基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

实现SMP机群虚拟化的方法

机群是一类重要的并行计算机体系结构,成本低廉,可扩展性强,但编程复杂,管理难度大.利用虚拟化技术可以将机群抽象成具有共享内存特征的虚拟机,支持共享内存的编程模式,从而克服机群的不足.当前,在该领域有少量探索性的研究成果,但都不能支持对称多处理机(SMP,Symmetric Multiprocessor)机群虚拟化.本文提出一种新颖的虚拟化SMP机群的方法,即利用硬件虚拟化技术,在操作系统(OS,Operating System)之下构建分布式虚拟机监视器(DVMM,Distributed Virtual Machine Monitor),通过DVMM对机群的资源进行感知、整合、虚拟化和呈现,使SMP机群对OS呈现为一台具有共享内存特征的虚拟机;通过DVMM与OS配合,实现在虚拟机上透明地运行并行应用软件.     

一种机群上的处理器虚拟化方法

为了使操作系统能够透明地利用机群中多个服务器的处理器资源,提出了分布式虚拟机监控器中的处理器资源虚拟化方案:即在每个服务器内部提供一定量的虚拟处理器的基础上,通过在服务器之间协作情况下的指令模拟,保证各个虚拟处理器的正常运转,并实现各个虚拟处理器对客户操作系统的位置透明性,从而使得客户操作系统和应用程序可以使用底层多个服务器的处理能力.     

基于BABFA的XNOR/OR电路面积优化

基于XNOR/OR的固定极性Reed-Muller（FPRM）电路面积优化是当前集成电路设计领域的研究热点之一。由于基于XNOR/OR的FPRM电路面积优化属于组合优化问题，提出了一种二进制自适应细菌觅食算法（BFA）。该算法在复制操作中加入概率模式，提高种群多样性，采用模糊规则对复制概率和迁移概率进行修正，提高算法的收敛速度。使细菌在邻域内进行搜索，替代细菌群体感应机制中的斥力操作，细菌无需感应其他个体位置对其的影响。提出一种基于XNOR/OR的FPRM电路面积优化方法，利用提出的二进制自适应细菌觅食算法搜索电路面积最小的FPRM电路。基于MCNC Benchmark电路的实验结果表明:面积最大优化率为18%，时间最大节省率为46%。      

基于M-AFSA的MPRM逻辑电路面积优化

现有基于传统智能优化算法的MPRM电路面积优化算法存在效果差的问题。由于MPRM电路面积优化属于组合优化问题，先提出一种多策略协同进化人工鱼群算法（MAFSA），该算法引入基于反向学习的种群初始化策略，以提高种群多样性及初始种群解的质量；引入觅食与追尾交互性策略，以加强人工鱼个体之间的信息交流、提高所提算法的收敛速度；引入自适应扰动策略，以增加人工鱼个体位置变异的随机性、避免所提算法陷入局部最优。此外，提出一种MPRM逻辑电路面积优化方法，利用所提算法来搜索电路面积最小的最佳极性。基于北卡罗莱纳州微电子中心（MCNC）Benchmark电路的实验结果表明：与遗传算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为57.24%，平均为39.57%；与人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为33.53%，平均为14.54%；与改进的人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为30.25%，平均为13.86%。