DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 展望 培育转基因抗蚜棉花是今后人们重点关注的研究方向之一，转基因抗蚜棉花不仅能减少农药的使用和残留，更可以提高棉花产量和品质，减少益虫死亡和维持生态平衡 [ 4 ] 。除毒杀蚜虫外，增强植物对蚜虫取食的耐受性也是未来抗蚜虫基因工程的研究方向之一，这是因为蚜虫的高繁殖率容易产生抗性的变异品种，而增强对蚜虫的耐受性可以减缓抗性蚜的产生，在生产上具有一定的应用价值。总结上述研究进展，有以下问题需要引起人们的关注： 5.1. 抗蚜的持久性 植物抗蚜性具有特异性，不同的抗蚜基因的抗性机制不同。但正是由于这种特异性的抗性和蚜虫高速的繁殖，使得相应的抗性蚜虫迅速出现。如抗蚜基因Nr在欧洲使用已达10年左右，抗蚜基因已被整合到了30个甜瓜栽培品种中，而其对莴苣蚜(Pemphigus bursarius)的抗性也正在丧失，2007年，首次报道该基因对特定蚜虫的抗性失效 [ 49 ] 。并且这种情形正在迅速地增多，目前提出了三种策略有助于减缓相应抗蚜基因抗蚜能力的丧失，分别是：1) 在使用当前抗蚜基因的同时，继续研究和鉴定新的抗性基因；2) 为了减缓抗性蚜虫的产生，应同时使用多个抗性基因，扩大抗虫谱；3) 应积极研究引入不易产生抗性的由多个数量位点和隐性位点控制的抗性基因 [ 50 ] 。 5.2. 转单个抗蚜基因的抗蚜效果不理想 迄今为止，棉花抗蚜基因工程的研究均集中在导入单个抗蚜基因，国内外已先后报道了多种具有抗蚜功能的转基因植物，而大多数抗蚜效果并不理想。抗蚜效果较差的原因可归纳为三点：1) 转单个抗蚜基因对靶标蚜虫的致死作用有限。蚜虫消化道内存在着其它营养补偿机制，在靶标消化途径受到抑制外，它可借助其它的代谢途径顽强存活下来。应对这种现象，可考虑同时导入多个外源抗蚜基因。多抗蚜基因的同时导入，不仅可以扩大杀虫谱、增强杀虫能力，而且可同时减缓蚜虫抗性的产生；2) 外源基因表达量较低。毫无疑问，外源基因的表达量与植株的抗蚜性成正比，所以提高抗蚜外源基因表达量是一条增加植株抗性的重要途径。一般可通过外源基因密码子优化，使用强植物启动子，利用基质结合区、定位信号等方式提高目的基因的表达量 [ 51 ] ；3) 与其他抗蚜途径相互补充。例如，通过调节植物体内自身的防御途径，增强植物对蚜虫的耐受性。对蚜虫的非致死作用可以减缓抗性蚜虫的产生，进而延长了相应外源抗蚜基因的使用期限寿命。 5.3. 抗蚜应采用综合策略 尽管目前已发现多种类型的抗蚜基因并显现出一定的生产应用价值，但对于棉田蚜虫的防治，应从整个生态系统的角度出发，尽可能通过微调来减轻蚜虫的危害，不能希望对蚜虫百分百得致死率，而是将蚜虫得危害降低在较低水平即可。转Bt棉花就是一个极好的例子，在防治棉铃虫的同时，忽略了棉铃虫对整个生态系统平衡的作用，结果导致次要害虫上升为主要害虫。 总的来说，当前基因工程培育棉花抗蚜品种重点、难点仍在于提升抗蚜基因的表达量和寻找高效抗蚜基因，棉花抗蚜品种的培育仍然需要深入的探索研究。
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user: 摘 要 随着人们对居住环境要求的提高，传统意义上的社区公园建设已经不能满足城市发展和居民的需求，本文根据社区公园的概念、建设特点并结合贵阳市的生态建设对社区公园建设策略进行了分析探讨，以期对社区公园的建设打下基础。 关键词 :贵阳，社区公园，建设策略，城市生态 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 社区公园建设策略研究背景概述 在《城市绿地分类标准》 (CJJ/T85-2002)中，社区公园的定义为“为一定居住用地范围内的居民服务，具有一定活动内容和设施的集中绿地，绿地类别为公园绿地”。同时根据建设内容、服务对象、服务半径的不同又分为居住区公园和小区游园两个小类，且备注栏强调了居住区绿地(G4附属绿地)不在社区公园范畴 [ 1 ] 。 社区公园因具有便捷、无处不在、占地规模可大可小的特点，呈散斑块状的出现在居住区，缓解了城市化与人居环境之间的矛盾，同时在改善、调节城市用地矛盾、帮助解决城市环境问题等方面作用巨大。 随着贵阳市城镇化进程的发展，社区的数量也随之增多，但传统意义上的社区绿化已经不能满足社会的发展及居民的需求。特别是贵阳市属于山地城市，山多地少，城市建设用地紧张，因此对贵阳市社区公园建设研究，较好地发挥社区公园的生态效应显得十分必要，本文分别从用地类别、规划设计、景观建设等方面将社区公园的建设对城市生态环境的影响及作用进行探讨，以期为山地城市社区公园建设提供支撑。
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user: 2. 贵阳市社区公园建设存在问题 2.1. 社区公园建设新旧社区差别大 贵阳市的城市发展由于受用地限制，呈现出主城区的小区以老旧小区为主，两城区以外的社区建设则以新建小区为主，二者的区别是老旧小区多是见缝插绿，且现存的绿地由于经费欠缺多养护欠佳，有的甚至挪作他用成为小区居民的停车场；而新区的社区绿地大多为房开投资，一般都会按照规划规定的绿地率进行绿地的建设，但建成效果与房价的高低有很大的关联性，出现部分新建小区绿地景观效果不佳。 2.2. 社区公园功能性体现不完善 社区公园的建设因其不像综合性公园或区域性公园那样影响较大，其所服务的对象是一定区域的居民，加之目前国内有关社区公园规划建设与管理的标准及规定较少，导致社区公园在规划设计过程中，公园的布局分区不均衡、功能不完善、设施不齐全等现象较为普遍，未体现公园绿地必要的功能性。 2.3. 社区公园建设特色不突出 在对贵阳市已建成的社区公园的调查中发现，贵阳市社区公园建设较为突出的问题是千园一面、小区景观辨识度不高、小区景观与建筑主体风格迥异等现象比比皆是；部分小区植物配置不合理，存在贪大求洋现象；部分社区公园植物种类单一、运营维护水平不高，未能发挥社区公园应起的作用等问题较突出；“新技术、新材料、新方法”的运用不多等。
