给大家推荐6篇关于优化方法的计算机专业论文

今天分享的是关于优化方法的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到优化方法等主题,本文能够帮助到你

SET认证软件构架及其多级优化方法研究

这是一篇关于SET认证,软件构架,Spring框架,优化方法,面向方面,协议模型,RSA算法,ACME模板的论文, 主要内容为本文以集成电子商务系统的CA认证软件开发为背景,结合J2EE和Spring等开发框架,以面向对象/面向方面/面向构件的多方法论为指导,从多个角度探讨了SET认证安全问题的解决方案,并对其软件架构进行多级优化。文章首先对两种不同的开发框架:J2EE和Spring进行了分析对比,并且对面向对象和面向方面两种不同的软件模型方法论进行探讨,总结出了一些建模的原则与建议。然后重点对SET认证的领域模型进行了研究与分析,提出SET认证的领域框架,阐述了与层次模型相适应的智能软件构架设计思想;进而提出SET认证的协议模型,分析其过程控制原理,并且进一步探讨了RSA安全算法的数学模型和多种建模机制的综合应用,给出基于主程序/子过程体系结构风格和形式描述的构件模型。在依次建立SET认证的用例模型、活动模型、对象结构模型、顺序模型的基础之上,分析得到了系统的数据模型,然后使用多种手段对模型进行优化。最后给出了SET认证系统主要框架的ACME描述,以及SET认证系统中的典型应用的Java实现和面向方面实现。文章中分析得到的各种结论、建模原则、过程模型被用于集成电子商务CA认证软件的研究与实现中,规范了整个软件的开发过程,提高了开发的效率。所提出的构架分析过程和方法具有一般理论意义和工程实用价值。

应用于背景光谱匹配的LED光谱可调光源设计和实验研究

这是一篇关于LED,光谱可调光源,背景光谱,光谱匹配,优化方法,评价指标,散热分析的论文, 主要内容为随着光谱探测技术的发展,伪装网、迷彩涂料等传统被动伪装材料暴露出无法实现与环境背景光谱精细化匹配,并且也无法动态响应背景光谱变化等问题。近年来,大量研究致力于研制新型伪装材料。电致变色伪装材料和基于变色龙、章鱼等动物变色机理制备的动态仿生伪装材料,可以有效模仿环境颜色、纹理特征或温度变化,实现与环境的动态响应,却忽略了材料的光谱特征。基于叶片结构和成分研究开发的植物仿生伪装材料能实现与植物背景光谱精细化匹配,但无法响应其它背景光谱变化。因此,急需开发一种可以同时满足背景光谱精细匹配及动态响应的新型伪装材料来应对先进光谱探测仪器。新一代照明光源发光二极管(LED,lightemittingdiode)波段范围丰富、光谱调谐精度高,理论上基于LED的光谱可调光源可以模拟任意目标光谱,为解决上述问题提供了研究思路。本研究设计并制备了光谱可调光源样品,分析样品在背景光谱匹配方面的应用效果。样品由多种类型LED芯片阵列和驱动控制器组成。首先,通过实验测量苏州市当地常见背景光谱,为样品设计和应用提供丰富目标光谱。其次,采用等间隔峰值波长的光谱拟合方法设计光谱可调光源。然后,考虑到LED长期运行温度升高可能会导致光谱红移,为样品设计翅片散热器,通过实验研究分析样品散热性能对其在光谱匹配应用时的影响。最后,通过定制LED芯片、设计芯片排布及驱动控制器等制备了样品。结果表明,背景测量实验获得了 13种不同环境背景光谱和环境背景在08:00～18:00不同时间光谱。为匹配所有收集到的典型背景光谱,至少需要30种不同峰值波长LED。样品的翅片散热器散热性能良好,在运行3小时后样品温度分布达到稳态,功率最高LED结温温度为30.63℃,光谱可调光源样品光谱未发生明显偏移。在样品光谱匹配应用方面,首先通过实验测量每种LED随驱动电流增加峰值波长、光谱峰值和半高全宽(FWHM)变化建立LED基准数据库。其次,提出“初调+微调”双重优化调控过程实现快速准确的背景光谱匹配。然后,计算分析了多种光谱匹配评价指标,以探索其中最适合评价光谱可调光源在伪装领域应用时光谱匹配性能的指标。最后,分析研究样品匹配所有背景光谱应用结果。结果表明,经过双重优化后,测得的样品光谱与碎石泥土背景光谱的相关系数可以从0.5045上升到0.9518,实现了与背景光谱的精细化匹配。当初始随机光谱与目标光谱匹配效果较差时,余弦相似度、交叉相关系数和相关系数分别为0.8651、0.7483和0.5045,前两个指标分布侧重曲线之间的趋势和线性关系,只有相关系数可以很好描述曲线之间相近程度,因此相关系数更适合评价光谱可调光源作为伪装材料的光谱性能。除去极低能量光谱外,样品光谱与不同环境和不同时间的背景光谱的相关系数均可维持在0.9275以上,证实了本文所设计的光源样品及调控方法响应不同背景光谱变化的能力。本研究为光谱可调光源在背景光谱匹配应用提供了原理性指导和可行性路径,可为自适应伪装发展提供重要的理论设计依据和实践指导。

