TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 9, September 20 13, pp.  5267 ~52 7 6   ISSN: 2302-4 046           5267      Re cei v ed Fe brua ry 24, 20 13; Re vised  June 9, 201 3; Acce pted Jun e  21, 2013   Mobile Computing Clouds Interactive Model and  Algorithm based on Multi-core Grids      Liu Lizhao* 1 ,  Zhu Shunzh i 1 , Sun Zhonghai 2 , Li Qi 3   1 Departme n t of Computer Sci ence a nd T e chnol og y, Xi ame n  Univ ersit y   of T e chnolog y,  Xi amen, Ch ina    2 Departme n t of Information C enter, Xiame n  Healt h  Bure au,  Xiam en 3 6 1 0 0 5 , Chin a   3 KOLLZ OK Intelli ge nce Sci e n c e and T e chno log y  C o ., Ltd  *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : 4931 07 149 @ qq.com       A b st r a ct  Multi-core tec hno logy  is the key techn o l ogy  of  mob i l e  clou d co mputin g, w i th the b o o development of cloud tec h nology, the  authors focus on  the pr oblem  of  how to  make the target code  computed by m o bile  c l oud  t e rminal multi-c o re  c o m p il er t o  us e cloud  multi-core  system  c onstruction, to  ensur e sync h roni z a t i on  of d a t a cross-val i dat ion c o mpi l ati o n ,  and  prop ose t he co nce p t of  end  mobi le c l o u d   entity ind i rect s y nchro n i z a t i on  and d i rect syn chron i z a ti o n ; u s e w a ve ormation e ner gy con v ersio n , give o u r   meth od to  c a lcul ate  ind i re ct synchro ni z a tion v a lu e a n d  direct sy nchr oni z a t i on  val u e acc o rdi ng to  th e   cross exper ien c e and cross  time of co mpil ation e n tity ; construct functi on rel a tive lev e l al gorith m  w i t h   Hell in ger dista n ce, and g i ve  an alg o rith m meth od of compre hens ive  synchron i z a ti on val ue. T h rou g h   exper iment st a t istics an ana l ysis, take t h res hol d l i m it  v a lu e  as th aver ag e, self-sync h ro ni z a ti on v a l u e   as  devi a tion, th e upd ate functi o n  of ind i rect sy nchro n i z a t i on v a lu e is co nstru c ted; an i n ter- do ma in  mu lti-core   synchro ni z a ti o n  flow  chart is  give n; then  int e r-do m ain  c o mpilati on data  sy nchro n i z a t i on u pdate exp e ri ment  is carried  out w i th more tha n  300 0 en d mobil e  clo ud  mu lti-core co mpil ation e n viro n m ent. T h roug h t h e   ana lysis  of dat a co mp ilati on  oper ation  proc ess an d res u lt s, the synchr o ni z a ti on  alg o rit h m is  prove d  t o  b e   reaso nab le a n d  effective.    Ke y w ords :   mobil e  c l ou d c o mp utin g,  multi- core tec h n o l o g y , mu lti-core  c o mpil atio n, sy nchro nous,  cro ss  valid atio n         Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  The  develop ment of  clo u d  co mputin g i s  not limit e d  to  the P C , with   the mo bile i n ternet  of  boomin g dev elopme n t, ba sed o n  a m obile termi n a l  of the clou d com puting  servi c e s  ha emerged. Ba sed  on  the  d e finition of  cl oud  com put in g, mobile  co mputing  clo u d s i s  th rou g h  the   mobile net wo rk with o n -d emand, ea sy  to expand way to obtain the infrastructure, platform,   softwa r e  (o appli c ation )  a s   well  a s  a  I T  reso urce s or (info r matio n ) se rvice   d e livery  an u s mode. Mobil e  cloud  comp u t ing is clo ud computing te chnolo g y in mobile Intern et appli c ation [1 ].  Multinucl e a r   comp uting te chn o logy i s  the key tech n o logy of mo b ile com puting  clou ds,  The termin al  entity of mobile clo ud  pool can  be  a mononu cl ear comp ute r  or multinu c lear   comp uter, th e wh ole m o bile cl oud  po ol is  a movi ng cl oud  co mputing te rm inal multin ucl ear  platform [2 -3 ]. "Mobile M e " roll ed  out  by Appl e, Inc. i s   clou d ba se d o n   mobile te rmi nal   multinucl e a r  cal c ulatio a nd  mo bile cl oud storage   solutio n s. A c cording  to A pple' whol idea,  the prog ram  lets mobile  cloud term inal sy ne rgi s tic treatment  E-mail, notepad p r oje c t,  comm uni cati on bo ok,  ph otos a nd  oth e r file s at th e sa me time,  use r s would  do thin gs to  be  automatic int e ra ction, u p d a te to iM ac, i P od, iPhon e and all kind s of  mobile   terminal  inte rfa c [4]  by Apple Inc. An importa nt link is mu ltinucle ar co mpiling of th e mobile  clo ud multinu c l ear   environ ment  informatio n  intera ction.  