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user: 3. 社区公园建设策略研究 针对上述问题，笔者认为社区公园的建设应从以下几方面不断完善才能实现社区公园建设的初衷。 3.1. 制定社区公园建设专项规划，完善社区公园保护相关规定 一是在城市总体规划及绿地系统规划中，争对贵阳市山多地少的特点，在市、县、区的绿地系统规划中对新建社区公园、成片开发的居住区编制社区绿化专项内容，从规划层面提出社区公园建设整体风貌和建设要求，建立并完善绿色图章制以保证社区公园的建设成果；二是因地制宜地制定社区公园建设相关技术标准，完善社区公园建设体系及相关的规定 [ 2 ] ，解决社区公园建设水平参差不齐的现象；三是结合近期出台的国务院关于《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》中提出的“已建成的住宅小区和单位大院要逐步打开，实现内部道路公共化”、拆围透绿等一系列要求，出台相关政策鼓励房开企业在新建小区过程中打破各自为政、建设封闭小区的做法，积极响应国家大力推广街区制的意见，通过采取土地置换、异地建设、谁开发谁受益等原则开展区域绿地的建设，实现社区公园和居住区绿地的成片开发，促进土地的节约利用，使一定区域内的绿地达到一定规模发挥公园绿地应有的生态功能；四是针对老旧社区，借鉴“口袋公园”的理念，在有限的空间内，采取见缝插绿、拆违建绿、立体绿化等方式实现社区公园建设 [ 2 ] ，达到改善老旧社区人居环境的目的。 3.2. 社区公园的设计应进行功能分区并体现文化性 社区公园作为为公园绿地系统最贴近大众生活的城市开放空间，满足了生活在城市中心区人们对公园的需求，为人们提供贴近自然的机会，因此社区公园建设的主要的任务之一是创造一个良好的交流和休闲空间，同时在空间的布局上还应考虑人们在空间中活动、逗留，并为他们参与活动创造适宜的条件 [ 3 ] ，根据居民的类型及活动需要进行合理的场地功能分区及附属设施配置以满足要求在社区公园建设中很有必要。 同时，在社区公园的景观设计中发掘地域特色、文化内涵并充分表达出来，公园绿地宣教、科普功能结合景观设计也是社区公园建设的重要内容和环节。通过在构筑物或景观细部的处理上或在标示牌、小品、铺装等造园元素设计上融入具有代表性的地域特色或文化内涵或达到普及科普知识的目的是行之有效的办法。 3.3. 社区公园的设计应提高可辨识性并体现生态性 作为社区公园使用者的社区居民，其对社区环境的要求是能够通过环境的特征来正确辨别位置和方向，使其能够按照不同时间和需要，以最便捷的的方式进行活动，要实现这一目的，可通过地形整理、空间分割以及景观要素差异性等来赋予特征。在植物的运用上，通过物种多样性、植物季相色彩变化、植物开花结果的变化、植物搭配层次的多样性及变化、植物芳香气味的变化等等方式来提高社区公园环境的可识别性及生态功能性 [ 4 ] ；同时在植物材料的选择上应大量选用低维护的本地适生植物及乡土植物，避免在运营维护阶段投入大量的人力及物力，以达到建设节约型园林的成效。 3.4. 社区公园的建设应融入“三新”技术运用，体现先进性 社区公园的建设也要与时俱进，尽可能融入新材料、新方法、新技术等理念。具体来说，现阶段应结合国家大力提倡的海绵城市的开展，通过采用透水铺装、下沉式绿地、雨水花园的建造实现社区公园建设低影响开发；结合节能、节水、节材、资源的综合利用和循环利用等理念，在小品、设施等的设计方面运用环保材料；利用以可再生能源为动力的基础设施，设置可循环利用的小品或可拆卸的景观小品使社区公园的建设达到建设节约型园林的要求。
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user: 4. 思考与建议 1、防灾避险功能的发挥应统筹规划不同用地属性的绿地 从《城市绿地分类标准》(CJJ/T85-2002)中对社区公园的定义不难看出，严格意义上的社区公园与我们平常所称的社区公园在用地类别上是有所不同的。笔者认为仅从用地性质来对居住区公园、小区游园及居住区绿地进行严格的区分，会人为的造成本该连接并形成一定规模的城市绿斑出现人为的区别和不连贯，不利于城市景观风貌的形成，降低了绿地的生态功能，将不利于城市生态环境的改善和城市防灾避险功能的实现。 另一方面，贵阳市中心城区由于开发密度过大，部分老旧社区因用地紧张，居住区绿地面积本就不大，要建成满足防灾避险要求的城市绿地更加困难。建议在城市规划中将用地属性不同的街头小游园、带状绿地、面积较大的附属绿地纳入防灾避险绿地的服务半径范围并提出整体建设要求，以实现功能需求 [ 5 ] 。 2、持续探索社区公园建设的生态性 由于社区公园所在位置的特殊性，使得社区公园在在城市生态建设中所起的作用不容小觑，特别是近年来贵阳市开展的“千园之城”建设，社区公园的建设为实现“300米见绿、500米见园” [ 6 ] 的绿地服务半径起到了重要作用，同时也为贵阳市生态文明城市的建设发挥了较大的作用。因此在今后的社区公园建设中如何体现生态性是我们今后要持续研究的问题。同时针对中心城区老旧社区公园的建设，如何进行功能和景观的提升改造、立体绿化的实施以及见缝插绿、整合城市用地建绿等技术和手段的研究也是我们今后工作中仍需关注的问题。 在下一步的工作中，还将探讨贵阳市作为典型的喀斯特岩溶地区，如何在社区公园的建设中融入海绵城市的建设理念，在城市居住密集区如何采用“渗、滞、净、蓄、用、排”的海绵技术并重点解决“蓄、用”的问题，还将是我们将来要研究和探讨的核心之一。
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user: 5. 结论 综上所述，社区公园建设的意义已不局限于具有休闲娱乐的公园绿地，而是随着社会的发展和城市的开放，已经成为了人们认知环境、享受生活的主要领域，也成为城市大生态建设的一个单元或细胞，通过成功的打造一个又一个的生态单元或生态细胞，将构筑成一个生态良好、环境友好的生态城市，为打造生态贵阳提供理论支撑。
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user: 摘 要 现阶段我国大部分城市的道路网都呈现小密度、大街区、宽红线的特点。交通拥堵也逐渐在大城市形成常态。而香港，由于地理原因，面积狭小，建设用地有限，发展成了大密度、小街区、窄红线的路网格局。但是香港的交通运行效率却非常高，道路运行十分顺畅，这和香港的交通设施以及交通组织管理特点是分不开的。作者近日路经香港，体验了香港的窄马路，密路网以及其高效的道路交通管理。在文章中，作者通过对香港道路网以及规划管理特点的介绍希望对未来内地城市道路交通规划的起到一定的借鉴意义。 关键词 :密路网，交通立体化，公共交通 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现在，在中国的内地大中型城市，随着城市人口以及城市交通流的增加，交通拥堵已经越来越常态化。而现阶段，大部分的管理者将焦点集中在设施的增加道路上，而缺乏从设施的改善和管理的角度解决交通问题。2015年12月20日至21日，中央城市工作会议在京举行，目的在于转变城市发展方式，完善城市治理体系，提高城市治理能力，解决城市病等突出问题。《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》指出，城市应加强街区的规划和建设，推动发展开放便捷、尺度适宜、配套完善、邻里和谐的生活街区。树立“窄马路、密路网”的城市道路布局理念，到2020年，城市建成区平均路网密度提高到8公里/平方公里(现在北京约为5公里/平方公里)，道路面积率达到15% (现在多数城市为12%左右)。