简介:在移动边缘云计算系统中重复覆盖的异构网络场景下,为了满足移动终端的任务卸载需求,同时降低终端任务卸载代价,提出基于演进博弈的云资源和计算资源联合分配方案(JRA-EG).同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群,种群中终端通过选择不同的服务点(SPs)获得不同的无线资源和计算资源.为了建模与分析服务点选择与资源分配,建立了演进博弈模型.博弈的代价函数包括能耗代价、时延代价和经济代价.分别提出了基于复制动态的集中式算法和基于Q-learning的分布式算法求解演进均衡.仿真结果表明,所提的2种算法均能快速收敛至均衡解.与已有算法相比,JRA-EG方案节省了终端消耗能量,同时也降低了任务卸载时延.提出的方案能合理调度云资源和无线资源,从而有效降低终端的任务卸载代价.
简介:高等教育及其质量是一个多层次多因素交织构成的复杂巨系统。是否有可能借用经济领域的指数方法,比较简洁、及时、可靠地显示该系统运行及其质量现状、问题、变化与趋势等,以为各级政府和各级各类大学提供较为敏捷的质量监管l丁具和科学决策依据?信息科学云计算技术的最新进展,为此提供了坚实支持,也迫使高校信息资源共建共享的步伐提速前进。全国各省市相继成立的大学联盟,应该是率先联合构建和利用高等教育质量指数的最佳组织机构。这还只是整个教育系统资源基于云计算整合发展的先导。一个彻底打破传统观念、框架、模式、方式的巨大教育变革时代,已经山雨欲来,劲风满楼!
简介:面向云计算系统,结合生物免疫系统的记忆功能以及不完全匹配性,通过对关键云服务可生存态势的分析,提出了一种云计算系统可生存性的形式化建模与分析方法.首先,在SAIR模型、SEIRS模型和分布式虚拟化系统脆弱性扩散模型的基础上,将病毒演化状态分为6种类型,然后分析了病毒在云计算系统服务域内的扩散规则和服务域间的传播规则.最后,基于Bio-PEPA对关键云服务可生存性态势演化进行形式化建模,得到SLIRAS模型.基于随机模拟和Bio-PEPA模型的ODEs模拟,从病毒的域间传播速率、修复能力、记忆能力3个方面对模型敏感参数进行了试验分析.结果表明,所建立的模型与实际云计算系统的可生存性态势近似拟合度高,能够很好地反映系统可生存性的变化.
简介:群对群(G2G)计算是一种基于G2G网络的分布式计算。G2G计算得益于灵活的分群,相同属性或任务的群内计算。本文提出了一个有门户网站结构,基于G2G计算的搜索服务。G2G搜索服务是一个混合搜索系统,既有分布式的搜索服务,又采用了集中式的搜索服务。采用G2G搜索服务的好处之一是,用户既参与了系统的分布式搜索任务,又能向系统请求搜索服务。采用G2G搜索服务的好处之二是,用部分的集中式结构把分散的局域搜索系统关联起来,扩大了系统的搜索效能。