云计算下的资源负载均衡性调度仿真

云计算下对资源负载进行均衡性调度,能够有效提升云平台资源使用效率。对资源负载的均衡调度,需要对可用资源的性能配比参数进行调整,获取资源负载均衡性调度的目标函数,完成负载均衡调度。传统方法获取云资源信息流时间序列,建立云资源信息流模型,但忽略了得到调度目标函数,导致负载均衡性调度效果不理想。提出基于蚁群算法的资源负载均衡性调度方法。计算每个服务器上的可调度单元数,给出用户QOS归一化的整体效益值,计算出任务分配资源与实际分配资源的一致性函数,对系统可用资源的性能配比参数进行调整,获取资源负载均衡性调度的目标函数,采用蚂蚁的信息素更新策略得到云计算下的资源负载均衡性调度方案,利用该方案进行云计算下的资源负载均衡性调度。实验结果证明,所提方法资源调度均衡性较高,可以使云计算资源负载更加均衡,提高了云计算资源的利用率。

高性能集群系统中资源负载量化的研究

负载均衡一直是高性能集群系统中资源分配追求的一个主要目标,能否有效地进行负截识别则直接关系到负载均衡的最终实现。本文针对计算资源和通信资源这两类作业争用的主要资源,分别讨论了其负载的衡量以及负载的量化方法,并通过具体的实验来加以说明。

P2P网络资源负载模型研究

P2P负载占据大量的Internet带宽,对骨干网络造成很大威胁.为了掌握P2P负载量的生产机制,管理P2P流量,通过分析P2P协议,建立P2P网络排队模型和P2P资源负载模型;通过仿真实验,分析相关因素对资源负载量的影响.发现:节点平均度和搜索协议TTL值,特别是TTL值,对具体资源的负载量影响最大;资源负载量随节点规模、资源初始数量、资源总量而增长,但当这些因素数量达到一定规模时,其数量的变化对资源负载的影响明显变小.

物联网资源负载均衡共享有效调度仿真

对物联网资源负载进行均衡共享,能够有效提高物联网资源利用率。对资源负载的均衡共享,需要根据负载不均衡情况,采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新,完成对物联网资源负载的调度。传统方法通过物联网资源任务与资源匹配度函数来改进启发信息,但忽略了改进资源信息素的更新,导致调度效果不理想。提出基于蚁群算法的物联网资源调度优化方法。首先考虑物联网虚拟机的各种开销和因素,调整物联网各个虚拟机的状态,依据物联网历史的资源负载数据和当前负载状况来计算和调整物联网各个资源的调度,实现物联网资源的动态调度,针对物联网虚拟机的负载不均等情况进行改善,采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新,实现物联网资源负载均衡共享调度。实验结果表明,所提方法在任务执行时间方面具有明显优势,有效保持了物联网虚拟机的资源负载均衡共享。

基于蝙蝠算法优化SVM的云计算资源负载预测的研究

针对云计算中的资源负载预测的问题,将优化后的蝙蝠算法结合SVM进行预测,首先对蝙蝠算法采用反向学习策略进行种群初始化,其次借助粒子群算法中的权重因子进行个体优化,最后采用高斯变异方法对个体进行选择。将SVM中的两个重要的参数使用改进后的算法进行优化。在仿真实验中,通过与粒子群算法优化SVM,遗传算法优化SVM进行对比,取得了比较好的预测效果。

改进鲸鱼算法在云计算资源负载预测中的应用

为了解决传统云计算资源负载预测方法对负载序列高频分量预测精度不高和泛化能力弱的缺点,提出一种混合小波包变换和正余混沌双弦鲸鱼优化(CSCWOA)算法优化多层感知器神经网络(MLP)的短期云计算资源负载预测方法。通过小波包变换对负载序列进行多频段预处理分解,然后采用CSCWOA算法优化的MLP神经网络,对单支重构所得的负载子序列进行预测;最后叠加各子序列的预测值来获取实际预测结果。实验结果表明,该方法能掌握负载序列各频段冲击毛刺的变化规律,具有较好的预测精度和泛化能力。

