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毕业设计 CDN智能策略系统，共65页，35533字
摘要
本毕业设计是CDN智能策略系统。该系统是CDN系统的一个核心模块，用于决定一个从待分发内容集合到接受分发边缘服务器集合的映射。
智能策略系统包括两大模块，分别是需求预测模块和分发策略模块。需求预测模块利用OLAP、专家系统、遗传算法等技术，在Media Server日志数据的基础上面，建立起各种需求模型，以预测系统可能的访问量以及资源可能的负载消耗，为分发策略提供决策数据；同时，由于运用了上面的技术，需求预测模块具有自学习的能力，使系统的性能可以随着时间的推移而不断增强。分发策略模块主要针对不同的分发情况，利用遗传算法、穷举法、贪婪法等算法，对给定的待分发内容集合，找出其到接受分发的边缘服务器集合的多对多映射。上一级模块根据这一映射进行分发，以使得用户可以最快的网络速度访问所需要的资源。
虽然本系统所具有的机器智能并不能完全替代CDN的人工管理和操作，但是本系统可以在一定程度智能地完成分发任务，同时给人工管理和操作提供决策参考，进一步提高CDN系统的效率和效能。
关键词 专家系统；OLAP；遗传算法；贪婪法

目录
摘要 I
ABSTRACT II
目录 III
1引言 1
1.1 CDN应用背景 1
1.2 本设计主要完成工作 1
1.2.1 需求预测 1
1.2.2 分发策略 1
1.2.3 运行环境及开发工具 2
2 CDN网络原理 3
2.1 CDN简介 3
2.2 CDN组成 4
2.3 CDN工作过程 4
2.4 CDN整体框架 4
2.5 CDN服务过程 6
3遗传算法/OLAP/专家系统介绍 8
3.1 遗传算法 8
3.1.1 遗传学与生物进化论 8
3.1.2 遗传算法的实现方法 8
3.1.3 遗传算法中的各种因素 9
3.2 OLAP 10
3.2.1 数据仓库 10
3.2.2 数据集市 10
3.2.3 联机分析处理 10
3.3 专家系统 13
3.3.1 什么是专家系统 13
3.3.2 专家系统的分类和结构 13
3.3.3 推理机制 13
3.3.4 解释机制 15
4智能分发策略的内部架构概要设计及其与其它模块的关系 16
4.1 智能分发策略架构概要设计 16
4.1.1 智能分发策略设计目标 16
4.1.2 需求预测概要设计 17
4.1.3 分发策略概要设计 18
4.1.4 手动分发辅助功能概要设计 19
4.2 智能分发策略与其他模块的联系 20
5需求预测模块详细设计 21
5.1 资源生命周期比例模型 21
5.2 用户连接数比例模型 22
5.3 用户绝对数增长比例模型 23
5.4 最小二乘法求解三个模型的不足 24
5.5 三个模型的遗传算法求解 24
5.5.1 问题描述 24
5.5.2 数学化表达 24
5.5.3 遗传算法求解过程 25
5.6 热度表模型 26
5.7 规则库模型 26
6分发策略模块详细设计 28
6.1 边缘服务器集合选择策略 28
6.1.1 问题描述 28
6.1.2 各种情况之下的选择策略 28
6.2 分发空间不足和分发过载警报策略 29
6.2.1 问题描述 29
6.2.2 求解方法 29
6.3 初次分发策略 30
6.3.1 问题描述 30
6.3.2 数学化表述 30
6.3.3 遗传算法求解 31
6.4 二次分发策略 33
6.4.1 问题描述 33
6.4.2 数学化表述 33
6.4.3 遗传算法求解 34
6.5 临时分发策略 36
6.5.1 问题描述 36
6.5.2 穷举法求解 36
6.5.3 贪婪法求解 39
6.6 增建服务器分发策略 40
6.6.1 问题描述 40
6.6.2 数学化表述 40
6.6.3 遗传算法求解 41
6.7 减少服务器分发策略 43
6.7.1 问题描述 43
6.7.2 数学化表述 43
6.7.3 遗传算法求解 45
6.8 降低内容冗余策略 47
6.8.1 问题描述 47
6.8.2 贪婪法求解 47
6.9 删除内容策略 47
6.9.1 问题描述 47
6.9.2 求解策略 48
6.10 迭代个体的数据结构设计 48
6.10.1 使用二维数组的开销 48
6.10.2 使用类十字链表 48
7模拟和测试 50
7.1 模拟输入 50
7.1.1 输入数据的分布 50
7.1.2 正态分布生成器及证明 50
7.2 初次分发策略测试 51
7.3 测试结果说明 54
8结论和反思 55
8.1 本设计取得的成果 55
8.2 存在问题及反思 55
8.2.1 遗传算法中个体负载偏差的反思和求解尝试 55
8.2.2 遗传算法中完整性约束条件的满足问题 57
8.2.3 遗传算法中个体编码、杂交问题 57
8.2.4 遗传算法中迭代结果对初始种群的依赖性 58
致谢 59
参考文献 60