QOS保证的数据中心动态资源供应方法
摘要：在满足应用QOS的前提下，提高系统的资源利用率，是数据中心资源管理的一个难点，原因在于应用的资源消耗是动态变化的．为了保证应用的QOS，需要实时预测应用的资源需求，并以此为基础动态按需供应资源．已有的资源预测算法可以分为两类：一类需要与应用进行实时交互以监测负载和性能，预测精度高，但扩展性差；另一类只需要在外部监测应用的资源消耗，扩展性好，但是现有算法的预测精度较低．该文针对第二类方法的不足，结合全局及局部的资源消耗变化趋势来改进已有的预测算法．实验证明改进后的预测精确度可以达到95％以上．资源需求的动态变化会导致节点资源无法满足所有应用的QOS，常用的解决方法是采用虚拟机迁移进行负载平衡，但是迁移虚拟机会带来相当大的额外资源消耗．该文提出了一种作业资源匹配算法，对数据中心所有作业进行布局，使不同优先级、不同资源需求及变化规律的作业在节点上混合部署，不仅极大地降低了发生节点资源紧缺的频度，而且实验证明，该算法在相同的资源需求下，还能提高应用的性能．基于优势关系粗糙集的自主式学习模型
摘要：为了增强对不一致有序信息系统的处理能力，变精度优势关系粗糙集通过引入变精度阈值增加了对不一致信息的适应性，其分类性能受变精度阈值大小的影响．然而，变精度阈值往往依赖于领域先验知识或通过反复尝试确定，极大地影响了算法的实用性．针对优势关系下如何进行信息系统知识获取这一自主控制难题，在分析了变精度优势关系粗糙集所存在问题的基础上，首先定义了优势关系信息系统中决策表的整体确定性、最大整体确定性、整体不确定性、最小整体不确定性等度量准则，进而提出了对各决策类集的最大确定性进行度量的准则和算法．在此基础上，提出了将各决策类集的最大确定性作为该决策类集的变精度阈值进行知识获取的自主式学习模型．该模型不仅避免了知识获取过程中对先验知识的依赖，也增强了对处理不一致信息系统的适应性．通过与现有算法的仿真实验对比分析，发现该自主式学习方法对处理具有较高不一致性的有序信息系统具有比较突出的优势．链式桥规则导致的D3L知识传播及推理
摘要：作为分布式、模块化本体的逻辑基础，分布式动态描述逻辑（D3L）使得通过有向语义映射连接的多个动态描述逻辑本体之上的推理成为可能．文中针对复合桥规则的知识传播进行了研究．作者发现当桥规则构成合取链的情况下，D3L的原始语义不能保证本体元素的局部语义关系正确传播到目标本体．通过引入合取映射桥规则，作者对D3L进行了扩展．由于对合取映射对应的目标元素属性进行了约束，新的桥规则可以支持局部语义关系在分布式本体间的正确传播，并且不改变D3L的原始属性．最后提出了合取映射桥规则到传统桥规则的转换语义，并证明了基于该语义的Tableaux推理算法的正确性．扩展后的D3L更好地实现了在本体间导入和重用知识的思想，因此可以为语义web提供较完备的逻辑基础．无核相关向量机在时间序列预测中的应用
摘要：针对采用核函数方法预测多元混沌时间序列时存在的高计算复杂度问题，该文在相关向量机的基础上，提出了一种不受核函数约束的无核相关向量机学习模型．利用储备池代替核函数，构建高维特征空间，将原始时间序列预测问题转化成与储备池参数相关的回归问题．在稀疏贝叶斯学习的框架下，给模型参数施加一个条件概率分布的约束，以得到稀疏的解空间，进而降低模型的复杂度，提高计算速度和预测精度．基于Lorenz混沌时间序列及太阳黑子一黄河径流量序列的仿真结果验证了所提模型的有效性．PN2MSVL：工作流网到MSVL的转换
摘要：现有的工作流网到程序设计语言的转换所生成的程序不仅可读性较差而且难以进行验证．针对这一情况，该文给出了一个工作流网到建模、仿真和验证语言（MsVL）的结构化转换工具PN2MSVL．该文首先定义了注释工作流网，然后以注释工作流网为中间模型，利用一组转换规则不断地压缩注释工作流网中的正规结构，最终得到MSVL程序．PN2MSVL生成的MSVL程序不仅具备更好的可读性，而且可以利用MSVL的支持工具MSV进行建模、仿真和验证．另外，该文通过一个应用实例详细地展示了PN2MSVL的执行过程，并通过大量的实验分析了PN2MSVI。的可用性．基于网结构分解的Petri网分散监控器设计
