摘要：针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。

摘要：提出了动态建立约束 Delaunay三角剖分 ( CDT)的算法 ,即在三角网剖分中可以动态地插入点或约束边 ,因此 ,该算法构建 CDT的点集是可以动态扩充的。通过对动态算法的执行过程分析得出 ,在约束边已知的条件下 ,应尽早在三角剖分中嵌入约束边。这样 ,相对于传统算法 ,不仅能减少嵌入约束边的时间 ,同时也能减少插入点重新构网的时间。最后 ,通过实例比较了动态算法构建 CDT、传统算法构建 CDT和只构建标准 Delaunay三角剖分三者间的时间效率 ,得出动态算法优于传统算法的结论。

摘要：球绳模型SPT动态算法是已知的动态算法中最优的,但其仅局限于权值更新。因此,借鉴球绳模型的相关思想,提出了一种在图的拓扑发生变化后对SPT进行动态更新的解决方案,并结合球绳模型SPT动态算法,完成了一种基于球绳模型的SPT完全动态算法。该算法结构简洁,具有较强的应用价值。

摘要：针对青海省煤矿企业在瓦斯事故出现后应急疏散面临空气稀薄、大气压力低等特殊环境,引入K短路概念,从多疏散点和不同海拔高度空气氧含量不同两个方面,建立了适合高原地区煤矿瓦斯事故发生后的人员疏散模型,设计了基于图论中网络优化思想的动态算法。结果表明:该模型及算法将为高原地区煤矿瓦斯事故应急救援决策、应急救援实施及应用提供技术支撑,提高高原地区煤矿企业抗灾、减灾能力。

摘要：针对交通物流领域空间众包任务规划问题,提出了带有起始点和终止点的空间众包任务模型;设计了动态优化框架,用时空邻近算法生成初始解,再利用禁忌搜索进一步提高解的质量;通过改变任务的空间分布和相关参数进行大量实验。实验结果表明,时空邻近算法能在不同的数据条件下表现稳定,竞争比达到0.71～0.80,禁忌搜索算法能在时空邻近算法的基础上提升10%左右,竞争比达到0.82～0.93。

摘要：大整数模幂乘运算一直是制约RSA广泛应用的瓶颈,研究该课题具有重要的实际意义。提出了一种新的动态组合RSA算法。该算法在运用SMM算法和2进制算法的基础上,结合模n和可变底数a对指数m动态取最优的幂后进行模幂乘运算。理论分析和试验证明新算法的最优时间复杂度可达到O(ln2)。

摘要：在深入分析PS-粗糙集和PS-粗糙集上的动态三支决策模型特点的前提下,给出了相应的动态算法,以完善基于PS-粗糙集的动态三支决策模型及应用.首先,讨论了不同情况下对象的单向迁入和单向迁出的规律,分别给出了单向迁移时的相应算法;其次,设计了对象双向迁入和迁出的动态算法;最后,从UCI数据集中获取用于活动识别的数据集作为实验数据,随机选取三组数据作为实验子集,分别进行了对象的单向迁入、单向迁出和双向迁入/迁出实验,结果表明,该算法具有较好的决策效率.

摘要：论文探讨了加密算子的定义,建立算子库以及利用算子库产生动态加密算法的一种方法。建立了算子库的原型系统,由该系统生成了一个动态算法实例,并进行分析,以估计动态算法的安全性。分析表明动态算法有较强的抗破解性能,且不会大量占用各种资源。算子库对块加密算法的进一步研究与发展,对加强网络安全传输有促进作用。

摘要：针对目前负载均衡算法在低负载情况下影响系统效率及在高负载情况下分配效率不佳等问题,基于Nginx服务器,文中提出了一种在改进遗传算法基础上动静态结合的负载均衡算法。该算法选择使用CPU性能、内存性能、磁盘I/O和网络带宽等服务器性能参数作为服务器节点性能评价指标及低负载下的静态加权轮询算法权值,并基于该指标根据节点性能使用率所占集群平均负载使用率的变化,设计了在高负载情况下的动态负载均衡算法。通过引入操作转换阈值及动态三角函数操作概率的改进遗传算法,实现了静态算法优势区转变为动态算法优势区的阈值计算。通过设计对比实验,证明了文中算法在实验环境下相比于加权轮询算法、概率择优算法和dnfs_conn算法更具有较好的负载均衡效果,相比于dnfs_conn算法在平均响应时间和实际并发连接数等数值上具有15%左右的提升。

摘要：针对在已有传递闭包的基础上删除序偶后的传递闭包求解问题,提出一种基于传递闭包的传递闭包动态求解算法,给出了其形式化描述形式,并给出了算法的详细证明过程。该算法在已有的传递闭包基础上,通过把新删除序偶及该序偶的所有依赖间接指向序偶从已有传递闭包中删除实现求解过程,从而使算法的时间复杂度降低为O(n2),并且不受稀疏矩阵或序偶链的链长等不确定因素影响,最后通过一个实例说明了该算法的执行过程。