The imp o rt ant goal  of multinucl e a r  compili ng i s  the   multinucl e a r  of the synergi stic inte ractio n and multinu c lea r  Credi bility compiling.   The compile r cre d ible g o a l  is from the  point of view of the ope ration of the  system  guarantee  co mpiled th e credibility of t he softwa r e,  He Ya nXia ng p r ofe s sors an d the te am  membe r s to  compile fram e w ork an d pa rt cre d ible  the o r etical  details of the syste m  summ ary a n d   define [1], the main in clu d ing two me aning s: on  o ne ha nd  we  must en su re  that the com p iler  itself is credible, the compil er itself credi bility is  mainly refers to the co rrectness  of the translat i on  pro c e ss.  First of all, the  co mpiler fu nctio n  mu st  be  co rrect, that i s  th e so urce  co d e  and  compil ed  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  526 7 – 5276   5268 cod e  on  beh avior e quival ence with; S e co nd, en su re  that the  co mpiler i n  the  build p r o c e s s will   not to bring a n y compute r   system  security probl em s, prevent mali cious atta ck b y  modifying the  compil er, d u ri ng  compil atio n exe c utive  malicio us co d e . On th e oth e r h and,  we  must e n sure that  the  compiler compil ed obj ect code  i s  credible,  that  is, through the  compil er  provide  credibility to  the gu ara n te e sy stem, mu st en su re th at all throug h t he  compil atio n, testing  and  verificatio n  a nd  the su ccess  of the genera t i on of prog ra m code, in th e system plat form is runnin g  on a safe a nd  reliabl e, at least, is sche du led to meet the requi rem e n t s of the faithful. To meet the requi rem e n t of the above two a s pe cts  compile r calle d cre d ible  co mpiler.   Espe cially in the cloud te chnolo g y the prospe rou s  de velopment of the backg rou nd, the  mobile  te rmi nal  p a rall el compil ation, moving clou ds clo ud co mpile  n e cessary and   m obile   terminal di stributed clo ud  terminal mo re nucle ar co mpiler techn o logy is wid e ly fusion, more  nucl ear compiled and  cloud computing  will  show  the vitality of the speci a l together.  Com pared  with the t r adi tional compil er, mo bile  cl oud te rminal   to co nsid er  moving mo re  nu clea r p r og ram  clou d termin a l  of the synch r oni zation, m u tually  exclu s ive, data com petiti on, the d ead lo ck, lo ad   balan ce,  etc,  make  the  obj ect  cod e   com p iler  out to  m a ke  full u s e   of mobile   clo ud m u ch of t he  system stru ct ure,  gu ar ante e  nu clea r sy nch r oni ze  dat a co nsi s ten cy requi reme n t s [2] and m a ke   more  und er t he envi r onm ent of nu cle a r  cl oud  credi ble compil ed  into a ve ry  valuable  and  the  chall enge of t he su bje c t.    Information  compil ed by the mobil e  clo ud termin al credibl e multi-core cro s s-va lidation   pro c e s s e s sentially the  same  verifi cation p r o c e s s a nd truste d computin g  grid  inform ation   excha nge, credible  m u lticore co m p iled  synchro nou s lin k me sh  mobile  clou d  entities to  work  together,  To  the verificatio n  of inte ra ctive info rm atio n [3-1 0]. In this  pape r, th e eme r gin g   cloud  techn o logy di stributio n to verify the calculatio ns, the  trusted gri d  cro s s-validat ion cal c ulatio n   method i s  in trodu ced i n to  the mobile  cloud te rmi nal credi ble  multi-core  co mpile proble m Propo se d an d solve the  probl em of h o w to u s e hi story to com p ile expe rien ce to calcula t e a  cre d ible  co m p iler  synchro n izatio n valu e, the credi bility of self-sy n ch roni zatio n  value, the a gent  indire ctly tru s ted syn c hroni zation val ue f unctio n   sets,  Cro s s-vali dati on process to  form a m obile   cloud terminal credible mul t i-core envi r onment, t hus  achi eving the key step s of  the credibility of  multico r e syn c hroni zation  compil ed [11,  12].      