以提高公共交通分担率为突破口，缓解城市交通压力。统筹公共汽车、轻轨、地铁等多种类型公共交通协调发展。而香港交通发展理念恰好符合中央城市工作会议的精神，设施上实现了“窄马路、密路网”，管理上也实现了多种公交方式协调发展，提高公交分担率。因此，作者希望通过对香港交通的介绍对我国内地城市的交通规划的起到一定的借鉴作用。 香港是全球高度繁荣的国际大都会之一，全境由香港岛、九龙半岛、新界等3大区域组成，管辖陆地总面积1104.32平方公里，建成区面积不到200平方公里，截至2014年末，总人口约726.4万人，人口密度居全世界第三，是典型的人多地少地区。而且香港有山有海，地势起伏较多，地形复杂，截止至2016年底，香港有道路2107公里，全港道路网平均密度约2公里/平方公里，建成区道路面积约为11.5公里/平方公里，是世界上道路密度最高的城市之一，见表1。 Table 1 Hong Kong road network length inde 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 路网总长度(km) 1984 2009 2040 2050 2076 2086 年份 2012 2013 2014 2015 2016 路网总长度(km) 2090 2093 2099 2101 2107 表1. 香港路网长度指标 数据来源：香港运输署网站。 同时香港也是世界上交通密度最高的城市之一，每公里道路约有273辆领有牌照的车辆在行驶，但是香港的道路交通却十分顺畅，多种交通工具(巴士、小巴、的士、电车等)组成的道路运输网络，蔓延至香港各个角落，提供者高效的运输服务，即使处于闹市区，汽车的平均车速一直保持在每小时25公里以上，其他地区则在每小时30公里以上，这不得不得益于香港的道路交通规划以及交通的组织管理。
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user: 2. 香港道路网的特点 2.1. 密度大、街区小 香港道路网的第一个典型特点就是密度大，与之相对应的就是街区较小，一般为50米左右，甚至有的街区仅二三十米。如此密的路网带来一个好处就是，人们在出行时有比较多的路径选择，可以根据自己的需要或者实时的道路运行状况来进行选择，而不会集中在一条或几条道路上，分流了道路交通量，缓解了单条道路的交通压力，提高了道路的通行能力，也提高了道路运行效率。尤其提高了整个路网的抗风险能力，高密度的路网冗余度较大，一旦出现突发状况造成网络中一个节点或一段路径的拥堵，不会对整体路网造成大的影响，整体路网的通行效率基本不变。 与之形成鲜明对比的是，北京的道路虽然宽，车道数多，但道路密度过低，街区较大，导致交通流集中在几条干道上。使道路交通压力过大，交通拥堵成为常态，而且路网的冗余度低，抗风险能力低，一旦发生交通事故，影响范围较大，容易造成局部交通瘫痪，对路网整体影响较大。 2.2. 道路红线窄 在香港，与小街区相对应的是香港的道路较窄，且多用单行道组织交通，见图1，由于香港地势比较复杂，因此基本没有自行车，电动自行车，摩托车等交通工具，路上也就没有自行车道。机动车道外侧就是人行道，香港的人行道也比较窄，大约只有两米左右，不管是写字楼、住宅还是商铺，直接开在人行道旁边，因此香港的道路红线较窄。与国内动辄六、七十米的道路红线，双向六车道、八车道的马路大相径庭。 图1. 香港的道路红线较窄 2.3. 路网不规则，坡度较大 香港的路网整体形态呈现出不规则的自由式路网格局，随处可见丁字路口，多路交叉，这是香港复杂的地形直接带来的结果。 由于香港依山而建，因此道路的规划和建设也是就着地形地势而建，部分道路的坡度较大。由于香港属于北半球亚热带季风气候，一年四季气候温暖湿润，一般不存在下雪、冰雹等恶劣天气，道路坡度的设计要求没有中国北方城市那么严格，局部经常达到10%以上，见图2。 2.4. 道路交通立体化设施比例高 由于香港的土地资源紧张，空间上平面扩展能力有限，因此，香港道路交通设施的立体化程度较高。例如新界、港岛、九龙之间的联系，共建有8条主要行车隧道，840条车行天桥、750条行人天桥和行人隧道，共车辆和行人立体化分流使用 [ 1 ] 。 在很多主要的商业圈内，也利用立体设施实现人车的分流，保证了道路交通的井然有序。空中走廊连接了道路两侧建筑，保证行人过街的交通需求的同时将地面路权更多的赋予机动车，提高了道路的通行效率，见图3。
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user: 3. 香港道路交通管理 3.1. 注重公共交通的发展 香港十分重视公共交通的发展，打造了多元化的一体化公共交通系统，公共交通方式包括地铁、轻轨、电车、巴士、小巴、轮渡、的士等 [ 2 ] 。2016年，香港每日约有1260万人次使用公共交通出行，见表2。 其中，港铁(Mass Transit Railway， MTR)为香港市区内最主要的公共交通工具，分九条路线(地铁公司六条，前九广铁路公司三条)，联系港岛、九龙、新界的荃湾、东涌、将军澳、上水、马鞍山、元朗、屯门等地，全长约240公里。 轻轨行走于新界屯门与元朗之间，并设有接驳巴士与其衔接。 巴士也是由多家公司运营，分为新巴，行走部分港岛路线；九巴，行走全九龙及新界；城巴，行走部分港岛路线(以上三家公司均有过海隧道或机场路线)；大屿山巴士，则只行走该岛仅有的十多条路线以及往来深圳湾口岸的两条线路；龙运，为九巴下属公司，经营新界与机场之间的巴士服务。 有轨电车则是至今保留的一种传统古老的公共交通方式，只在港岛市区(北面)行走但速度较慢，如作短程乘搭或市区观光，最为惬意。 轮渡主要是提供来往离岛以及港内线轮渡服务，是游客和市民往来港岛的重要选择。 多类型的公共交通工具共同承担了香港大量公共交通出行，见图4。 3.2. 限制机动车的增长 香港的常住人口约为北京常住人口的1/3，但是汽车保有量取不到北京的1/10，更值得注意的是，香港的汽车总量在过去的十几年间变化并不大，多年来年均增长率都在2%以下。 香港主要是通过控制汽车的拥有成本来限制汽车的增长。香港是全球的免税港之一，因此，汽车的购买是非常便宜的，同时，香港的经济水平也是较高的，所以香港人不买车肯定不是因为车贵，而是因为汽车的使用成本太高——上牌照贵、油贵、停车费贵 [ 3 ] ，这“三座大山”使香港居民不愿意买车，而具有更高使用公共交通的意愿，见表3。即使是已有私家车的居民在日常生活中也更倾向于使用公共交通工具。 图2. 香港部分道路坡度大 图3. 香港的立体化交通设施 图4. 