摘要：不可控子网的复杂结构是目前Petri网监控难题的根源，该文提出了控制规范等价的网结构分解方法，将对象网分解为多个结构简单的新网，并且将控制规范等价转换到各新网上，从而将复杂的全局控制问题分解简化为多个简单的局部控制问题，进而采用库所不变量方法设计各局部最优Petri网监控器，实现复杂问题分散控制，有效地降低了Petri网控制问题的计算复杂性．最后以一个柔性制造系统为例验证和说明了上述方法．PN4TS：一种基于CPN模型的IOCO测试选择方法
摘要：文中将10CO（Input-0utputConformance）一致性测试理论与着色Petri网（ColoredPetriNets，CPN）进行优势融合，提出一种使用CPN描述测试目的模型并驱动IOCO一致性测试选择的新方法，称为PN4TS方法．PN4TS方法首先定义了面向一致性测试的CPN模型（ConformanceTestingorientedCPN，CT-CPN），描述软件系统的功能行为；定义了基于CT-CPN描述的PN-IOCO一致性关系；之后，构建CT-CPN描述的测试目的模型，并将该模型与描述软件功能行为的CT-CPN模型执行同步模拟，提出了一种测试目的模型驱动的10C0一致性测试选择方法，并证明了所生成测试例的可靠性及其对测试目的的覆盖完备性．PN4TS方法以实际测试数据驱动测试例的生成过程，有效保证了经测试目的选择所生成的测试例是切实可执行的．文中使用简单文件传输协议例示了PN4TS方法的应用过程，之后结合数字内容点对点网络分发软件系统的实际测试生成和测试执行实践，证实了PN4TS方法应用于较大规模软件系统的一致性测试应用时具有更好的可用性和可靠性．一种面向有环兴趣路径的过程内剖析方法
摘要：路径剖析技术用于获取和分析程序中各条路径的执行次数．路径剖析采用在待剖析程序中插装探针的方式以跟踪执行，并使用对路径进行编码的方式以高效地获取剖析结果．选择性剖析是针对用户感兴趣的一部分路径，在非选择性剖析技术的基础上进行优化，以尽可能低的耗费来完成剖析．现有的选择性剖析技术采用的优化措施局限于减少探针数目和压缩路径编码空间，而且其允许的用户兴趣路径局限于无环路径．文中提出了一种新的选择性剖析方法PSP（ProfilingSelectedPaths），可以精确的剖析带有循环的兴趣路径，并使用了在执行过程中对非兴趣路径进行检测和提前终止的技术来降低耗费．理论分析和实验评估表明PSP方法能够精确地剖析兴趣路径，并使用兴趣路径来提升剖析效率．组合测试故障定位的关系树模型
摘要：组合测试是一种重要的软件测试方法，该方法通常采用覆盖表作为测试用例集，适用于检测系统中由特定配置组合引发的故障．覆盖表中的一条引发系统故障的测试用例含有多个配置组合，如何确定其中哪个或哪几个配置组合引发系统故障有助于系统开发人员检测出故障原因并做出改进．目前已有一些研究尝试解决上述问题，然而这些方法都没有对待定元组关系进行深入的研究与分析，因此定位过程代价很大并且定位结果也并不完整．文中构建了一个待定元组关系树（TupleRelationshipTree，TRT）来描述所有待定元组的关系，利用TRT可以减少生成附加测试用例的数量，并且由于TRT给出全部待定元组的清晰视图，可以避免漏掉分析可能的待定元组，特别是有重叠部分的故障元组．基于TRT，我们提出了4种选择策略来辅助故障定位．系统的实验表明；其中的路径方法可以以较高的效率得到一个比已有方法更加完整的故障定位结果．基于启发式on-the-fly的扩展TGBA模型检测算法
摘要：以广义Btichi自动机为研究对象，对其作判空检测能为解决系统的状态空间爆炸问题提供有效途径．但广义Btichi自动机难以适用于安全苛求计算机系统中，只需满足某个可接受条件子集便可作出非空性判断，进而能判断出系统的安全性的情形．文中提出了基于启发式on-the-fly的扩展TGBA模型检测算法，该算法采用ETGBA模型，通过启发式on-the-fly判空检测方法对ETGBA作判空检测时，加强了对不能构成其可接受运行的结点的处理，节省了内存空间，提高了检测效率，从而能较快地作出非空性判断．通过算法的正确性证明及复杂度分析、实验比较与实例研究验证了所提出算法的正确性与实际可行性．与已有算法相比，该算法的通用性更强，当应用于广义Bfichi自动机的判空检测时，其时空性能均优于已有算法．多目标优化的进化环境模型及实现