基于长-短时序特征融合的资源负载预测模型

高准确率的资源负载预测能够为实时任务调度提供依据,从而降低能源消耗。但是,针对资源负载的时间序列的预测模型,大多是通过提取时间序列的长时序依赖特性来进行短期或者长期预测,忽略了时间序列中的短时序依赖特性。为了更好地对资源负载进行长期预测,提出了一种基于长-短时序特征融合的边缘计算资源负载预测模型。首先,利用格拉姆角场(GAF)将时间序列转变为图像格式数据,以便利用卷积神经网络(CNN)来提取特征;然后,通过卷积神经网络提取空间特征和短期数据的特征,用长短期记忆(LSTM)网络来提取时间序列的长时序依赖特征;最后,将所提取的长、短时序依赖特征通过双通道进行融合,从而实现长期资源负载预测。实验结果表明,所提出的模型在阿里云集群跟踪数据集CPU资源负载预测中的平均绝对误差(MAE)为3.823,均方根误差(RMSE)为5.274,拟合度(R^(2))为0.8158,相较于单通道的CNN和LSTM模型、双通道CNN+LSTM和ConvLSTM+LSTM模型,以及资源负载预测模型LSTM-ED和XGBoost,所提模型的预测准确率更高。

基于遗传智能的云资源负载均衡调度算法

云环境下用户请求的不一致性和资源节点的异构性致使资源负载不均衡,从而降低资源利用率,影响云系统的整体性能。本文用树结构进行编码,利用自定义树初始化种群,通过对三个指标的加权定义设计适应度函数,并按照染色体上的基因分布进行选择、交叉和变异操作。仿真实验结构表明,遗传算法采用概率选择机制,使得多值问题趋于最优化。

人口与资源负载失衡之地走出困境的抉择──陇南移民开发调查

人口与资源负载失衡之地走出困境的抉择──陇南移民开发调查于勤，秦志军，李建成位于甘肃东南部的陇南地区版图上，有块宕昌、武都、礼县的结合部。这块地处海拔１８００米以上的高寒阴湿地区，生息着３７万多贫困人口。自然条件严酷，基础设施极差，文教卫生落后，经济...

福州市水资源生态足迹与生态承载力分析

基于生态足迹模型计算2012—2020年福州市人均水资源生态足迹和生态承载力,并运用水资源可持续指数、万元GDP水资源生态足迹以及水资源负载指数分析福州市水资源的可持续利用状况。结果表明,福州市2012—2020年人均水资源生态足迹变化不大,2020年比2012年上升了1.5%,农业用水足迹和工业用水足迹是水资源生态足迹的主要类型。人均水资源承载力2020年比2012年降低了80.0%。水资源生态盈余始终存在,但明显减少。万元GDP水资源生态足迹的降低,表明福州市水资源利用率在提升。水资源负载指数增加,说明福州市水资源利用潜力在下降,某些年份甚至需要从其他流域调水。

基于负载指数的中蒙俄经济走廊水资源开发潜力评价

利用“中蒙俄经济走廊”43个省级行政单元2016年的地表水资源量、降水量以及人口、GDP等数据,采用水资源负载指数计算方法,系统分析了该地区水资源分布特征及开发潜力。结果表明:“中蒙俄经济走廊”地表水资源呈“东多西少、北多南少、中减最少”空间格局,其中俄罗斯地表水资源丰富,约占经济走廊地表总水资源量的95%,除人口少、水资源需求相对较小,还具有水资源利用程度低、开发潜力大的特点;蒙古国北部地表水资源较为丰富,其中5个行政区水资源负载指数小于1,具有一定的开发潜力,但南部地表水资源严重短缺;中国东北三省及内蒙古自治区由于人口密度相对较大,水资源需求量大,水资源负载指数均大于2,开发潜力低。从区域水资源优化配置角度来看,蒙古国南部和中国四省(自治区)是需要水资源优化配置的重点地区,而俄罗斯则具有缓解“中蒙俄经济走廊”缺少地区水资源问题的条件。但由于水资源的开发利用与社会经济发展紧密关联,“中蒙俄经济走廊”内的水资源合作路径仍有待于深入研究。