各类公共交通方式的客运分担率(2017年1月) Table 2 Hong Kong public transportation volume per da 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 公共交通日客运量(万人次) 1135 1151 1140 1133 1163 1190 年份 2012 2013 2014 2015 2016 公共交通日客运量(万人次) 1208 1235 1253 1260 1260 表2. 香港公共交日客运量 数据来源：香港运输署网站。 Table 3 Hong Kong private car license annual fe 气缸容量(L) 私家车牌照年费(港币/年) 汽油 轻质柴油 1~1.5 (含) 3929 5389 1.5 (不含)~2.5 (含) 5749 7254 2.5 (不含)~3.5 (含) 7664 9124 3.5 (不含)~4.5 (含) 9534 10，994 >4.5 11，329 12，789 表3. 香港私家车牌照年费 数据来源：香港运输署网站。 3.3. 重视交通规划的引导作用 城市规划先行，将交通运输作为城市规划的一个子系统来通盘考虑和整体安排 [ 4 ] 。香港政府充分认识到道路建设和交通规划的重要性，意识到道路建设和城市发展之间的相互促进的互动关系，坚持道路建设要超前于城市经济发展的方针，采取率先规划、适度超前的建设原则。保证了道路的建设略领先于城市实际需求的20% [ 5 ] 。 例如位于新界东南部的将军澳，原来仅是一个人烟稀少的由鱿鱼湾、坑口、调景岭等地包围的海湾，1980年政府决定在将军澳填海发展新市镇。首先在1990年，来往将军澳与观塘的将军澳隧道通车，紧接着1998年，将军澳地铁支线动工，并与2002年8月18日正式通车。在交通规划的引导下，现在将军澳已经发展成一个人口规模约26万人的新市镇。 3.3. 以交通枢纽为核心进行城市的一体化综合开发设计 城市道路的通畅与城市土地开发模式也是密切相关的，而以公共交通为导向的城市发展战略(Transit Oriented Development，简称TOD)是现在世界上大都市的普遍开发模式，尤其是以交通枢纽为核心的城市一体化综合开发设计 [ 2 ] 。TOD的主要特征是土地使用高效、城市发展具有活力、且有利于城市的可持续发展。香港政府也是从很早就树立了TOD的开发理念并实践到城市的规划建设中去。 在城市的开发建设过程中，实行沿轨道交通轴线线性发展，轨道站点高密度大规模开发模式，见表4，因此形成了许多交通便利、商业繁荣、集中紧凑的城市次中心，如尖沙咀、湾仔、沙田等。更为重要的是，香港严格管理住宅的建设，在住宅建设之前必须申请到公共交通的配套线路，保证住宅建成后住户出行方便。全香港约有45%的人口居住在距离地铁站仅500米的范围内，九龙、新九龙、香港岛等地这一数据更是高达65%。 Table 4 Relationship between Hong Kong subway station and surrounding land volume rat 地段 地区 商业容积率 住宅容积率 一级商务中心 中环 12~15 8~10 二级商务中心 尖沙咀 12 7.5 湾仔 10-12 8 零售商务中心 铜锣湾 —— 7.5 新市镇中心 荃湾 9.5 6~6.5 住宅区中心 九龙湾 12 5 一般住宅区 奥运/九龙 8 6.5~7.5 两湾河 —— 5 荔枝角 —— 7.5 无地铁地区最大容积率 中心附近 —— 5 —— 新市镇 —— 3 —— 表4. 香港地铁站与周边土地容积率的关系
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user: 4. 小结 从香港的路网特点及交通规划管理经验可以看出，如果要实现“窄马路、密路网”的基础设施建设目标，并提高公共交通分担率，必须从以下几方面着手：提高城市支路网密度，增加路网冗余度，提高路网的抗风险能力；提供立体化交通基础设施的供给，将交通流从平面转移到空间扩张；大力发展公共交通等集约型交通方式，限制小汽车的使用，节约道路等空间资源占用；利用交通规划的前瞻性，引导城市的空间发展，调节城市交通需求；大力发展多类型的公共交通系统，适应不同类型的出行需求；以交通枢纽，尤其是公共交通枢纽为核心进行城市的一体化开发设计。我国其他城市，尤其是交通矛盾突出的一些大中型城市在交通的组织、管理和规划等方面吸取香港的成功经验，争取早日实现城市工作会议提出的发展目标。
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user: 摘 要 Docker是一个开源的云计算应用容器引擎，由于可以使数量巨大的应用程序在已有的服务器上运行，因此受到广泛的关注。将Docker技术与微服务相结合可以显著改善性能，但是也带来了如何有效部署的问题。本文在分布式估计算法和人工蜂群算法的基础上，提出了一个称为MOMDA-ABC的算法。该算法可以优化部署微服务的Docker容器间的通信距离和主机数，从而使得云计算平台的性能有效提升。实验结果也证明该方法的有效性。 关键词 :Docker，微服务，人工蜂群算法，分布估计算法 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 云计算(Cloud Computing)，简单来说就是一种互联网的计算方式，根据用户需求为用户提供各种基于互联网的软硬件服务。大家所熟知的云计算几种服务模式：基础设施即服务、平台即服务以及软件即服务，很好的将云计算划分成各类按需提供服务的形式。当然，云计算能够提供超大规模的计算能力，能够为公司提供超高的可靠性和扩展性，保证数据的安全和对资源的伸缩利用，除此之外费用还极其廉价。但是云计算在使用过程中出现的问题：1) 无法提供多实体资源的切分，2) 计算机使用效率不高，3) 定制服务难满足需求。所以需要虚拟化技术来填补云计算中资源粒度划分问题。 虚拟化(Virtualization)，简而言之就是将一台计算机按照不同需求将实体资源(CPU、内存、硬盘存储空间和网络等)切割开，并且相互独立互不影响，这样可以有效的提高计算机的利用效率。但是现有的虚拟化技术随着互联网的发展也出现了相应的问题：1) 传统虚拟化资源划分粒度太大；2) 占用资源多；3) 并且迁移耗时耗力。所以需要新的虚拟化技术带来对上述问题的更好的解决办法，Docker容器技术能够很好的解决这几个问题。 Docker容器技术的出现，很好的解决了传统虚拟化技术的众多问题，Docker容器具备如下特点：1) 独立性；2) 细粒度；3) 快速创建和销毁；4) 很多管理工具。但是容器的出现不能简单的用于替代传统虚拟化技术，需要寻找新的应用场景，所以可以通过利用容器技术来支持微服务开发架构，使得服务的维护更加方便快捷。微服务开发架构为开发者提供了可以更好开发应用程序的开发模式，它具备的特点：1) 各个微服务间相互独立；2) 每个微服务都是一个原子化的服务，即不能再划分成更小的服务；3) 并且各个微服务能够快速的组合重构成一个系统。