应用于背景光谱匹配的LED光谱可调光源设计和实验研究

云计算中容器-虚拟机两层结构的弹性及优化方法研究

这是一篇关于云计算,容器,虚拟机,排队论,弹性,优化方法的论文, 主要内容为随着人工智能、大数据、区块链等技术的发展,普通计算机有限的计算和存储能力已经无法满足个人及企业用户日益增长的资源需求。云计算作为一种资源网络为大量的计算资源缺口提供了一种新的解决方案,使用者可以随时获取“云”上“可无限扩展”的资源,按需求量使用,按使用量付费。然而,云数据中心在为用户提供高效计算服务的同时,也带来了大量的电力资源消耗以及二氧化碳排放。因此,云计算动态可扩展性作为保障云平台服务质量并提高资源利用率的有效方式,一直是国内外学者的研究热点。目前对此的大多数研究都是基于虚拟机的粒度进行的,随着微服务架构的兴起,容器因具有启动速度快且开销低的显著特点而成为微服务架构的首要部署技术,使用容器能够大大提升云平台的服务质量。但是容器集群的使用使得原来的虚拟机集群扩展到了容器-虚拟机的两层结构,因此原本基于单层结构的研究并不完全适用,且目前对于两层结构的研究较少。针对上述问题,本文基于容器-虚拟机两层结构研究云平台的弹性及性能成本优化方法,论文主要工作包括:(1)基于云计算中任务调度和任务执行的两阶段过程构建排队论弹性模型。该模型在现有研究的基础上充分考虑实际云平台中调度队列、执行队列的有限容量问题及容器-虚拟机两层结构的特点,通过一维M/M/1/Kd排队模型及二维M/M/ci Ni/K i排队模型分别构建任务调度模型及任务执行模型,并结合拟生灭过程及矩阵几何解给出排队模型的稳态概率分布。(2)基于现有单层结构研究成果给出本文两层结构模型的弹性、性能及成本指标定义并分析系统配置参数对各指标的影响。首先,通过上述模型稳态概率分布结果计算排队模型的损失率、期望任务队列长度、期望虚拟机数量、任务响应时间等多个属性。随后,结合现有研究结果给出模型的弹性、性能及成本指标的量化定义。最后,根据属性计算结果及量化指标定义进行参数数值分析实验,进而分析系统配置参数对各指标的影响并通过对比实验证明两层结构模型的优势。(3)基于单目标优化方法与多目标智能优化算法求解模型最优参数配置及性能成本Pareto前沿。首先,根据上述指标定义及两阶段模型特点将优化模型划分为子模型优化、调度模型优化及任务流分配三个子优化模型。然后,基于多目标智能优化算法、单目标优化理论与实验结论给出优化方案,同时通过理论与实验分析方案的可行性。最后,通过实验对比分析本文模型及优化方案的优势及有效性。经实验验证及对比分析,本文所提出的基于容器-虚拟机两层结构的两阶段模型相较单层结构模型大部分情况下在弹性、成本及一些性能参数上有更好的性能表现。所提出的优化方案能够有效给出模型的基础参数配置及任务流分配方案,达到较高的整体性价比。

区块链视角下物流信息平台的改进研究

这是一篇关于区块链,物流管理,信息管理平台,优化方法的论文, 主要内容为随着我国的电商行业迅猛发展,与之相匹配的快递物流行业也迎来了蓬勃发展的进程。据中国企业数据库显示,目前中国快递行业的情况如下:主要企业共有12607家,其中以2010年为快递发展的主要时期,同时也是主要注册热潮,2010年注册企业数量为1440家,而2021年仅有22家。这主要是因为在当下我国的快递物流企业逐渐饱和,并且企业之间的竞争开始越来越激烈。目前我国的2021年快递业务量达1083亿件,在物流企业发展进入到存量时代之后,服务型的竞争力正在逐渐增强。因为每天有大量的包裹,在物流行业当中容易出现损坏或者遗失的现象。这也在一定程度上导致物流企业面临着严峻的客户信任问题,基于区块链技术的物流信息平台建设应运而生,它具有可追溯性、不可篡改等特点,可以有效地提升物流企业的服务水平,从而更好地满足客户的需求。这对于提高整个物流平台信息安全,改善物流企业的包裹安全有着重要的意义和价值。因此本文研究区块链视角下物流信息平台的改进,旨在更进一步地优化当下区块链技术下的物流信息平台的不足。让区块链技术在物流信息管理当中可以更进一步的优化。在本文当中主要针对储存方案和算法情况进行优化,针对区块链技术下的物流信息平台建设进行深入性的优化和改善,让区块链技术可以在整个物流信息平台当中得到充分的发挥。本文主要是从两点入手:(1)针对当下大文件储存信息的方式进行了优化,在针对星级文件系统和算法加密情况进行改进从而实现改善大数据储存模式的目标。在本文设计当中主要是通过条形码的数据将物流信息的图像上传到IPSFS系统。并且针对其具体的文件,进行分块分发的模式的信息储存设计。确保整个信息储存更加的安全私密,且保证该算法可以一次加密在对各节点当中能够实现访问控制。(2)改进当下常用的拜占庭类共识算法,并且针对拜占庭类共识无法在规模较大的购物节日中保证大吞吐量下的识别算法问题,本文通过区块链的共识机制,选取信任节点比较高的值作为主要节点,以此来提高对于系统吞吐量的扩展性和公式效率。通过仿真实验发现,通过这两种优化可以保证物流系统的信息管理需求,并且保证在一定吞吐量上满足系统的需求,从而降低硬件上的开销,实现信息管理平台成本的控制,提高物流企业的综合收益。