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      異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)建模仿真

      2022-01-22 02:16:52劉淑芬堯雪莉
      計算機仿真 2021年12期
      關(guān)鍵詞:熱區(qū)緩沖區(qū)異構(gòu)

      劉淑芬,堯雪莉

      (華東交通大學(xué)理工學(xué)院,江西 南昌 300100)

      1 引言

      異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)對于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理有重要意義,異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)逐漸發(fā)展起來,人們對于網(wǎng)絡(luò)的需求程度也越來越高,網(wǎng)絡(luò)的單一化已經(jīng)不能滿足人們更多層次的需求。如何將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能進行優(yōu)質(zhì)處理使其最終能夠更高效、智能、便利地為人們服務(wù)成為目前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域重點研究的問題之一[1]。相關(guān)學(xué)者對于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的算法做了大量研究。

      文獻[2]提出異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中基于元結(jié)構(gòu)的協(xié)同過濾算法,首先利用多元路徑挖掘異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),然后根據(jù)得到的信息進行關(guān)聯(lián)判斷,在此基礎(chǔ)上,最后利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)元結(jié)構(gòu)的協(xié)同過濾算法處理。該算法具備完整的控制算法理論框架,可以通過框架將算法與控制技術(shù)較好的合并,從而提升了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的資源利用率,使算法在運行的過程中負載處于平衡狀態(tài),保障了數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本要求,文獻[3]提出一種利用時間相關(guān)性處理海量網(wǎng)絡(luò)媒體數(shù)據(jù)流的異構(gòu)多模態(tài)目標識別策略,基于媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的視頻音頻共存特征,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和約束玻爾茲曼機(RBM)相結(jié)合,構(gòu)造了一種異構(gòu)的多模態(tài)結(jié)構(gòu),分別用約束玻爾茲曼機和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對音頻信息和視頻信息進行處理,利用這種異構(gòu)的多模態(tài)結(jié)構(gòu)可以很好地利用不同深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點。之后,利用典型相關(guān)分析(CCA)生成共享特征表示,利用視頻幀的時間相干性進一步提高識別精度,并通過多種實驗驗證了該方法的有效性。

      雖然目前針對提升異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行處理的問題具有了一定的研究基礎(chǔ),但是并沒有考慮提升優(yōu)化問題的處理能力[4]。因此本文將針對于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的處理效率、處理精準度、運行代價等方面提出緩沖區(qū)替換算法,通過建立數(shù)學(xué)模型仿真的方式對算法進行實現(xiàn),在算法實現(xiàn)的過程中引入多種應(yīng)用技術(shù)來提升算法的效率、精準度和降低算法代價。

      2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法基礎(chǔ)

      2.1 數(shù)據(jù)格式的確定

      為了能夠更高效的進行數(shù)據(jù)傳輸來提升算法的運算效率,本文將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)劃分為多個數(shù)據(jù)階層,這些數(shù)據(jù)階層所包含的數(shù)據(jù)量大小均勻,可以實現(xiàn)多個數(shù)據(jù)傳輸通道對數(shù)據(jù)進行傳輸[5]。為了更夠更好的區(qū)分數(shù)據(jù)的類型,本文對數(shù)據(jù)的格式進行命名,處于數(shù)據(jù)傳輸層與應(yīng)用層之間的數(shù)據(jù)格式命名為SD1,這種格式的數(shù)據(jù)將自身包裝起來形成加密層,可以提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩阅?;在網(wǎng)絡(luò)層與數(shù)據(jù)鏈層之間的數(shù)據(jù)命名為SD2,這種格式的數(shù)據(jù)中含有編號以及網(wǎng)絡(luò)標識,能夠較好的識別數(shù)據(jù)的來源以及經(jīng)過計算后的數(shù)據(jù)成果;位于算法端口的數(shù)據(jù)命名為SD3,這種格式的數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)釋放與數(shù)據(jù)確認的功能,數(shù)據(jù)自身攜帶編碼程序與解碼程序,便利于緩沖區(qū)替換算法的有效運行[6]。如圖1所示為數(shù)據(jù)格式命名方式的構(gòu)思圖。

      圖1 數(shù)據(jù)格式命名方式構(gòu)思圖

      2.2 設(shè)計異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑

      本文設(shè)計的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑分為兩個控制傳輸鏈路,按照數(shù)據(jù)的不同格式在兩個鏈路之間進行傳輸,在數(shù)據(jù)的應(yīng)用層中設(shè)計傳輸協(xié)議,引用控制算法對傳輸數(shù)據(jù)進行操作實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效傳輸,進而為緩沖區(qū)替換算法提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[7]。其鏈路數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