随着Docker容器技术和微服务开发架构的完善，相信未来能够为云计算提供更加便捷的服务支持。 虽然Docker和微服务的结合能够很好的为现有的云计算提供更加便捷的服务支持，但是当结合Docker与微服务是也会产生相应的问题。本文着重考虑将以微服务架构开发的各个微小的服务部署到支持Docker容器虚拟化的服务器上将会产生的难点问题：将各个微服务部署到Docker平台上后各个微服务之间的通信时延问题，降低各个微服务之间的通信时延能够很大程度上降低服务访问的时间，提高用户体验。与此同时，考虑降低主机的数量，达到节约能源的效果。据此本文结合人工蜂群算法和分布估计算法(EDABC)用于完成降低通信时延和减少主机数量。 本文的组织结构如下：第二节首先简单介绍一下相关背景知识，以及将问题模型化，最后介绍人工蜂群算法的基本概念。第三节介绍相关研究工作。第四节先介绍分布估计算法以及如何在人工蜂群算法中使用改进的UMDA构建一个概率模型。第五节实验部分对给出的实验结果进行分析。最后一节总结本文中的研究工作，以及对未来研究工作的展望。
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user: 2. 背景知识 2.1. Docker与微服务 随着虚拟化技术的不断发展，人们对于虚拟化的技术革新需求越来越高，2013年以来由dotCloud这个Paas提供商在Github上开源的容器引擎Docker [ 1 ] 进入虚拟行业的视野，相较于传统的VM虚拟化技术，Docker以占用资源少，并且支持简单快速的构建、分发和运行获得包括亚马逊、Google、微软和阿里云等云计算服务提供商的青睐。 Docker (容器引擎)，简而言之是个用于将各种各样应用程序打包(pack)、分发(ship)和运行(run)在一个轻量容器中的发布在github [ 2 ] 社区的开源项目。Docker容器是一个与硬件和平台都无关的虚拟化技术，那么可以在任何平台运行，你的个人电脑、工作站、远程服务器等。Docker使用C/S架构模式，用户或者管理者使用远程API管理Docker容器，可以实现创建镜像、启动容器和分发容器等。 如图1右边所示，Docker具备的特点：1) 独立性：每个容器既是一个独立完整的执行环境，不依赖外部环境；2) 细粒度：每台物理机可以同时运行几百甚至上千的容器数量，每个容器的粒度很小；3) 快速创建和销毁：每个容器可以在以秒为单位的时间内创建以及销毁；4) 很多管理工具：具有数量众多的容器编排和管理工具，能够实现服务的组合调度。 如图1所示，相较于传统的虚拟化技术(VMs)，Docker容器虚拟化具有非常明显的优势。首先从占用的存储大小上来看VMs占用非常大，这也导致很难用于调度，相反Docker容器的占用极小管理方便。其次运行VMs需要首先消耗大量的CPU和内存资源，留给应用程序的资源就会减少很多，相反Docker容器运行消耗的资源相较于VMs可以忽略不计。另外从可移植性角度来看VMs庞大不好移植，而Docker容器可以做到随时随地，以秒级别的速度运行起来。总的来说，相较于传统的虚拟化技术，Docker容器具有非常明显的优势，随着时间的推移，Docker容器技术将会越来越完善。Docker容器技术的出现很好的解决了虚拟技术的相关问题，同时也需要为Docker容器虚拟化技术融入现有的云计算平台找到更多的应用场景，随着Docker容器技术的出现各个微服务可以使用更小粒度的容器进行部署，而且Docker容器的管理方便，能够很好的管理各个微服务。 微服务的出现是由于服务的疯狂增长使得现有的单体式软件开发架构急需改变，随着Docker容器技术的日趋完善，让微服务架构受到广大软件开发者和云服务提供商的重点关注。2016年四月，Uber [ 3 ] 退出基于模块的monolithic整体架构，转变为灵活的微服务架构。将服务拆分的微服务架构，采用相对独立的服务进行管理，相互之间使用同一的接口来进行交流，体现优势包括：1) 可控的复杂度。2) 各个微服务独立部署。3) 应用的扩展性增强。4) 各个微服务可以根据各自特点选择相应的技术。5) 增强了容错能力。 如图2所示，左边既是单体式架构，那么看到应用开发既是在同一个框架中开发。右边就是微服务开发架构，微服务具备的特点：1) 相互间独立：相较于单体式架构，每个服务既是一个独立的服务，也是一个完整的自治系统，能够独立提供服务。2) 原子化：与单体式架构不同的是每个微服务一定是一个原子化的服务，即服务不能再进行划分成比现在更小的服务。可以通过多个微服务组合成一个某个系统来达到某些目的。3) 组合和重构：微服务的特点既是能够快速的组合和重构，相互间组成一个系统，在 图1. VMs vs. Docker容器 图2. 单体式架构vs. 微服务架构 这个系统中的各个微服务是松耦合的关系，每个微服务机构简单，这样扩展性会更强。 2.2. 多目标优化问题定义 如 [ 4 ] 所描述的多目标问题如下所示： (1) (2) 其中，n维的向量 和k维向量 表示决策向量， 表示决策空间， 是由目标向量形成的目标空间， 是约束条件，决定决策向量的可行域。 可行解集 是满足约束条件的决策向量 构成的集，如下： (3) 那么目标空间对应如下： (4) Pareto最优解集和Pareto前沿定义： 对于集合 ，决策向量 是非劣的，当且仅当： 优于 。 Pareto前沿之间的关系是无差别关系，所有Pareto前沿的集合称作Pareto最优解，对应到二维目标函数的Pareto前沿解集对应曲线称作Pareto前沿面(Pareto Front)，如下图3所示。 2.3. 双目标问题定义 将要定义的问题是在云计算Docker平台上部署微服务，这是一个装箱的问题，要被装箱的就是部署在Docker容器里的微服务，并且由于微服务数量众多模型化的变量众多，各个变量之间由于通信存在着关联，与此同时变量间存在着一个无向有环图。另外箱子就是代表着的服务器资源，包括：CPU、RAM等。 首先需要考虑到在服务器上部署服务资源的有效利用是很重要的，需要用更少的主机来完成工作需求，并且不再使用二进制矩阵形式表示容器和主机间的关系而是使用 表示容器与主机的配对， 表示容器即变量的数量。 和 分别表示RAM和CPU资源，其中 表示预先设定的主机数量， 即使某一台主机，用 表示在第k台主机上的容器占用CPU资源的集合。同时用 表示在第k台主机上的容器占用的RAM资源的集合。那么第一个需要优化的目标： (5) 约束条件： (6) 上述约束条件中(6)分别用于保证某一台主机不会产生CPU和RAM溢出。 其次需要考虑的是部署在服务器上的容器由于各个微服务之间的通信带来的时延问题，同样的使用 表示容器与主机的配对， 表示容器即变量的数量，其中 代表了与 构成同一个应用的微服务标号， 代表了时延因子。