2. Credible Compilation Interaction Model Desc rip t ion base d o n  Multi-cor e  Mobile Clou Clou d com p u t ing take virtu a lizatio n tech nology to define and di stin guish hardwa r e and  softwa r e mo bile entities i n  the pool, mobile  cl oud  entities hav e been defin ed from diffe rent  pers p ec tives ,  s u c h  as : Grid and unit. In the  pe rspe ctive of  credi ble  com p ilation, the  botto hard w a r pla tform of the   clou d po ol  can b e  bu ilt  b a se d o n  tru s ted technol o g y, all elem e n ts   colle cted by software  comp ilation in the mobile cl oud  pool is multi-core mobil e  cl oud co mpilati on   mobile clo ud entity,  if  the  mobile clo ud colle cti on of entities need  to  be  fully cre d ible,  the upp er  colla boration  compil ation   sho u ld b e  cre d ible, wh ile the key point of  mobile  cloud entities  should   be compile synchro nou s,  the problem  depe nd s on   the formul ate of the mo b ile clo ud e n tity  intera ction  co mpile  agreem ent an d th e v e rificatio n   of i n tera ctive inf o rmatio n [13 - 16], the l a tter is   also  an imp o rtant foundatio n of the form er on e.Th i s  p aper  of syn c h r ono us i n tera ction validatio of synch r oni zation usi ng th e followin g  de finition model Synchrono us (o r n o t syn c hron ou s) is e v aluation  sev e ral  mobile  e n tity cond uct ed joi n tly  compil ed a  cl oud the  beh a v ior of the o b j e ctive po ssibi lity degree, th e evaluatio of the co mmo n   behavio r in  compile m onit o (or impo ssible to m onito r the  beh avio r)  before a n d  the compil ation   and be havio r in its own influen ce be havior. Mo ve  the relatio n s hip b e twe e n  clou ds  ent ity  synchro n ization can be d i vided  into di rect and   indi rect  syn c h r o n izatio n syn c hron ou s of t w types: dire ct synchro n ization is a movi ng clo ud ent it y acco rdin g to the past ea ch othe r' s direct   intera ction  a nd d e termi n e  to compile   experie nc e o f  other mobil e  cl oud  entit y synchro n o u degree; Indirect syn c h r oni zation i s  a m o ving clo ud b a se d on pa st  the compil ation of the enti t results an d d e termin e to recom m en d the other  m o bile clo ud en tity recomme ndation s  of the  synchro n ization of informat ion co m p iled  experie nce le vel [17, 18].  A mobile  clo ud entity hist ory syn c h r oni zati on  of the  clou d is  movi ng entity a b ehavior  compil ed ex pectatio n s, b a se d on the  expected in  a spe c ific ti me and m a n y  other nu cl ear  environ ment  for the m obil e  entity mobi le clo u d s   clo ud entity in t he pa st the   behavio r of t h e   compil er o b servation. If mobile cl oud  e n tity a need  to make sure  to a dire ct int e ra ction  with  no  experie nce o r  in quite a  lo ng time n o  di rect i n te ra ctio expe rien ce mobile clou d the  co mpilati on   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Mobile Com puting Clo u d s  Intera ctive M o del and Algo ri thm  based on  Multi-co re…  (Liu Li zha o   5269 of the  entity b syn c h r o n o u deg ree,  can a c co rdin g  to indi re ct  synchrono us relation ship  m o re   comp re hen si ve other nu cl ear  mobile  cl oud of  mobi l e  clo u entity b entity indi rect  synchro n o us  informatio n that clou d the  history of m obile  entity b  synchro n ou s value, and  according to  the   history  synch r ono us valu e to take a co m p iler be havior [19-20].   Interactive  co mpilation exp e rien ce  can  deci de a co mpiler mo bile  cloud e n tity  or mo re  than a nucl e ar co mpiled t he deg ree of  region al  syn c hroni z ation. Synchr ono us value accord ing   to the intera ctive experi e nce  and  ca n  last from   th e interval  wh en evalu a tin g  intera ction  b y   function , One  x repre s ent s experie nce,  τ  repres ent s  the time value.  