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PRAM:基于Markov模型的高效日历队列算法


□ 张 磊 李 洋 张文博 邓柳军

  摘 要:基于有限生灭过程建立了日历队列的数学模型,提出了一种基于马尔可夫链的动态预测算法(predict resize algorithm based on Markov,PRAM),弥补了上述方法的不足。给出了算法的相关数学分析,并将其实现在J2EE应用服务器OnceAS中。系统实验表明,当事件到达高度密集或到达分布变化剧烈时,该算法可以解决日历队列的性能不稳定问题,使其仍保持出入队时间复杂度O(1)的特性,并且性能更优。
  关键词:日历队列;马尔可夫;放缩算法;应用服务器中图分类号:TP301.6 文献标志码:A
   文章编号:1001-3695(2008)09-2625-06
  PRAM:efficient calendar queue algorithm based on Markov model
  ZHANG Lei1a,2,LI Yang1a,1b,ZHANG Wenbo1a,DENG Liujun1a,2
  (1.a.Technology Center of Software Engineering,b.Key Laboratory of Computer Science, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China;2.Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China)Abstract:This paper presented a new approach called PRAM,which determined the optimum operating parameter of calendar queue by predicting the future events set based on Markov chain.It implemented the PRAM prototype in the J2EE application server——OnceAS. The experiment results show that PRAM offer consistent O(1) time complexity over uneven event distributions and achieve better performance than the other approaches.
  Key words:calendar queue;Markov;resize algorithm;application server ......
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