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1. 基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法

邓伟健, 陈曦

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (2): 550-556. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020297

摘要（267）

HTML （4）

PDF （1084KB）（83）

为了构建大规模容器化虚拟网络，达到搭建高保真、易编程的虚拟网络环境的目的，提出一种基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法，将OVS和Docker容器化的虚拟网络切块，并分布式地映射到若干计算、网络、存储资源受限的物理宿主机。首先，根据虚拟网络的拓扑结构，将具有密切链路关系的虚拟网元进行层次化聚合，以减小问题规模；其次，对聚合后的虚拟网络节点进行重要性评分，采用广度优先搜索算法与贪心策略对虚拟网络切块，并映射到资源匹配的物理宿主机；最后，通过虚拟网元消耗资源的定时反馈对算法中的资源评价模型作运行时动态调整，从而使物理资源得到有效利用。实验结果表明，该算法可在多台低配X86宿主机上容纳超过1 300网元的虚拟网络，且把网络抖动维持在0.1 ms以下。

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2. 微观交通仿真系统的近邻查询算法

宋竹, 秦志光, 邓伟伟, 赵玉平

计算机应用 2015, 35 (2): 572-577. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.02.0572

摘要（447）

PDF （898KB）（351）

为解决现有微观交通仿真系统中,由于采用基于链表的方法处理近邻查询导致的查询效率和可扩展性不高的问题,提出了一种基于B+树的近邻查询算法。该算法借鉴了数据库中近邻查询算法的思想并结合了链表结构的优点,在叶子节点维护了其存储的数据单元(即车辆)关系的索引结构,以达到快速查询车辆所在车道的前后车的目的。同时,在假设车辆随机分布的前提下,构建了一个数学模型,根据道路的属性和道路中车辆的数量,计算查询目标车辆的邻近车辆所需的最短平均查询长度,并通过此最短查询长度推导算法参数的最优值。理论分析和对比仿真实验显示,衡量该算法的主要指标:即仿真每个车辆的平均时间消耗,在三类常见的交通参数设置(正常的、较拥堵的和拥堵的)下较链表和B+树分别降低了64.2%和12.8%。仿真结果表明该算法具有良好的可扩展性,更适用于大规模微观交通仿真系统。

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3. 绿色网络智能文摘算法研究

龙珑邓伟

计算机应用 2012, 32 (07): 2030-2032. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02030

摘要（727）

PDF （653KB）（619）

随着Internet的迅猛发展，我国网民的数量激增，传统的自动文摘算法无法适应绿色网络提供优质内容并过滤不良内容的社会需求。不同于传统采用统计学习自动文摘算法，提出一种新的基于明确语义的算法，利用基于行为分析的绿色网络系统的云数据采集库和维基百科资源作为知识库建立概念空间，对该空间的词语进行语义解释。最后，实验结果证明，所提方法比传统算法用更少的句子即可以获得更高的信息覆盖率，从而大大缩短系统分析过滤不良内容的时间，提升软件的服务质量。

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4. 基于不同惩罚系数的SMO改进算法

田大东邓伟

计算机应用

摘要（1332）

PDF （494KB）（948）

为了解决Keerthi改进的序贯最小优化（SMO）算法在处理非平衡数据集时，整体分类性能较低、稳定性差等问题，对两个类别施加不同的惩罚系数的方法对算法作进一步改进，同时给出计算公式及算法步骤。实验结果表明，该算法不但提高了处理非平衡数据集的能力，也进一步提高了其稳定性。