One x rep r e s ents expe rien ce,  τ  r e pr es en ts  th e  time  va lu e .  W h en  mo vin g  a  c l ou d  w i th  this mu ch  ent ity to nucl ear  domain  mobil e  cl oud  ent ity intera ct b,  m obile  entity of a  clou d ba se on previo us  synchro nou evaluation fu nction first  of the storag e of inte ractive  experien ce  and  finally a and  b interactio n to the time now  cal c ul ate to b dire ctly synch r on ization of val u e      And then mo ve to a more  cloud clou d  entity nucle ar re gion al synchrono us  a g ent for  inquires the h i story of the e n tity  b mobile cloud  synchronou s value.   Acco rdi ng to   a re ce nt syn c hrono us ag ent for  this domain S  in t h e other  mobile  cloud  entity  and  b  intera ction experie nce cal c ulation     S,  Then  th e history of  comp uting  b synchro nou s value:        ri For syn c h r onou s age nt is moving clou ds  of in dire ct sync hronou s value  entity I.  Synchrono us agent will  history  synchron ou s val u e a cco rdi n g to b use  type updat e all   recomme nde d the indire ct synchro nou movement cl oud entity value:        Among them  is the upd ate d  sync hro nou s age nt for m obile cl oud of  indire ct syn c hron ou s   value entity I,   , function  θ  (Sub) i s  e x ponential d r ab dimini shin g function s,  function   η   (S ub) i s   expon e n tial mon o ton ous in cre a si n g  fun c tion,  σ   as th e a c cept ed recomme nd   data erro r th reshold. M o b ile clou d enti t y for a mo bi le clou d the  history of th e entity b after   synchronous  value will be  used to  cal c ul ate the type to b compre hensive synchro nous value:   , On be half o f  a Tab to  b  of the comp rehen s ive  syn c hrono us  value, and al pha rep r e s en ts self  synch r ono us va l u e ,  the scope f o r [0, 1], by many nu clea mobile cl oud  the entity initially sure,  and al pha  in the value of a calculated de cisi on  comp re hen si ve synchrono us  whe n   di re ct expe rien ce  and f r om ot her m obile  cl oud of i ndire ct  experie nce e n tity weight o f  the match.  Mobile  cl ou entity accordi ng to the val ue of the T a b a  will make the final decisi on to sync directly affe cts i t s in the translatio n process of  interact ive  compil ation b ehavior.       3. Wav e  Ene r g y  Information Theor y ,  t h e Int roducti on and Analy s is  of Hellinger Distance  Literatu re [21 ,  22] of mobile cloud e n tity  model analy s is a r e given  a kind when  sele cted  area  cal c ul ation on e mobil e  clo ud entity  is the infl u e n c e of the  sum  function, d e fined a s  volatili ty  informatio n e nergy  fun c tion; And  at the  sa me time  in th e  ar ea  ar e th e   c a lc u l a t io n  o f   s o me  lo c a area h a s the  influen ce and  the propo rtio n of t he total influence  cal c ulatio n meth od, defined a s   fluctuation s  e nergy than i n formation; An d explai n the  function of  mutual co nne c tion de gre e   b y   function s rel a ted informatio n said.    f(x , ) ib i b Sub R t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  526 7 – 5276   5270 Theo rem 1: for eithe r  a given functio n  f (s), if it can be  expresse d a s         Whe r e  . For  contin uou s di fferentiable f unctio n the functio n  of th e fluctuatio of energy  transfo rmatio n for informati on:             Wave en ergy  than informat ion for:         Theo rem 2: set of a system for physi ca l transfe r fun c tion   , the transfe r functio n   for identificati on  , {S1, S2... Sn} for test sample s, if:        Among them   as the fitting deviation  ratio, Then:         Theo rem 3   Functio n  I ( S ) and M ( S ) of the correlat ed deg r ee i s   Func tion I ( S ) in   M ( S ) under the co nditions of the correl ated de gree i s   If  M ( S ) is  a   multivalued