PRAM：基于Markov模型的高效日历队列算法  

PRAM:efficient calendar queue algorithm based on Markov model

作　　者：张磊[1] 李洋[2] 张文博[1] 邓柳军[1] 

机构地区：[1]中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心 [2]中国科学院软件研究所

出　　处：《计算机应用研究》2008年第9期2625-2630,共6页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573126);国家“973”计划资助项目(2002CB312005);国家“863”计划资助项目(2006AA01Z19B);国家“十五”攻关计划资助项目(2006BAH02A01)

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(predictresize 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。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.

关 键 词：日历队列 马尔可夫 放缩算法 应用服务器 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]