摘要：获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.

摘要：传统的成果地质资料查询服务系统是基于数据库查询设计的,以项目档案的标题和内容摘要为主进行查询,存在借阅者查找资料时间长,检索精度不高,甚至漏检部分资料的问题,为此,本文重新设计并实现了成果地质资料检索系统。通过对汇交的项目文档进行处理,建立索引,利用全文检索技术提升搜索结果的召回率;基于本体和搜索日志,使用查询扩展技术提升搜索结果的准确率。经资料馆应用证明,该系统节约了借阅者寻找资料的时间,提高了检索性能,增强了资料馆的服务能力。