functio n , said  Theo rem 4:   Hailin gri d  di stance i s   abl e to reflect the tw o di stributions  between simil a rity m e trics [4,   16]. Hypothe sis in  metri c  spa c e P and Q represent re spe c tively the co rre spo n din g   para m eters of  two co ntinuou s di stri b u tion, so T h e two  di strib u tion b e twe e n  the  Helli n ger  distan ce i s  de fined as      Equivalent to     For counta b l e  spa c e, Tha t  is when the  distri butio n is discrete, two distrib u tion  betwe en   the Hailin g r id  distan ce can  be defined a s     1 () ( ) i n i f s f s () i f s  1 2 1 () ( ) () 2 ii i n i fs s s Ef s & g 1 [( ) ] [ ( ) ] li m [( ) ] ik i i K nK EF S E F S tE EF S () WS () GS () () () J MP J M P J K SM P MP J GS WS E WS  M p 11 1 () ( ) () () () () M PM P nn MP i M P i MP J M P J ii n MP J MP i i GS WS GS WS WS WS    [( ) , ( ) ] I SM S [( ) | ( ) ] IS M S 1 [( ) | ( ) ] n i i IS M S Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Mobile Com puting Clo u d s  Intera ctive M o del and Algo ri thm  based on  Multi-co re…  (Liu Li zha o   5271 We can obtai n the Hailin lattice dist ance  has the following properties:        Helling e r di stance in  the   simila rity of  data  sets tha n  the  Eucli d ean  dista n ce  ha s th e   advantag e on  the form and  meanin g , Ci esla k et al , [4] use it to design the corre s pondi ng de si gn  deci s io n tre e   algorith m . [4]  and  analy z ed  and  verified  the effe ctiven ess of th e di stance   m e a s u r   to sele ct the  approp riate f eature s , Esp e cially in th e i m balan ce d d a ta; Lee et  al [5] to apply it on  t he A d jace nt  cla ssif i e r .       4. Validation Model and Algorith m Design  of Multi-c o r e  Compiled  Sy nchronous  Interaction w i thin  Domain  3.1. Indirect Upda te Fun c t ion and Self Sy nchronous Value  Acco rdi ng to  the theo ry  of fluctuation s  info rmation  ene rgy we  rai s e the  followin g   rea s oni ng:   Rea s o n ing.1:  Suppo se  tha t  move the m obile  clou d e n tity A and m obile  clou d e n tity B in  the domai n A to gain experie nce  duri ng the  previous di re ct in teractio n, every  intera ction from the  cu rre n t cal c ulatio n  time   for the histo r y o f  mobile  clou entity A mobile clou d entity B synchroni zation value  Note: whe n  you move wit h in the regio n  A  cloud en tity b  b evaluation of mobile cloud   entity a hi story of interactiv e expe rien ce  in  a, whi c h   is equivalent   to b  to apply exce ssive   impa ct  of a region th e sum of. Every time interaction a s so ci ated with the distan ce fro m  the current time  interval, with the further e x perien c e of  intera cti on, the histo r ical experie n ce o f  the impact will   decay, so  f d e rivative fun c tion on  be hal f of the atten uation fu nctio n  can  be  co mpiled  und e r the   different m u lti-co re  enviro n ment  settin g . Re asoni n g ,  are a  A  syn c hroni zation   agent  on th e  i-th   mobile  cloud  entity b indire ct syn c hroni zation  erro r for an acce ptabl e error  thre sh old for  σ   is self-syn ch ronization valu e of alpha, t he indire ct syn c hroni zation  update al gorit hm:                         Description:  When  or   will have the overall evaluation of the  synchro n ization ag ent with in mobile  clo ud entity  b, hi gher than th e  agent' s  o p timal expe ctati ons  may be provi ded by the a gent dire ct sy nch r oni zatio n   value is too low, are m o re  likely to entities   in the mobile  cloud mi sju dgment s or  update to in t e ra ct with b not timely Centre, whi c will  indire ctly affect the indi rect simultane ou s a s se ssme n t  of a to b; thre shol d for  the two case reflect  the  ag ency  and  the  re st of  the  mobile  clo u d   entities  on th e mo bile  clo u d  entity the  final  evaluation of  b deviates fro m  the optimal  assess me nt. Deviation fro m  the asse ssed value of the  update  of the impa ct of i ndire ct  syn c h r oni zation val ue  from the  mobile  clou d  entity a self- synchro nou s value, to ju dge the imp a ct of t he size of error, so alph a ca n be expre s sed   deviation s in the normal di stribut ion fun c tion, the updat e pro c e ss.     