云环境中跨组织层次工作流调度算法的研究

"这篇研究论文集包含了多个关于人本计算、云计算和数据处理技术的议题。其中一篇重点关注了云环境下的跨组织层次工作流调度算法，这是云计算领域的一个重要研究方向，旨在优化分布式系统中的任务分配和执行效率。" 云环境下的跨组织层次工作流调度算法是针对大型、复杂的工作流程在云平台上的管理和执行提出的策略。在云环境中，资源的动态性和不确定性增加了调度的复杂性。这种算法的目标是确保工作流的有效执行，同时考虑资源利用率、任务依赖性、响应时间和成本等因素。文章可能探讨了如何构建一个能够适应不同组织间协作需求的层次结构，并通过智能调度方法来优化任务的分配和执行顺序，以达到性能最大化和资源消耗最小化。 论文集中的一篇论文提出了基于眨眼间隔的用户满意度评估模型，这可能是一种利用生物信号来衡量用户对系统交互体验的满意度的新方法。通过分析用户的眨眼间隔，可以推断出他们对系统操作的反应和满意度，从而改进人机交互设计。 另一篇论文介绍了一种AK-medoids聚类算法，该算法优化了初始中心的选择，以提高聚类效果。在数据挖掘和模式识别中，聚类是关键步骤，优化初始中心的选择可以显著影响最终的聚类结果。 在协同图形编辑系统中，撤销/重做操作是必不可少的功能。有关这一主题的论文可能提出了一种在位图基础之上的实现机制，允许用户有效地管理他们的编辑历史，提高了团队合作的效率。 此外，本地自适应模糊Petri网被应用于多因素问题的结果预测中。模糊Petri网是一种结合了模糊逻辑和Petri网的工具，适用于处理不确定性和模糊性的系统建模，它在预测具有多种影响因素的问题时能展现强大的能力。 最后，论文集还涵盖了基于网格的模拟环境，用于并行探索具有大量参数空间的agent-based模型。这样的模拟环境可以帮助研究人员快速测试和评估不同参数设置下的模型行为，特别是在复杂系统的研究中。 这些论文反映了当前信息技术领域的热点研究，包括云调度、用户体验评估、数据处理算法以及模拟和预测技术，对于理解并推动云计算和人本计算的发展具有重要意义。