      圖2 鏈路數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖

      在結(jié)構(gòu)圖中體現(xiàn)了鏈路雙接口網(wǎng)絡(luò)模型,利用一個網(wǎng)絡(luò)端口建立多個接口。本文采用的數(shù)據(jù)處理協(xié)議適用于所有異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),此協(xié)議會隨著數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪\行時間而發(fā)生變化,保證網(wǎng)絡(luò)寬帶時刻保持在最佳狀態(tài),還會根據(jù)緩沖區(qū)的延遲而進行自動化調(diào)整[8]。

      傳輸協(xié)議自身可以不建立傳輸通道,但是需要制定數(shù)據(jù)應(yīng)答機制,首先異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)傳輸點向協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)集合,協(xié)議若發(fā)出接收信號則說明數(shù)據(jù)格式正確可以用來傳輸,并繼續(xù)接收數(shù)據(jù)集合的具體信息,傳輸協(xié)議建立成功;若協(xié)議發(fā)出拒收信號,則說明異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)點發(fā)出的數(shù)據(jù)集合格式不正確,無法建立傳輸協(xié)議。傳輸協(xié)議確定流程如圖3所示。

      圖3 傳輸協(xié)議確定流程圖

      傳輸協(xié)議經(jīng)過確認后,便需要通過通信鏈路進行數(shù)據(jù)釋放,將數(shù)據(jù)發(fā)送到控制算法窗口中,由于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的通信鏈路傳輸速率不同,為了使得控制算法更好的進行數(shù)據(jù)梳理,本文引入了COJA算法對控制算法的窗口大小進行計算,算法公式如下所示

      (1)

      式中,Qz(t)代表控制算法窗口的大小,Qy(t)代表控制算法窗口大小總和,S代表數(shù)據(jù)在通信鏈路中的傳輸時間,Qz(t-1)代表控制算法的擁堵窗口。由于擁堵窗口的狀態(tài)情況為未知量,所以本文建立Inter-2算法對擁堵窗口未知量進行計算,算法公式如下

      (2)

      式中,T代表窗口數(shù)據(jù)傳輸周期,V代表窗口擁堵系數(shù)。將式(2)所得的數(shù)據(jù)代入式(1)中即可確定寬口的大小[9]。

      數(shù)據(jù)傳入到控制算法的窗口中即可得知數(shù)據(jù)傳輸容量大小和負載的均衡程度,在窗口中控制算法將數(shù)據(jù)集合進行分解控制,使數(shù)據(jù)集合以更小的單位進入緩沖區(qū)[10],從而為緩沖區(qū)替換算法的運行提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

      3 建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)模型

      3.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)設(shè)計

      本文將緩沖區(qū)分為冷區(qū)與熱區(qū)兩部分,數(shù)據(jù)訪問量達到兩次的為熱區(qū),數(shù)據(jù)訪問量為單次的為冷區(qū),熱區(qū)與冷區(qū)之間的形態(tài)是可以相互轉(zhuǎn)換的,若冷區(qū)的訪問量上升則轉(zhuǎn)換為熱區(qū),若熱區(qū)的數(shù)據(jù)訪問量下降,則轉(zhuǎn)換為冷區(qū)[11]。設(shè)定冷區(qū)的數(shù)據(jù)容量是有下限的,熱區(qū)的容量是有上限的,若數(shù)據(jù)超出一定的范圍,冷區(qū)與熱區(qū)之間的數(shù)據(jù)可以進行互換,從而使緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)更加具有靈活性能。在緩沖區(qū)的冷、熱區(qū)組成中,還具有干凈區(qū)與臟區(qū),干凈區(qū)代表數(shù)據(jù)一直處于流動狀態(tài),數(shù)據(jù)被加載后便被緩沖區(qū)清除,而臟區(qū)代表數(shù)據(jù)一直處于加載狀態(tài),無法進行流通長時間的停留在緩沖區(qū)。如圖4所示為緩沖區(qū)的劃分分布圖。

      圖4 緩沖區(qū)劃分分布圖

      首先確定緩沖區(qū)的冷區(qū)與熱區(qū),暫時將兩區(qū)進行固定,禁止冷區(qū)與熱區(qū)之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換,隨后引入緩沖區(qū)替換算法中的替換技術(shù),大面積的將數(shù)據(jù)傳輸?shù)嚼鋮^(qū)中,再將熱區(qū)中的干凈區(qū)進行定位標識引入冷區(qū)中的臟區(qū)中,由于臟區(qū)的數(shù)據(jù)交換能力較弱,無法迅速的將熱區(qū)數(shù)據(jù)排出,導(dǎo)致冷區(qū)數(shù)據(jù)被填滿,在此階段冷區(qū)中的數(shù)據(jù)均為可用數(shù)據(jù),而熱區(qū)中的數(shù)據(jù)大多為滯留數(shù)據(jù),但是由于熱區(qū)中的臟區(qū)轉(zhuǎn)移到冷區(qū)中,所以此時熱區(qū)具有良好的數(shù)據(jù)替換性能,及時的將冷區(qū)滯留數(shù)據(jù)進行替換。