When  there  is no  thre sh o l d value  co n s traint,  we fo und in  the e x perime nt ba sed  on  updatin g alg o r ithm for i ndirect syn c h r o n i z ation  of t he  t distrib u tion  error i s  the l a rge r  value  ha s   12 {, } n x xx 12 {, } n  2 1 1 () ( ) (, ) 2 n ii i i fx x hi s t or y a b i Sub 2 2 2 2 () 1 ex p ,   2 2 () 1 ex p ,   2 2 i ii ii i i ii Sub r Sub r r Sub Sub r Sub           i Sub i Sub i r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  526 7 – 5276   5272 better co nvergen ce effect, can reflect the moving  clo uds of gre a te r self-synchro nizatio n  and the  synchro n ization age nt syn c hroni zation  entities re co mmend ed rol e  con s tru c t are as follo ws:             Also find up dates  ba sed  on  distributio n functio n  ca n be in  error  whe n  sm alle r rapid   res pon se  ef f e ct  of   self - s y n ch ron o u s   sy nch r oni zatio n   error and   re comm end ed values, stru ct ure   is  as  follows       Rea s o n ing 3.  If a and b repre s e n t two  discrete poi nt set spa c e,  its relevan c e ,   with  Hellinger (A,B) say s De scription:  If function  and respe c tively  rep r e s en tative two a  spa c discrete  poin t s set of ra nge, s for d e fined dom ai n, its related  of with Hel linger di stan ce   cal c ulatio n Shi, distan ce  more l a rg e is related  of  m o re  small, p o i n ts set and it self of di stan ce fo zero an d relat ed of for i s  m a ximum; co n d itions  relate d of ca n with  two a p o ints  set of differen c e s   and which a points  set of Helling e r di st ance t han Shang two a p o ints set Zhijian of Hellin g e distance to calcul ation, Points  set by reduction letter to Hellinge distance f r om  the ori g in and   the point set  above an d eq ual to the dist anc e of the Hellinge r dista n ce b e twe e n  and   )] ( ), ( [ )] ( ), ( [ S M S I Hellinger S M S I   ] ) ( ), ( [ } ) ( ], ) ( ) ( {[ ] ) ( | ) ( [ 1 1 1 1 n i i n i i n i i n i i S M S I Hellinger S M S M S I Hellinger S M S I   ] ) ( ), ( [ } ) ( , { ] ) ( | ) ( [ 1 1 1 1 n i i n i i n i i S M S I Hellinger S M O Hellinger S M S I     Rea s o n ing 4.  If domain A mobile clou d entit y a direct syn c h r o n izatio n withi n  other  mobile  cloud  entity value  , other mobil e  clou d entiti e s on th e m obile cl oud e n tity a direct  synchro n ization value  , the proxy dire ctly to ot her mobile clo ud e n tity synchro n izatio n value  , of a self-syn chroni zation  value  De scription: After  simul a tion  exp e rime n t ,  an d  Can  be  used  as  α  i n  the  initial calcul ation and  re al-time up dat e algo rithm. Here a s    a n   example, accordin g to the Rea s o n ing 3.     ) , Hellinger( ] ), ( Hellinger[ ] | [ 1 1 1 1 1 1 1 n i mi n i ai n i mi n i mi n i ai n i mi n i ai t t t t t t t   1 2 1 () 2 `( 1 ) () 2 i ii Su b rr   2 x 1 22 2 1 ` 2( ) 2 i Su b ii i rS u b e r  [, ] A B () I S () M S () IS () M S ai t i a t mi t ai m i [t | t ] ai m i [t | t ] ai i a [t | t ] ai m i [t | t ]  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Mobile Com puting Clo u d s  Intera ctive M o del and Algo ri thm  based on  Multi-co re…  (Liu Li zha o   5273 3.2. Inter-do main Multi-c o re Compile  Sy nc hronou s Cros s-v a lidation Mod e l and Algorithm  Process           5. Model par a meter ev aluation algorithm  Step1: Sets the e r ror thre shold val ue  an d inte rval for  update  fun c tions, yo can   cho o se  to set up self -synchronous  (In long -term  stability can be selected).  