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高质量的海洋自然资源管理离不开数据和信息的支撑。鉴于海洋数据的特殊性，海洋数据处理常涉及长时间序列或大空间范围的处理工作，对于此类密集型计算为主的数据处理，通用型云平台存在效率不高的突出问题。文章在全面分析Hadoop平台原生资源调度算法的基础上，结合海洋数据处理密集型计算的特点，创新性地提出了基于竞争模型的遗传算法任务调度策略(CGA),有效地解决了遗传算法求解速度受初始化种群与种群进化测量影响较大的问题。此外，为加快收敛速度，引入竞争机制，构建基于种群竞争的自适应进化模型。通过实际验证和比对，证明改进后的算法在收敛速度及收敛结果的稳定性上都优于传统算法，有效地改进了海洋云平台资源调度的能力，提升了海洋数据的处理效率。 相似文献
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以众多遥感卫星的发射与行业应用系统为代表，遥感应用技术在近年间取得了快速发展，国产高分系列卫星等平台所提供的数据越来越丰富，以遥感共性产品作为信息源的应用系统也已经覆盖了多个行业。然而这两者之间的桥梁，即由国产卫星数据生产标准化系列遥感共性产品的能力，仍显得相对薄弱，极大限制了国产遥感数据的使用率与影响力。这一能力的改善需要从产品体系、产品算法与生产系统等多方面共同推进。本文从高分遥感共性产品生产系统的角度，针对系统所面对的来自数据集成、算法集成、生产编排与云计算等方面的诸多挑战，提出了一套完整的系统关键设计。系统在容器化集成运行的基础上，涵盖了集群、数据、算法、权限、参数、工作流、生产等一系列关键环节的关键技术。系统研发与生产实践表明，本系统可以流畅的集成各类共性产品算法，实现稳定高效的业务化生产平台，助力于国产卫星产品服务能力的有效提高。 相似文献
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