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基于多屬性最優化的海洋監測數據布局策略研究與分析

2021-04-04 23:54:50石學濤耿銘晨劉儒鄭凱姚抒均
電子測試 2021年4期
關鍵詞:策略

石學濤,耿銘晨,劉儒,鄭凱,姚抒均

(1.齊魯工業大學(山東省科學院),山東青島,266000;2.山東省科學院海洋儀器儀表研究所,山東青島,266000)

1 多屬性最優化布局策略

多屬性優化是指給定屬性信息以模糊值的形式出現的過程,決策者根據模糊信息對各種選項進行評估和排名,然后選擇最佳選項。根據環境的變化和復雜性,布局策略也會表現為較為復雜,具體分析如下:首先,應較為準確的將屬性信息表達出來,不能出現一系列模糊信息。其次,屬性與屬性之間的關系應該為多屬性相互支撐,不應只是簡單單獨存在,這種情況需要優先考慮關系優先性。然后,多屬性決策策略應有效適應一系列外在模糊環境。最后,應該充分高度重視屬性權重,需要科學有效而嚴謹的構建一套方法模型,而不應被簡單構建。

在1965年,一位美國計算機專家第一次提出多屬性的定義,由此模糊屬性在社會上引起了大家的關注和認同。然后客觀世界存在一定復雜性、一系列不確定性以及人員思維的不確定性,數據布局策略信息就無法通過精確的數值來進行顯示。反而,采用一系列較為簡單、直觀的語言來形容,例如好壞對比、高低對比等。經過數據研究,徐澤水科學家為了更加準確描述布局決策信息的復雜、模型和不確定性,提出了不確定性語言變量、梯形系列變量及三角模糊變量等概念。

海洋檢測環境中,每一組海洋數據都包括了經緯度、鹽度、濕度、溫度、壓力、壓強及熒光等。這些海洋數據中也存在某種關系,比如壓力與溫度是有一定關系的。因此,在海洋監測大數據的布局中,除了考慮監測點之間的相關性外,還必須考慮監測數據之間的相關性。全局相關度反映了監視數據的整體緊密度,可以從監視數據之間的相關度與監視點之間的相關度之比得出。

海洋監測數據是具有強大數據關聯性的大數據。如何有效地部署數據是限制其有效管理和應用程序的關鍵問題之一。基于多屬性優化布局策略,針對海洋監測大數據的特點,提出了一種多屬性優化布局策略。在保證數據中心存儲平衡的條件下,綜合考慮監測任務,監測點與監測數據之間的相關性,建立海洋監測點之間的相關性,監測數據與監測數據之間的相關性。從三個角度對海洋監測大數據進行布局可以使同一數據中心內的數據具有更高的相關度,并減少用戶訪問海洋監測大數據的響應時間。同時,它為海洋監測大數據提供了有效的海洋監測數據布局策略。

2 海洋監測數據布局策略研究

如何合理地將海量數據布局,數據布局策略主要解決了適當的數據中心的問題。從設計目標到應用,隨著大規模數據存儲系統體系結構的發展,應用于各種存儲系統,數據布局策略都發生了巨大的變化并應用于各種存儲系統。通過對基于多屬性最優化海洋監測數據布局策略方案構建,能夠利用計算可分析出海洋監測點之間數據的相關性,輸出海洋預報環境數據的監測布局,對海洋監測監測環境實現可視化提供有效途徑和有力的支撐。例如,為了提高讀寫速度在傳統的RDID機制中,數據以每個條帶單元為單位分布在多個磁盤上,使用條帶化技術將數據分為多個條帶單元。為了對數據在P2P系統中進行布局,可以通過分析數據的可用性并使用文件作為數據存儲的基本單位。

但是,由于海洋監測大數據的特殊性,當事件發生時,它將按特定順序從根節點到元素節點進行搜索,例如,在監測大海洋數據時,監測點數據的分布是分散的,建立了一個會話事件偵聽器,并且不同的監測點對應于不同的領域,執行功能是,提供快速的數據傳輸保證。傳統海洋監測數據布局方法在現在大數據應用上相對不是很實用,為了給應用程序顯示層和服務通信層快速、可靠信息傳遞,采用交互式會話方式能夠為每一個事件目標元素提供保證,并且可以將事件通過消息信息傳輸在通信層和信息傳輸層。