那么第二个需要优化的目标是： (7) 图3. 双目标Pareto前沿面 2.4. ABC算法描述 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm， ABC)是由土耳其学者KaraBoga [ 5 ] 提出的模拟蜜蜂群体寻找优质蜜源的仿生智能计算方法。通过每个个体的分工以及信息共享，一起完成蜜蜂的采蜜工作。同时知道单只蜜蜂的能力有限，不过整个蜂群却总是能够找到优质蜜源。ABC算法的主要特点是在搜索过程中只需要对问题进行Pareto支配原则判断作为进化依据。 人工蜂群算法的搜索模型包括的要素：蜜源、采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂。蜜源代表了优化问题的可行解，采蜜蜂存有蜜源的有关信息，观察蜂通过蜂巢的跳舞区分享采蜜蜂的相关信息来选择蜜源，侦查蜂则随机搜索新的蜜源。 多目标人工蜂群算法的具体步骤： 1) 蜂群和参数的初始化，依据Pareto支配原则找到所有非劣解并更行外部档案完成初始化； 2) 将种群分为采蜜蜂和观察蜂，采蜜蜂根据外部档案的非劣解进行领域搜索，依据Pareto支配原则判断新的久的解的支配关系，保留优质解；观察蜂依据采蜜蜂进行领域搜索； 3) 侦查蜂当循环计数变量trail达到限定上限的解抛弃，并随机产生一个新的解； 4) 当前种群中Pareto最优解更新到外部档案中，可根据拥挤距离裁剪外部档案； 5) 循环第二步到第四步直至结束，得到结果。
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user: 3. 相关研究工作 目前，随着云计算的发展，虚拟化技术的应用越来越广泛。来与此同时，云计算的资源调度问题也日趋严峻。近些年，越来越多的学者开始使用进化计算(Evolutionary Computation， EC)算法用于处理云资源调度问题，这些算法可以在拥有众多变量的NP-难问题提供全局解。ZHAN和LIU [ 6 ] 等人总结了近几年将进化计算结合到云计算资源调度的研究，其中将云计算中资源调度的问题总结为三个大类：应用层(软件)调度问题、虚拟层(平台)调度问题和基础层调度问题。其中在虚拟层调度问题中可以划分为：负载平衡调度、能源减排调度和成本效益调度三个问题。 从平衡物理机负载来说，Hu [ 7 ] 等人使用GA算法来进行在物理机上部署虚拟机以此达到负载平衡，他们使用不同的染色体编码方案，每个物理机可以托管多个虚拟机，所以他们的GA方法使用树型编码方案来指示在每个物理机上创建多少个虚拟机。在运行时，GA方法重新映射虚拟机和物理机之间的关系，以此实现最大化的负载平衡。该方法的缺点是树型编码仅能支持15台虚拟机的调度。 除此GA方法以外，Lu [ 8 ] 等人使用ACO方法快速的找到最近的无负载云资源。在他们的研究中，并不是在不同的云资源上调度虚拟机，而是在一些虚拟机超负荷时执行ACO来进行处理。ACO过程就像蚂蚁搜索食物以便找到最佳物理资源一样(如：无负载节点)，并创建新的虚拟机来分担负载。该方法的缺点是在蚂蚁搜索食物过程中对超负荷虚拟机的标记工作的耗时。 另外，从尽可能减少物理资源的角度看，Chen [ 9 ] 等人使用虚拟机和物理机映射的编码方案。每个基因代表一个虚拟机，基因会根据相应的虚拟机大小进行排序。这样如果染色体无效该方法可以使用贪婪策略将一些虚拟机移动到其他的物理机上，避免了同一台物理机上的虚拟机大小超过物理机大小。该方法的缺点是需要对虚拟机的大小进行排序，而且使用贪婪策略在时间上的消耗太多。 在减少物理机资源上除了GA方法以外，Feller [ 10 ] [ 11 ] 等人通过使用ACO方法以实现在物理机上调度虚拟机，以此减少过物理机的数量来达到减少资源的效果。他们把资源调度问题建模为多维装箱问题，在蚁群算法的每个步骤中，根据信息素信息，蚂蚁会试图有效的选择下一个虚拟机放置在物理机上，目的为了达到尽可能的利用到每个物理机的资源，使得每个物理机上能够放置更多的虚拟机，以此减少物理机的数量。该算法的缺点是随着虚拟机的增加算法的时间需求呈现指数型增长，无法对更多数量的虚拟机进行部署配置。 随着Docker容器的开源，Docker公司也随后提供了集群管理工具swarm [ 12 ] [ 13 ] ，Swarm提供了三种策略来对容器进行部署：spread、binpack和random。首先，spread策略是swarm集群管理的默认策略，swarm会根据各个节点正在运行的容器数量进行部署容器，在此策略下会选择容器数量少的节点来启动所需的容器，这样就可导致稀疏扩展容器。其次binpack策略是根据各个节点的资源使用情况来分配容器，因此此策略会留出空间来给更大的容器运行，可以避免碎片化的产生。另外，random策略正如字面意思就是随机部署容器到各个节点上。 Google公司的Abbhishek和Luis [ 14 ] 等人提出在谷歌的平台上使用Borg来进行对整个服务平台的管理。Borg可以跨越多个集群支持成千上万的机器。他们提出Borg系统架构和重要的设计决策，对某些决策进行定量分析。该系统的缺点是过于复杂的语言规范以及对资源的自动化请求工作比较复杂。另外Google公司开源在GitHub上的一款Docker容器管理工具Kubernetes [ 15 ] 受到广大开发者的关注，其中也包括各大互联网公司(如亚马逊、阿里云和腾讯云等)的关注。Kubernetes能够实现自动装箱，根据资源需求放置容器。而且还能够实现水平缩放以及服务发现和负载平衡等功能。Kubernetes能够监控应用程序的运行状态并对应用程序配置进行更改。当然kubernetes缺点是没有想swarm那样容易上手，而是具备比较复杂的配置。 Docker可以在云中运行复合应用程序提供良好的基础，特别是如果是云本地的。然而，Docker专注于在一个主机上管理容器，但是SaaS提供商需要一个由多个主机组成的容器管理解决方案。Rene和Florian [ 16 ] 等人对解决方案进行详细的分类，并将其映射到案例的研究中，并且确定了差距和集成的需求。他们利用他们自己的集成组件和工具增强功能弥补了这种差距，从而产生了目前最完整的管理套件。但是存在的缺点是需要映射到对应的案例中，需要针对相应的案例进行相应的研究。 Marcelo和David [ 17 ] 等人对于使用Docker容器的微服务架构进行了性能的研究。在他们的研究中，主要工作目的就是比较在应用程序运行在单体式架构和微服务架构这两种架构的性能。比较在这两种架构的模型中的CPU和网络运行基准的性能，因此为系统设计者提供分析指导。但是该方法的缺点是智能提供相应的分析指导，还未能直接为系统设计者带来相应的方案。 