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公开(公告)号：CN116776552A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310555440.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明涉及组件布局优化的技术领域，公开一种热管约束组件布局的混合优化方法，在沿着与热管朝向垂直和平行的两个方向上分别建立x轴和y轴，根据热管约束组件结构在x轴上建立种群X、在y轴上建立种群Y，种群X、种群Y分别表示热管约束组件在x轴、y轴方向上的一组布局解，结合遗传算法、烟花算法和锦标赛选择算子寻找种群X在x轴上的最优布局解，根据种群X在x轴上的最优布局解寻找种群Y在y轴上的最优布局解，结合两组最优布局解得到热管约束组件布局的最优可行解。本发明可以有效处理HCLO问题、获得更优的布局解，提升搜索能力，提高求解精度。
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公开(公告)号：CN115237593B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210816561.3
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种混合云环境下带多时序约束的工作流调度方法，包括：建立包括模型的决策变量、模型约束和模型目标的混合云多时序约束工作流调度问题的形式化模型，在混合云多时序约束工作流调度问题的形式化模型下建立多时序约束分解策略、启发式任务分配策略和考虑计费周期的成本优化策略，使用多时序约束分解策略、启发式任务分配策略和考虑计费周期的成本优化策略得到混合云中具有时序约束的工作流调度的最佳方案。本发明可以提高最优解生成的有效性，在复杂流程结构、多时序约束、混合云资源等复杂环境制定成本更低的调度解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115237593A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210816561.3
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种混合云环境下带多时序约束的工作流调度方法，包括：建立包括模型的决策变量、模型约束和模型目标的混合云多时序约束工作流调度问题的形式化模型，在混合云多时序约束工作流调度问题的形式化模型下建立多时序约束分解策略、启发式任务分配策略和考虑计费周期的成本优化策略，使用多时序约束分解策略、启发式任务分配策略和考虑计费周期的成本优化策略得到混合云中具有时序约束的工作流调度的最佳方案。本发明可以提高最优解生成的有效性，在复杂流程结构、多时序约束、混合云资源等复杂环境制定成本更低的调度解。
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公开(公告)号：CN115237592A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210815686.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种隐私感知的混合云服务流程调度方法，包括：建立含有模型目标、隐私安全的位置约束和隐私任务的时间约束的隐私感知的混合云服务流程调度的形式化模型，在隐私感知的混合云服务流程调度的形式化模型下建立调度解的编码规则、元启发式算子生成新调度解的策略、隐私感知的任务优先级映射规则和针对不可行调度解的修复策略，得到隐私感知的混合云服务流程调度的最佳方案。本发明可以通用于混合云服务流程调度下的更细粒度的隐私感知需求、在保证满足隐私安全约束的基础上提高解的质量、降低云服务流程的总成本。
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公开(公告)号：CN110688224B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910899070.8
申请日：2019-09-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑虚拟机部署及周期定价模式的混合云服务流程调度方法。本发明一种考虑虚拟机部署及周期定价模式的混合云服务流程调度方法，包括：获取任务集合TS；混合云CPS；物理机集合PMS；周期计费模式TCM；最大迭代次数Maxiter；群体大小Gpop；火花的最大生成数量E；最大爆炸振幅R；初始温度T；冷却率cr；在初始阶段，首先生成一组初始烟花种群；对于每个烟花来说，首先随机编码成一个实数列表，表示成任务的优先级列表；将每个烟花解码为一个完整的调度解，并计算该解的目标值；在迭代阶段，不断更新烟花，一旦满足停止条件，即输出最佳解。本发明的有益效果：本发明的形式化模型考虑了云计算中广泛使用的周期计费模式。
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公开(公告)号：CN108416384B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810178640.X
申请日：2018-03-05
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像标签标注方法、系统、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括将训练样本集和待标注图像输入卷积神经网络中，卷积神经网络为被训练样本集采用反向传播算法最小化交叉熵损失函数，以调整卷积神经网络的权重进行训练，并将训练好的卷积神经网络的权重进行重新加载，以提取训练样本集的样本网络特征集和待标注图像的测试网络特征集；根据样本网络特征集、测试网络特征集及标签集合，计算待标注图像属于标签集合中每类标签的概率，生成标签概率集；最后根据标签概率集，为待标注图像的进行标签标注。本申请提供的技术方案结合深度学习和标签传播算法，自动提取图像高层语义特征，从而提升了图像标注的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112787870A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110211321.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种服务质量感知的并行柔性Skyline服务发现方法，包括：由每个并行节点均执行锦标赛选择算法而对其内部的候选服务进行修剪；再使得每个并行节点均执行区块支配算法而对其内部的候选服务进行筛选而获得局部Skyline服务；将所有的局部Skyline服务集合构成第一集合，再用区块支配算法对第一集合进行筛选而获得全局Skyline服务；判断全局Skyline服务是否存在第一约束，若判断为是，则利用柔性Skyline服务修正算法进行处理得到柔性Skyline服务集合后输出,否则，直接输出全局Skyline服务。本发明降低了计算复杂度、提升了服务选择精度，利于准确、高效地过滤出优质服务。
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