在P2P中,通過分析數據的可用性并使用文件作為數據存儲的基本單位來布局數據。但是,由于海洋監測大數據的特殊性,傳統的布局策略在部署海洋監測大數據時缺乏實用性。

與此同時,很多用戶在操作某一項檢測參數時,主要關注某一個特定點,從而會產生特定點與特定點之間產生一系列關聯。本文分析中應適當分析海洋環境監測大數據布局中很多監測點與監測點之間的關聯性,每一個監測點之間都存在你一系列數據潛在的聯系。因此,研究多屬性最優化海洋監測數據布局中應加強對數據監測點相關性的分析。通過對基于多屬性最優化海洋監測數據布局策略方案構建,能夠利用計算可分析出海洋監測點之間數據的相關性,輸出海洋預報環境數據的監測布局,對海洋監測監測環境實現可視化提供有效途徑和有力的支撐。基于上述分析,本文設計和研究了一種基于模糊多屬性最優化的快速海洋監測數據布局可視化方法,能夠在復雜環境中實時采集數據和數據降維預處理,實現數據布局時空軌跡方法,即使在各種環境仍然對數據實時可視化顯示,其包括對海洋風、浪及一些流場數據接收、發送、數據上傳、通信、存儲及顯示狀態等。最后,主要為實現海洋環境監測中多服務協同處理,本文是研究了一種P2P通信的多源海洋預報數據協同交互方案,能夠將每一個子系統之間建立一個P2P通信方式,讓每一個子系統之間都相互進行交互,給海洋監測皇家提供一定有力的支撐。

3 基于多屬性最優化P2P通信協同交互方案

為了滿足多角度,全方位海洋預報數據顯示的需要,本文設計了一種基于多屬性優化布局策略的多源海洋預報數據協同交互方案,包括網絡通信層,網絡層,通信層等。信息服務層,響應交互層和應用程序顯示層為海洋預報操作的協同交互處理提供多角度和全方位可視化協同交互效果。基于多屬性優化布局策略,針對海洋監測大數據的特點,提出了一種多屬性優化布局策略。在保證數據中心存儲平衡的條件下,綜合考慮監測任務,監測點與監測數據之間的相關性,建立海洋監測點之間的相關性,監測數據與監測數據之間的相關性。監測數據的全局相關性,從海洋監測大數據的布局三個角度來看,使得同一數據中心內的數據具有更高的相關度,減少了用戶訪問海洋監測大數據的響應時間

為應用程序顯示層和信息服務層提供可靠,這使得響應式應用程序消息反饋方法,交互式事件流會話方法為實現海洋環境監測中多服務協同處理,能夠在復雜環境中實時采集數據和數據降維預處理。當事件發生時,綜合考慮監測任務,監測點與監測數據之間的相關性,建立海洋監測點之間的相關性,提供快速的數據傳輸保證。響應應用程序消息反饋方法使用消息隊列發生時使相關消息入隊,并在消息隊列中實現監測數據與監測數據之間的相關性,并重復獲取和執行消息。當消息隊列為空時,等待消息隊列變為非空并繼續觸發。只有在當前消息執行后實現快速的消息傳。它將按特定順序從根節點到元素節點向下搜索,為了縮短了事件傳輸時間屬性,與屬性之間還會包括一系列潛在的關聯,所以后續分析中也應該將監測數據相關性加入考慮因素中,并且綁定事件主線程才會獲得下一條消息。具有高質量的消息傳遞機制,可在應用程序之間提供準確的消息反饋,實現海洋環境監測中多服務協同處理,并改善了用戶體驗。

4 結語

大數據技術的發展為海洋信息化的產業化開辟了新的研究方法和新思路。本文提出了基于多屬性優化布局策略的海洋大數據布局策略,取得了滿意的效果。針對海洋監測大數據的海量、異構、強數據關聯性以及監測過程中分散的監測數據的特點,采用P2P通信下的多屬性策略對海洋監測大數據進行布局。利用多屬性優化布局超大規模,高可擴展性等特點滿足海洋監控大數據布局管理的要求。在P2P系統中,通過分析數據的可用性,文件被用作布局數據的數據存儲的基本單位。

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