通过回顾容器技术和微服务架构中的服务发现的挑战，Joe和Walter [ 18 ] 等人通过介绍Serfnode，一个完全分散的开源解决方案，基于Serf项目的服务发现问题。Serfnode是一个非入侵性的Docker镜像，构成一个或者多个任意的容器。可以实现监视和自我修复。研究者将现有的解决方案用于服务发现问题，作为Serfnode的可扩展性的一个例子，展示了使用Git在Docker容器之间构建文件系统同步解决方案。 Xinjie和xili [ 19 ] 等人设计一个AODC的资源分配框架，以最小化数据中心中的应用程序部署成本，并支持自动扩展，利用Docker容器的功能对AODC资源分配问题进行建模，并为具有多样化和动态应用程序以及大量物理资源的数据中心提出可扩展算法。Johanson和Dullo [ 20 ] 等人在海洋观察系统收集气候相关事件序列数据，为了交互探索和分析这样的高维数据集，他们开发出OceanTEA软件。使用微服务开发架构并利用Docker平台实现通过机器学习方法的时间模式将交互式数据可视化。OceanTEA的微服务架构确保充桌面计算机无缝扩展到云计算基础架构的可维护实施。 遗传算法(GAs)是解决硬优化问题的强大技术。但是，可扩展性问题可能会阻止它们应用于现实问题。利用云中的并行GA可能是一种经济的方法，可以获得时间有效的解决方案，利用云的吸引人的功能，如可扩展性、可靠性和容错成本效益。Pasquale和Filomena [ 21 ] 等人提出一种使用全局并行化模型分发GA的方法，在Docker平台上利用软件容器及其云编排。他们还以DevOps方式设计了涵盖每个云GAs分布阶段(从资源分配到实际部署和执行)的概念工作流。Pasquale和Filomena [ 22 ] 等人提出在云环境中开发、部署和执行并行遗传算法(Paralle-GA)。以分布式方式从资源分配到实际部署和执行的不同阶段。该方法的缺点是扩展性不够，需要进行有计划的评估。 近两年在Docker容器虚拟化平台上的研究工作，以及人们对于微服务架构的研究，并且看到使用GA遗传算法在利用容器和云编排一起进行容器的管理。通过前人的研究本文在新的虚拟化技术Docker容器平台上基于资源的降低基础上提出了降低部署在容器中的各个微服务之间的通信距离问题。
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user: 4. MOMDA-ABC 4.1. 分布估计算法描述 分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm， EDA) [ 23 ] 对问题进行优化是通过将统计学习结合进化计算对搜索空间进行采样来产生新的优秀个体。分布估计算法通过构建概率模型可以清晰的表示出变量间的相互关系，帮助解决离散型的实际问题。对EDAs的划分，可以分成如下类别：1) 离散型；2) 实数型；3) 排列型；4) 遗传编程型；5) 多目标EDA。 4.2. UMDA UMDA (Univariate marginal distribution algorithm) [ 24 ] [ 25 ] 是由德国学者Muehlenbein等人提出。在EDAs算法中是用于解决变量无关的问题。它通过在优势种群中构建概率模型用于估计联合概率分布并进行采样： (8) 在本论文的工作中，调整概率模型从优势种群中的估计联合概率的方式，用于针对使用人工蜂群算法解决多变量相关问题中建立变量相关的联合概率分布。需要根据变量间的关系构建一个集合 ，其中变量 集合是和当前选定的变量具有通信关系的变量集合用于保证能与相关的变量相互靠近以减少通信距离，变量 集合用于保证需要部署的所有微服务能够相互靠近进而减少部署过程中需要的主机数量。 4.3. MOMDA-ABC算法描述 通过改进分布估计算法中的UMDA的概率模型构建，并结合进人工蜂群算法中构建多变量之间的相关性，从而解决之前提出的在Docker平台上部署带有通信的微服务所带来的多变量间的相关性。 1) 初始化 在方法中首先随机生成一个种群即初始种群。正如第二节中所述，改变种群个体的编码方式，种群个体中的变量代表了部署在容器中的微服务与主机的配对关系，即一串n个数字表示代替了二进制编码所要使用的矩阵需要 个二进制数字。不仅使得存储算法迭代过程存储空间的节省，也使的使用改进的UMDA和ABC算法更加方便清晰，同时需要在初始化之后对外部档案进行更新。 2) 采蜜蜂和观察蜂 采蜜蜂是代表了蜂群中最大的群体，在整个算法中用于保持对有前景的个体的继续探索。在每次迭代过程中，将会随机的选取外部档案中的一个解对当前的领域搜索进行指导。采蜜蜂将会根据改进的UMDA构建的概率模型进行领域搜索。同时观察蜂也会集合改进的UMDA构建的概率模型进行搜索用于保证迭代过程中的群体的多样性。 3) 侦查蜂和种群控制比例 在蜂群采蜜过程中，侦查蜂是种群中比例最小的群体，它一直处于一种随机的搜寻状态用于保证能在蜂群采蜜中寻找到更多的蜜源，也是用于提高种群的多样性。在种群的比例控制中，采蜜蜂占比60%，观察蜂30%，剩余的就是侦查蜂10%。伪代码如算法1。
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user: 5. 实验 5.1. 设计与说明 在本节中将会对算法MOMDA-ABC进行模拟实验，通过与一个非常经常使用的算法FFD和原生的多目标人工蜂群算法进行比较，以此体现算法MOMDA-ABC对Docker容器平台的微服务的部署这个新的模型的性能表现。 在本实验中，设想一个在线教育系统，如图4所示。将会提供不同层次的在线课程给不同地方的学生。学生可以在系统中选择一系列的服务，包括课程选择服务、笔记功能服务、交流讨论服务等服务。这样在线教育系统可以服务很多的用户，将会生成更多的服务。 实验设置如下：模拟实验平台是4核8GB内存的MAC电脑。集群包括每台主机的资源：24核和50 GB内存。在每台主机上其中的一个部署微服务的容器只能对应一台主机，不存在一个编号的容器部署到多个主机上的情况。其中模拟出多种容器的配置，包括1核、2核、3核和4核，以及2 GB、4 GB、6 GB和8 GB内存。 在此试验中参数的设置如下：NP = 150 (种群的数量)、Limit = 50 (单个个体未更新循环的极限次数)、maxCycle = 300 (总的循环次数)、以及根据上述的种群比例控制，采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂分别占比60%、30% 图4. 在线教育系统示例 和10%。通过在MAC电脑上运行Matlab程序，获得输出的外部档案Rpop，其中包括通讯距离和主机数量。 5.2. 实验结果与分析 实验结果图5展示了使用MOMDA-ABC算法对双目标通信距离和主机数量进行优化所得的Pareto 前沿面，其中f1表示通信距离，f2表示主机数量。