台州市水资源承载能力评价

为了促进台州市水资源与经济的全面发展,以2010—2020年为研究时间段,2020年为现状年,使用负载指数法和主成分分析法评价台州市水资源承载力的时间和空间发展趋势,结果表明:社会经济发展水平是影响台州水资源承载力的主要因素,同时台州市9个行政区水资源负载指数呈逐年上升,台州市水资源压力越来越大,水资源开发潜力普遍较低,其中路桥区情况最为严重,水资源负荷最大,开发潜力最低;天台县、仙居县的开发潜力相对较大,可作为台州市水资源开发的重点区域。

基于WVMD-BCGRU-ATT的云资源预测研究

云资源预测能够增强数据中心的超前部署能力,但云资源的负载时间序列具有非周期性和周期性的变化模式,以及高度非线性且不稳定的特点。为准确分析云资源的负载变化,提高云资源中CPU负载的预测性能,提出一种基于分解—预测的组合模型。该模型在分解部分,为自适应获得较为平稳的多个分量,基于变分模态分解对原有时间序列进行分解,并提出将最小化样本熵作为鲸鱼优化算法的目标函数,代理搜索变分模态分解关键参数。在此基础上计算分量方差贡献度和相关系数,分别对高频和低频分量中的干扰分量进行剔除。在预测部分采用一维卷积层进行特征提取,利用BiGRU对序列的前后特征以及时间依赖关系进行学习;最后加入注意力机制层,以得到更为准确的预测结果。在阿里公开数据集上进行实验,发现与GRU、CNN-BiLSTM、GRU-LSTM和WVMD-BCGRU模型相比,所提模型的均方根误差分别下降了20%、14%、7%和3%,具有更高的预测精度和更为稳定的预测性能。

基于生态足迹法的营口市水资源承载力研究

定量评价水资源承载力可为水资源的可持续利用及经济社会的可持续发展提供科学依据。根据水资源状况,采用生态足迹法,利用水资源生态足迹模型与承载力模型,研究了2014—2020年营口市水资源生态足迹、水资源承载力和水资源负载指数的动态变化。结果表明:营口市水资源生态足迹相对平稳,其中,农业用水生态足迹占比最高,居民生活用水、城镇公共用水、生态环境用水生态足迹总体缓慢升高,工业用水生态足迹下降明显,但有回升趋向。营口市水资源生态足迹远高于水资源承载力,表明出现了严重的水生态赤字现象,但水资源承载力波动上升与水资源负载指数逐渐下降,反映了近几年来水资源对生态系统和经济发展的支撑维系能力有了一定程度的增强,水生态赤字现象有所改善,水资源压力有所减轻。营口市水资源承载力有所提升,水资源供需矛盾有所缓和,但水资源生态安全形势依旧严峻,仍需加大调水与节水力度,优化水资源配置,保护水资源。

黔中城市群水资源空间均衡状态分析

为揭示长江上游典型喀斯特地区城市群水资源空间均衡性变化特征,以黔中城市群为研究区,采用基尼系数法分析2011~2020年研究区水资源-人口、水资源-GDP、水资源-耕地的空间分布均衡性,并结合水资源负载指数对水资源的开发利用程度和潜力进行评价。结果显示:①研究区水资源-人口、水资源-GDP空间分布整体上呈现出不均衡的状态,其中中部区域为城市群核心区,由于水资源量较少,且承载了较多的人口和GDP,因此水资源、人口、GDP三者空间均衡状态较差;北部和南部区域,由于水资源量较为丰富,承载的人口和GDP较少,因此均衡状态优于中部区域。各区域均呈现出较好的水资源-耕地均衡状态。②研究区水资源负载指数在空间上呈现中部高、南北低的特点;在时间变化上,中部区域呈现出一定的降低趋势,北部区域则呈现出上升的趋势,南部区域略有提升但基本处于稳定状态。研究成果有助于长江上游喀斯特地区城市群制定社会经济发展和水资源开发利用政策。

内蒙古自治区用水结构演变与水资源承载能力分析

为了对内蒙古自治区用水结构和水资源承载能力进行分析,引入信息熵理论、洛伦兹曲线、基尼系数和水资源负载指数对其进行研究。结果表明:内蒙古自治区的地下水用量逐年减少,用水结构的信息熵和均衡度相对较高,分别大于1.0和0.6,用水结构相对稳定,农灌和林牧渔业用水量整体处于相对平均;工业和城镇公共用水仍然差距较大;居民生活用水整体处于相对合理。内蒙古自治区的水资源利用程度较高,大部分地区开发潜力较小,各盟(市)应根据经济发展实际情况有针对性地制定水资源管理政策,确保水资源合理有序开发。