摘要：传统多目标进化算法主要是模仿生物自身的进化过程，没有考虑环境对进化的作用，缺乏能动的、指导性的搜索．提出一种基于进化环境的多目标进化模型，利用进化环境记录群体进化过程中产生的知识信息，并反过来指导群体搜索，实现环境与群体的共同进化．此外，给出基于进化环境的多目标进化模型的一种算法实现，利用环境域和单元域表示进化环境，设置了一组环境规则，从而实现进化环境对进化群体的约束、促进和导向作用．通过与5个代表性经典多目标进化算法，对12个具有不同特征和不同求解难度的测试函数，在GenerationalDistance、Hypervolume和InvertedGenerationalDistance三项性能指标上进行比较实验，验证了文中所提出的算法具有良好的收敛性和综合性能．基于扰动的亚复杂动力系统因果关系挖掘
摘要：传统因果分析方法主要是基于具有分布预设的概率模型，但动力系统通常是存在反馈的非线性系统，不适合采用概率方法进行分析．针对这一问题，该文提出了基于扰动的亚复杂动力系统因果分析方法，主要工作包括：（1）采用基因表达式编程的函数拟合方法对动力系统时间序列进行差分方程拟合，减免了关于数据分布模型的预设；（2）基于得到的拟合函数，通过对自变量的扰动来计算因变量的相应波动，提出了根据扰动和波动的数值关系来判断自变量和因变量之间因果关系的判断准则，并基于该准则提出了因果关系挖掘算法和挖掘结果可信度验证方法；（3）在合成数据和真实数据上进行了翔实实验，结果表明该文所提出的算法能挖掘出合理因果关系，在不同数据规模情况下能得到一致挖掘结果．与两种基于概率统计的因果分析方法进行了对比实验，结果表明当系统要素多于两个时，该文的算法仍然能够得到多个要素间正确的因果关系，而两种基于概率统计的方法则无法挖掘出正确的因果关系．基于Parray数组类型的矩阵乘法实现
摘要：介绍针对异构集群体系结构特点设计的编程接口Parray．Parray使用数组类型对数据的物理存储和逻辑结构进行分离．Parray使用统一的线程数组类型表示各种进程（线程）的创建以及它们之间的控制流转．通过矩阵乘法实例演示Parray程序设计的特点：该程序由一个单CPU线程程序演变为多CPU线程程序、再演变为GPU线程程序——程序的各次演变仅通过数组类型的变化和代码的细微修改即可完成．介绍使用Parray实现的高性能GPU矩阵乘法，在天河1A单节点上的测试性能和CUBLAS4．0相当，同时该代码可以工作于不同物理存储方式的数组．基于上下文定界的递归队列并发程序可达性分析
摘要：基于无界FIFO消息队列的通信框架作为一种通用的并发系统模型，常用于事件驱动的并发程序或分布式程序建模．然而当模型包含递归过程调用时，即使仅考虑执行有限次上下文切换，其可达性问题仍是不可判定的．假定进程的消息队列约束为良序，即仅当进程的局部栈为空时才能从队列中读取消息，则其在上下文切换定界上的可达性为可判定．文中以基于队列通信的递归并发程序为对象，研究其可达性问题．首先构造能模拟递归队列并发程序执行的多栈下推系统，并提出转换方法；然后给出一种基于多栈下推系统的上下文切换定界可达算法，算法使用标准Post’操作描述下推系统的迭代，基于良序排队控制进程对队列的出队操作，穷尽地计算k次上下文切换之内的正向可达格局，并证明了构造多栈下推系统方法和上下文切换定界可达算法的正确性；最后对目标状态集合与可达格局状态集合的交集进行判空，确定目标状态是否可达，从而较好地解决此类并发程序的可达性问题．构件软件可靠性过程技术
摘要：针对构件软件可靠性研究现状以及如何提高其可靠性过程，对其可靠性过程的相关研究进行综述．构件软件可靠性过程的关键问题是在整个生命周期内，以可靠性为核心，不断提高可靠性增长过程，实现可靠性预期要求．文中介绍了构件软件可靠性过程的主要研究问题，对以可靠性过程为核心的基本内容体系结构与技术分类框架进行了描述，并对基本研究支撑元素进行了概括与分析．重点介绍了依据可靠性过程研究内容与技术分类下从可靠性建模、可靠性增长模型、评估、测试资源分配与最优、可靠性过程仿真、基于PCM（PalladioComponentModel）的可靠性技术等六个方面进行了技术分类评述，在分类评述中，对技术成果进行了深入讨论并选取典型模型进行剖析和归一化分类．最后还指出，未来还需要在复杂不完美环境下结合非参量求解方法、容错体系结构与硬件系统构件化研究、集成化的可靠性建模表示与分析等方面，深入开展一些研究工作．