此图表示的数据是容器数量160个，每个容器的cpu和内存大小分别在1核、2核、3核和4核，以及2 GB、4 GB、6 GB和8 GB内存。 实验结果表1展示了FFD、ABC、MOMDA-ABC三种不同的方法对不同的容器数量进行优化的结果。实验的结果可以通过通讯距离和主机数量来进行评价。其中通讯距离越短表明通讯成本越低，而主机数量越小则表明相应的运营的维护成本越低，通讯距离和主机数量是通过程序运行的输出获得的。实验结果表明，MOMDA-ABC方法较现有的方法随着容器数量的增多能够较好的对双目标通讯距离和主机 Table 1 FFD， ABC and MOMDA_ABC algorithm 80 FFD 145 10 ABC 124 11 MOMDA-ABC 85 11 100 FFD 183 12 ABC 170 14 MOMDA-ABC 124 13 120 FFD 218 15 ABC 195 18 MOMDA-ABC 161 17 140 FFD 253 18 ABC 244 22 MOMDA-ABC 201 20 160 FFD 291 21 ABC 286 25 MOMDA-ABC 238 23 表1. FFD、ABC和MOMDA_ABC算法比较 图5. MOMDA-ABC算法所得前沿面 数量都进行很好的优化。 实验结果图6展示了使用方法MOMDA-ABC在运行时间变化情况。实验结果可以通过时间曲线进行评价。其中时间表明随着容器数量的增长算法运行时间的增长变化。实验结果表明，相较于Feller [ 10 ] 等人使用ACO算法运行时间指数型增长情况，使用MOMDA-ABC方法能够在增长到500个容器数量情况下实现线性增长，表明算法的运行时间具有更高的效率。 实验结果图7展示了使用方法MOMDA-ABC针对参数hostParam的变化满足不同用户群体的需求。实验结果可以通过通讯距离均值、主机数均值和预设主机参数hostParam来进行评价。其中通讯距离均值越短表明通讯成本越低，而主机数量均值越小则表明相应的运营的维护成本越低，同时预设主机参数hostParam的增长体现对通讯距离和主机数的影响情况。实验结果表明，从图中能够直观的发现当预设主 图6. MOMDA-ABC算法运算时间 图7. 预设主机参数host Param的变化 机参数hostParam增长的时候通讯距离均值会相应的降低(如图中蓝色的柱形降低)，而当参数hostParam增长则主机数量均值则会相应的增加(如图中红色的柱形增长)。对于不同的用户可以根据自己需求配置不同的主机参数满足相应的需求。 实验图表展示。
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user: 6. 总结与展望 本文通过使用MOMDA-ABC方法运用于Docker和微服务平台，通过实现对容器间的通讯距离和主机数量双目标优化，进而实现对容器间通讯距离的降低和对容器主机数量使用量的降低。实验表明本文中的方法能够有效的优化通讯距离和主机数量，并能使得算法的实验时间得到显著提高。本文的研究能够对Docker与微服务的结合起到促进的作用，使得在应用微服务架构开发应用程序部署到Docker平台后能够有效的解决通讯和能耗的问题。同时对于云计算的发展起到一定的促进作用，让更多的人能够使用微服务开发架构，并使用云计算提供平台支持。 通过本文的研究，可以发现分布估计算法与启发式算法的结合能够有效的提升算法的时间，相信可以结合其他的不同启发式算法或改进分布估计算法的概率模型应用在更多的问题上，在未来的工作中，考虑结合进来多种分类器 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] 对Docker容器的分类进行研究工作，与此同时可以将MOMDA-ABC算法结合逻辑 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] 进行机器人的研究，另外在机器人情感分析 [ 33 ] [ 34 ] 和机器视觉 [ 35 ] 中结合MOMDA-ABC算法进行深层次研究，最后在领域学习中 [ 36 ] 结合此算法也将会是一个研究方向。
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user: 摘 要 采用水热法制备了Gd 2 O 3 :Er/Yb纳米线，使用980 nm和488 nm激光作为激发光源，研究了Gd 2 O 3 :Er/Yb纳米线的上转换和下转换发光特性。研究发现，随着激发功率密度的增大和温度的升高， 2 H 11/2 - 4 I 15/2 和 4 S 3/2 - 4 I 15/2 的发射强度之比明显增大，这种现象被归因于电子的热激活速率增大， 2 H 11/2 和 4 S 3/2 能级上的电子布居数的改变。 关键词 :纳米线，上转换发光，荧光分支比，热激活 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来低维纳米材料引起人们极大的研究兴趣 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。零维纳米结构(量子点或纳米颗粒)可用于量子点激光器 [ 6 ] 、存储元件 [ 7 ] 、传感器 [ 8 ] 、光探测仪 [ 9 ] 和二极管照明 [ 10 ] 等方面。与零维纳米结构相比，一维纳米结构在研究电子跃迁、热传导、光学和磁学性质对尺寸、维度的依赖关系方面提供了一种更好的模型 [ 11 ] ，尤其是纳米线，它是构造纳米结构的桥梁，目前世界许多研究组均致力于纳米线的合成、性质和应用等方面的研究。上转换材料是一种在红外激发下能发出可见光的发光材料，即将红外光转换成可见光的材料。最近，纳米体系中红外到可见的上转换发光成为一个重要的研究热点问题，本文研究了Gd 2 O 3 :Er/Yb纳米线的光致发光性质，分析了上转换发光的激发原理及发射强度与激发功率密度以及温度的依赖关系，本文工作的研究意义在于探索Gd 2 O 3 :Er/Yb纳米线在上转换发光中的特性，并阐明其机理。
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user: 2. 实验方法 采用水热法制备了Gd 2 O 3 :Er/Yb纳米线。水热法的原理是在密封的压力容器中，以水为溶剂，在高温高压的条件下进行化学反应得到最终产物。具体步骤为：称取计量比的Gd 2 O 3 、Er 2 O 3 、Yb 2 O 3 ，将其溶于适量的硝酸溶液，形成稀土硝酸盐， 向硝酸盐溶液中滴入NaOH，产生白色絮状沉淀，继续滴加NaOH直至PH值调节到13，将白色絮状沉淀装入反应釜中，置于设好温度的烘箱中若干小时，取出反应釜，将产物离心数次后烘干，得到白色固体氢氧化物，将其在500℃进行灼烧，得到最终产物。