      異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)替換算法需要依靠緩沖區(qū)中的不同區(qū)段數(shù)據(jù)進行計算,從而制定緩沖區(qū)機制來滿足算法的正常運行。將緩沖區(qū)中的冷區(qū)與熱區(qū)進行標識記錄,方便數(shù)據(jù)的尋找與計算,利用標識可以迅速的找出位于臟區(qū)的數(shù)據(jù),根據(jù)區(qū)域的定義可知,臟區(qū)的數(shù)據(jù)逐漸的堆積停留容易造成緩沖區(qū)替換算法的卡頓,由于數(shù)據(jù)標識技術(shù)的不夠成熟,在進行臟區(qū)數(shù)據(jù)搜尋的過程中難免出現(xiàn)誤差,導(dǎo)致緩沖區(qū)算法無法發(fā)揮出最穩(wěn)定的工作性能,本文針對此問題提出一種定義標識緩沖區(qū)的方案,更夠更好的識別出臟區(qū)的滯留數(shù)據(jù),改善緩沖區(qū)替換算法的運算環(huán)境[12]。

      綜上所述,本文應(yīng)用定靶標識區(qū)域替換的原理將緩沖區(qū)中的冷區(qū)臟區(qū)替換為熱區(qū)臟區(qū),使冷區(qū)中的數(shù)據(jù)均為可用數(shù)據(jù),而熱區(qū)具有較高效率的數(shù)據(jù)替換性能,同時也具有可用數(shù)據(jù),為緩沖區(qū)算法的實現(xiàn)提供了良好的運算環(huán)境。

      3.2 緩沖區(qū)替換算法的實現(xiàn)

      本文建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)模型來對緩沖區(qū)替換算法進行實現(xiàn),緩沖區(qū)替換算法需要不斷地在進行鏈條替換,高效率的將數(shù)據(jù),增加干凈區(qū)的替換長度,不斷的提升數(shù)據(jù)鏈條的更換速度,使異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)得到更加優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)。

      假設(shè)緩沖區(qū)數(shù)據(jù)鏈條數(shù)為n個,在任意鏈條進行替換計算的概率均為p,則緩沖區(qū)數(shù)據(jù)的狀態(tài)參數(shù)如下

      (3)

      式中,p1代表運算過程中的空間鏈條,p2代表運算成功的鏈條,p3代表在運算的過程中發(fā)生緩沖區(qū)信道發(fā)生碰撞的概率。

      由于鏈條的長度不盡相同,設(shè)進行一次運算的平均時間為t,根據(jù)已經(jīng)確定的參數(shù)值來計算鏈條的負載計算長度,計算公式如下所示

      (4)

      式中,h代表鏈條的平均負載計算長度,?代表替換算法的運算時間延遲與誤差,G代表緩沖區(qū)間信道的服務(wù)時間,R代表緩沖區(qū)與運算服務(wù)器之間的時間間隙。

      將一次緩沖區(qū)替換算法的運算過程體現(xiàn)在信道服務(wù)中,可以分解為多次數(shù)據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的傳輸間隙,目前已經(jīng)知道緩沖區(qū)數(shù)據(jù)鏈條的長度以及在信道中進行運算的碰撞概率和單次運算的平均時長,可以生成以下函數(shù)

      (5)

      函數(shù)的最終解為緩沖區(qū)替換算法在信道環(huán)境良好,具有一定概率發(fā)生數(shù)次碰撞,數(shù)據(jù)鏈條長度保持一致的情況下的運算效率。

      本文還建立數(shù)學(xué)模型對算法的干擾因素進行分析,每個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中都有多個基站來支撐數(shù)據(jù)傳輸,基站的數(shù)據(jù)傳輸途徑與信道資源占用同一條寬帶,在兩端同時運行的過程中時常會有數(shù)據(jù)的相互干擾,信道對數(shù)據(jù)的傳輸存在干擾的數(shù)學(xué)模型如式(6)所示

      (6)

      式中,IN代表干擾損耗,KN代表算法運算數(shù)量,d1代表寬帶的分配比例。

      4 實驗對比及仿真證明

      為了驗證緩沖區(qū)替換算法的穩(wěn)定有效性,以及高效率、高精準度、低代價特點,本文將進行仿真對比實驗,實驗采用Matlab進行數(shù)據(jù)處理的編程設(shè)計,在MATLAB的命令窗口運行simulink命令,新建空白模型窗口,并在其中輸入異構(gòu)信號源,將simulink界面中不同模塊間信號線進行連接,最后在編程框架協(xié)議下構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的大數(shù)據(jù)采樣,實驗結(jié)果可通過其顯示的波動幅值進行采集。將本文算法與文獻[2]算法、文獻[3]算法的結(jié)果數(shù)據(jù)進行對比,分析本文算法是否具有相關(guān)優(yōu)勢。在實驗中建立三個仿真模型,分別為字節(jié)替換仿真、閃讀次數(shù)仿真、資源消耗仿真。其系統(tǒng)功能的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖監(jiān)控平臺參數(shù)設(shè)置如表1所示:

