时轨迹规划,生成安全平滑的局部轨迹,实现动态避障完成导航任务,能够满足移动机器人的动态避障要求。

作业弹性预算法在航空制造企业中的应用模型

作业弹性预算法模型是集成本预算与作业成本法之所长 ,将两者结合从而构筑起成本管理决策的一种新体系。从航空制造企业作业弹性预算法模型的可行性分析入手 ,着重论述该应用模型在航空制造企业的具体编制过程及由此所引发的实际成本与预算成本的差异分析框架 ,使其最终能更好地提升成本预算固有职能在航空制造企业的适用领域和使用效果。

弹性粒子群算法在运动估计中的应用研究

针对隔行扫描到逐行扫描转换中出现的运动图像锯齿现象和在去锯齿过程中计算量大的问题，对整个系统中运算量最大的运动估计部分进行算法改进。通过改进的弹性粒子群算法，得到全局最优点，减少迭代次数，降低计算量并提高计算精度。试验证明，改进的弹性粒子群算法对于运动剧烈图像的各方面的性能都有明显提高。

基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。

弹性调度算法中的过渡方案

某些实时应用中,有的周期性实时任务的周期是应该根据情况调整的。对此文献[1]在众多研究方法的基础上提出了一个弹性调度方案:像一个由多弹簧串行连接的机械系统一样来伸缩各任务的使用率,丽每一使用率相当于一个弹簧的长度。但是,任何一次调整都有一个过渡过程,本文在[1]的基础上对这一过程作了进一步的研究,纠正了其中的两个提法,明确提出和定义了过渡过程及相关概念,定义了三种过渡方案(U方案、B方案和D方案)。同时,对每一过渡方案都作了详细描述和比对,从而建立了一个较为完整的过渡横型。

弹性自适应二端布线算法研究及实现

军事通信指挥中很重要的环节是大量通信组织图表的绘制,目前借助计算机软件进行数字化制图处于研制与发展中,其重点与难点在于自动布线算法的设计和实现。由此在系统开发中首次提出了弹性自适应二端布线算法,主要对布线点的自适应选择、寻路算法优化、布线版图美化几个方面进行研究与实践。从而解决了自动布线过程中布通率低、布线速度慢的技术难题,大大提高通信制图的自动化程度。