[發(fā)明專利]一種大模式集下基于并行調(diào)度模式重組方法、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110947992.9
• 申請(qǐng)日: 2021-08-18
• 公開（公告）號(hào): CN113656073B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉立坤;余翔湛;史建燾;葉麟;葛蒙蒙;楊霄璇;李精衛(wèi);石開宇;韋賢葵;馮帥;王久金;車佳臻;趙躍;宋赟祖
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F9/38
• 分類號(hào): G06F9/38;G06N3/12
• 代理公司: 哈爾濱市偉晨專利代理事務(wù)所(普通合伙) 23209
• 代理人: 榮玲

本發(fā)明提出一種大模式集下基于并行調(diào)度模式重組方法、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域具體包括，首先，對(duì)模式集劃分為模式子集，選取最優(yōu)劃分模式子集作為結(jié)果；其次，利用優(yōu)化的遺傳退火算法將模式子集調(diào)度到多核中；再其次，對(duì)模式子集進(jìn)行評(píng)估，判斷是否需要對(duì)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的子集進(jìn)行二次重組，最后，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)不滿足評(píng)估條件的模式子集進(jìn)行模式重組。本發(fā)明能夠適應(yīng)長(zhǎng)度分布不同的多種模式集特征，細(xì)粒度地對(duì)模式集劃分、調(diào)度、評(píng)估與重組。解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的檢測(cè)預(yù)定義模式集運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的技術(shù)問題。實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)預(yù)定義模式集運(yùn)行時(shí)間短的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及一種模式重組方法，尤其涉及一種大模式集下基于并行調(diào)度模式重組方法、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

深度報(bào)文檢測(cè)通過檢查報(bào)文的有效負(fù)載以檢測(cè)預(yù)定義模式集。真實(shí)環(huán)境下的大模式集長(zhǎng)度分布具有范圍廣、動(dòng)態(tài)變化特征，現(xiàn)有模式匹配算法對(duì)長(zhǎng)度敏感，缺少適應(yīng)不同長(zhǎng)度分布的通用并行匹配算法，如模式集中存在長(zhǎng)度長(zhǎng)且數(shù)量大的情況時(shí)，目前的并行匹配算法處理這種情況出現(xiàn)多核負(fù)載不均，影響整體性能。此外，當(dāng)模式集規(guī)模超過10⁶時(shí)，模式匹配算法會(huì)消耗大量時(shí)空資源。因此，適應(yīng)長(zhǎng)度變化的并行模式匹配算法是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

關(guān)于模式重組應(yīng)用于大規(guī)模的模式集，目前，提出了一種適用于大規(guī)模模式集的最短路徑模型。在這種方法中，長(zhǎng)度相同的模式將作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)分配在一個(gè)子集中，任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)重是AC、WM和SBOM的最小運(yùn)行時(shí)間。最優(yōu)劃分是尋找最短路徑，并根據(jù)結(jié)果合并路徑節(jié)點(diǎn)間長(zhǎng)度范圍的子集。還提出了動(dòng)態(tài)規(guī)劃法尋找適用于多核架構(gòu)的模式集劃分，他們把多核的核數(shù)作為子集劃分的一個(gè)因素，并證明了子集的最優(yōu)劃分是NP難的。

動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略中隱藏著兩個(gè)缺點(diǎn)，一方面，當(dāng)l＞s時(shí)(l為子集數(shù)量，s為核的數(shù)量)，采用貪心算法將子集調(diào)度到多核中，但這容易陷入局部最優(yōu)。為了解決這一問題，有研究者提出了一種基于集合劃分的遺傳算法(GA)，但該算法仍然存在容易早熟的問題。另一方面，如果某些子集花費(fèi)太多的運(yùn)行時(shí)間，就會(huì)出現(xiàn)現(xiàn)象，這意味著整個(gè)運(yùn)行時(shí)總是依賴于一個(gè)或幾個(gè)子集。在這種情況下，不管是最短路徑法，還是動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，在多核架構(gòu)下，運(yùn)行時(shí)間的結(jié)果都是一樣的，即耗時(shí)最長(zhǎng)那個(gè)子集所在核的運(yùn)行時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

在下文中給出了關(guān)于本發(fā)明的簡(jiǎn)要概述，以便提供關(guān)于本發(fā)明的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解，這個(gè)概述并不是關(guān)于本發(fā)明的窮舉性概述。它并不是意圖確定本發(fā)明的關(guān)鍵或重要部分，也不是意圖限定本發(fā)明的范圍。其目的僅僅是以簡(jiǎn)化的形式給出某些概念，以此作為稍后論述的更詳細(xì)描述的前序。

鑒于此，為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的檢測(cè)預(yù)定義模式集運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種大模式集下基于并行調(diào)度模式重組方法，包括以下步驟：

S110對(duì)模式集劃分為模式子集，選取最優(yōu)劃分模式子集作為結(jié)果；

S120利用優(yōu)化的遺傳退火算法將最優(yōu)模式子集調(diào)度到多核中；

S130對(duì)模式子集進(jìn)行評(píng)估；

S140對(duì)不滿足評(píng)估條件的模式子集進(jìn)行模式重組，執(zhí)行步驟S120。

優(yōu)選的，步驟S110所述對(duì)模式集進(jìn)行劃分的具體方法是：通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法與模式等長(zhǎng)劃分方法對(duì)模式集進(jìn)行劃分。

優(yōu)選的，步驟S120所述將模式子集調(diào)度到多核中的具體方法是：

步驟一、初始化種群Pop₀，交叉概率p_c0和變異概率p_m0；

步驟二、對(duì)于種群Pop_t中的每個(gè)子集p_i，計(jì)算種群中每個(gè)子集的適應(yīng)度f和所有子集適應(yīng)度f'_avr的平均值；