      表1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖監(jiān)控平臺參數(shù)設(shè)置

      4.1 字節(jié)替換仿真結(jié)果

      在緩沖區(qū)中的眾多算法中,對字節(jié)精準的進行替換是一項十分重要的性能,但是傳統(tǒng)的算法在運算的過程中對字節(jié)替換的命中率較低,在相同的緩沖區(qū)環(huán)境下,分別應(yīng)用本文算法與文獻[2]算法和文獻[3]算法進行字節(jié)替換仿真,比較三種算法的精準程度,比較結(jié)果如圖5所示。

      圖5 三種方法精準程度對比結(jié)果

      由圖5可知,本文算法具有較高的精準度,本文替換算法的運行是基于明確的數(shù)據(jù)格式上進行的,緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)由于格式的不同而被標識,算法在運行的過程中能夠較容易地提取所需數(shù)據(jù),從而提升了本文算法的精準度。

      4.2 閃讀次數(shù)仿真結(jié)果

      緩沖區(qū)算法中閃讀的次數(shù)代表著算法的效率,不同算法在一定的時間內(nèi),進行閃讀的次數(shù)越多則代表該算法的運算效率越高,本文將文獻[2]算法和文獻[3]算法與本文算法處于同一緩沖區(qū)內(nèi),保證因變量的相同,比較同一時間內(nèi)兩種算法的閃讀次數(shù),從而比較兩種算法的效率結(jié)果,如圖6所示為三種方法閃讀次數(shù)結(jié)果比較圖。

      圖6 三種方法閃讀次數(shù)比較結(jié)果

      由圖6可知,本文算法在相同時間內(nèi)進行閃讀的次數(shù)大于文獻[2]算法和文獻[3]算法,由此可以進一步得知本文的算法在運算效率方面優(yōu)于文獻[2]算法和文獻[3]算法,本文的緩沖區(qū)替換算法有著較為完善的數(shù)據(jù)傳輸體系,極大的縮短了數(shù)據(jù)輸出的時間,并且本文通過數(shù)學(xué)建模設(shè)計緩沖區(qū),為緩沖區(qū)替換算法提供了良好的基礎(chǔ)。

      4.3 資源消耗仿真結(jié)果

      算法在進行運算的過程中需要占用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)資源以及寬帶空間,算法所占的資源越小則證明該算法的運算代價越低,在仿真中本文應(yīng)用遺傳算法對資源消耗量進行計算,最終通過實驗數(shù)據(jù)進行比對。如圖7所示為利用遺傳算法進行資源消耗量計算方案結(jié)構(gòu)圖。

      圖7 遺傳算法資源消耗計算方案結(jié)構(gòu)圖

      根據(jù)圖中方案可以建立目標函數(shù)進行資源消耗量求解,公式如下

      (7)

      通過目標函數(shù),得到文獻[2]算法和文獻[3]算法算法的平均資源占用率為23.2%和21.5%,本文算法的平均資源占用率為10.3%,因此本文算法具有運算低代價的優(yōu)勢。

      5 結(jié)束語

      考慮傳統(tǒng)算法在進行數(shù)據(jù)處理的過程中融合了多個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站的數(shù)據(jù),增加了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋性與網(wǎng)絡(luò)容量,在保障網(wǎng)絡(luò)用戶服務(wù)上有著較大的優(yōu)勢,但是數(shù)據(jù)計算能力較弱,不能夠以較高的效率進行工作;且主要根據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信號的強弱進行數(shù)據(jù)處理,整體流程較為簡單,不需要依靠網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)運算的過程中不能精準的處理數(shù)據(jù),邏輯比較模糊,不能應(yīng)用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的用戶通信端口,為此本文提出異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)建模。本文緩沖區(qū)替換算法相對于傳統(tǒng)算法,有著運算效率高、運算精準度高、運算代價低等優(yōu)勢,本文對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進行格式區(qū)分,分別將不同格式的數(shù)據(jù)代入不同的運算通道中,極大的加快了數(shù)據(jù)傳輸效率;對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑進行分析,明確了數(shù)據(jù)的傳輸路線,并制定了相關(guān)機制;在算法的實現(xiàn)過程中,建立數(shù)學(xué)模型設(shè)計獨立的緩沖區(qū),極大的提升了算法的性能。

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