基于多策略粒子群优化RBF的云资源预测模型

针对云计算资源利用率低等问题,构建基于多策略粒子群优化RBF神经网络的云资源预测模型(MPSO-RBF)。采用改进的粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化,避免随机初始化参数引起的预测精度低等问题;对于粒子群容易陷入局部最优解等问题,采用动态惯性权重、自适应学习因子和变异粒子位置3种策略对粒子群进行改进,提高算法的寻优能力。基于云计算资源负载数据,将该模型与BP、RBF和PSO-RBF模型进行对比实验,验证了该模型具有良好的性能。

粤港澳大湾区水资源空间均衡性分析

依据2009—2019年粤港澳大湾区社会经济指标和水资源数据,通过泰尔指数、基尼系数对人口、GDP与水资源空间分布的均衡性进行研究,并构建了水资源负载指数模型,分析了区域水资源开发程度。结果表明:2019年粤港澳大湾区人口与水资源量、GDP与水资源量的匹配程度较低,基尼系数分别为0.520和0.651,属于高度不平均等级,且基尼系数呈上升趋势;通过泰尔指数得到了相同的结论,区域间差异对总体差异贡献率较大,而区域内的人口、GDP与水资源匹配差距不突出;2019年粤港澳大湾区水资源负载指数为4.0,等级为Ⅲ级,开发利用程度为中等水平,各城市水资源负载差距悬殊,且呈逐年增加趋势,表现为经济总量大、人口密集、水资源条件相对不足的地区,开发利用程度高、潜力小;粤港澳大湾区水资源空间分布与生产力布局不协调,且水资源空间不均衡性有进一步加剧的趋势。

北京市2010-2019年水资源生态足迹和生态承载力

[目的]定量评价北京市水资源生态承载状态,为地区可持续发展提供科学依据。[方法]以水资源生态足迹作为理论基础,叠加生态承载力模型,以北京市2010—2019年数据为主,分析了北京市水资源生态足迹、生态承载力和水资源负载指数的动态变化。[结果]北京市2010—2019年水资源生态足迹总趋势非常平稳,其值范围为0.28~0.32 hm^(2)/人。北京市人均水资源生态承载力在0.04~0.12 hm^(2)/人之间,受降水影响较大。但随着南水北调外来水的输入,该项指标受降水影响的程度有所降低。万元GDP水资源生态足迹呈现上下波动的趋势,整体变幅与北京市年均降水量变化趋势一致。北京市历年来水资源呈现明显赤字,负载指数也远高于10,水资源生态压力大。[结论]北京市近几年积极采取措施缓解水资源状况取得了一定成效,但目前北京市水资源形势依然比较严峻。南水北调外调水虽然从很大程度上缓解了北京市严重缺水的局面,但由于北京市水资源存量资本消耗严重,外来水对北京市水资源生态承载力的改善有限。提高水资源利用率,合理调整产业结构,依然是北京可持续发展的主要措施。

基于均衡系数的广东省水资源空间均衡研究

根据2006~2018年广东省经济社会指标和水资源及其利用数据,通过构建水资源负载指数、水土资源匹配系数、水资源效益指数测算模型,采用基尼系数和协调发展度的均衡系数法对水资源空间均衡进行研究。研究表明,2018年广东省水资源负载指数为4.0,等级为Ⅲ级,属于开发利用程度中等,各市水资源负载差距悬殊,其基尼系数达到0.79;表现为经济总量大、人口密集、水资源条件相对不足的地区,开发利用程度高,潜力小。全省水资源负载指数呈现逐年增加趋势,其基尼系数处于0.7~0.8之间。2018年,全省水土资源匹配系数为8.3,基尼系数为0.69,说明各市水土资源匹配程度空间分布较为悬殊;全省单方水产生GDP产值为240元,基尼系数为0.47,用水效益最大的地市是最小的22倍。2006~2018年全省水资源空间均衡系数均值为0.79,表明广东省水资源空间均衡等级为Ⅳ级,属于中度失衡。