Step2 Set the time decay  function, com puting  hi story  and experi e n c e the differe nce, to   be evaluatin g  mobile clo u d  computin g a nd histo r y sy nch r oni zatio n  direct  synchronization val u e   value of the entity. Calculat ion  re sults if you wa nt one  of the f ourth step, or go to third ste p Step 3: colle ct the indi re ct synch r oni za tion  syn c hron ous  age nt value an d ea ch  mobile   clou d entity to move to  e v aluate the  synchrono us  value di re ctly clou d entity li st, at the  sa me  time, apply for each mobile  cloud of dire ct synchro n ization of entity value list. If s e lf synch r on o u value ha s set  the turn step  5, or turn ste p  4.  Step 4: a c cording to t he th ird  step  data  cal c ul atio n a nd  set the  sel f  synchro nou s valu e,   data normali zation. Turn th e third step.   Step 5: set of  the values  of the indirect syn chroni zatio n  update fu nction (if the re straint s   on the limit attack  can  sele ct different up date functio n ).  Step 6: calculation of the co mp reh e n s ive synch r on ous valu es (and tran sfe r  to other  deci s io n-m a ki ng functio n update all m obile cl oud o f  synch r on ou s value an d  agen cy entity  recomme nde d value, turn the first ste p   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  526 7 – 5276   5274 Data er ror   threshold  initial i zatio    Histor y  upd ate t he data interval is set to 0.5 time units          The  first  roun of  updates    The second  round of u pdate     ....    i  850  round of       i = 851 round of     Multi- cor e   label      r1      t1    R2      T2   ....   R850     T850    R851     T851            6       ....    2013     4005   0.50000.53 980.57930. 61790.655 4 0.6915     ....    0.98930.99 18 0.99380 .99530.996 50.99740.9 981  0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.6950     ....    0.9896 0.9920 0.9940 0.9955 0.9966 0.9975 0.9982   0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.6985     ....    0.9898 0.9922 0.9941 0.9956 0.9967 0.9976 0.9982   0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.7019     ....    0.9901 0.9925 0.9943 0.9957 0.9968 0.9977 0.9983   .... 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.7123     ....    0.9909 0.9931 0.9948 0.9961 0.9971 0.9979 0.9985   0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157     ....    0.9911 0.9932 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985   0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.7190     ....    0.9913 0.9934 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986   0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.7224     ....    0.9916 0.9936 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986     Subi    0.6950     0.0595     0.0555   0.0518   0.0484      0.0452   ....   0.0422     0.0210     Ri    2.8784     2.8609     2.8453     2.8313     2.8187     2.8073   ....   2.7969     2.7874       6. Applicatio ns of multi-c o re s y nchronous compil e model  Setting simul a tion p r og ra m: A domai nucl ear comp iled mo re th a n  the n u mb er of 300 mobile cl oud  entity,  that is equivale nt to hav ing 30 00 com p iled  with nu clea r compil ed; Da ta  compil ed  error threshold ini t ialization  σ   = 0.550 0, syn c hron ou re co mmend  up dat e ba se d o n  th e   function of no rmal di stributi on co nstructo r,  Time unit i s   three time resp ecti vely set to  . Computing mobile  clou d entity synchroni zatio n  with anoth e r  mo ve in any  cloud e n tity  2011 hi story  value.  Rea s o n ing o ne, history sy nch r oni zatio n  value re sults in the settings of the different time  units. Thi s  time for the  0 . 7833, Di re ct and  simulta neou s value  of 0.9896  (Space i s  limi t ed  empiri cal  dat a, see S c he d u le); Th ese two valu es   as the first rou nd of up date  synchro n ization  initial value, a s  the a bove t able t1 a s   sh own i n 4 too ,  base d  on  re aso n ing, Self-synchro nization   value of 0.69 50 set the in itial value in  orde r to  spe e d  up the  up d a te rate  0.7,  update d  in  re al  time synchro n izatio n valu es, upd ate Agent dire ct synchroni zatio n  value for  all mobile  cl oud  entity first ro und of in dire ct syn c h r oni zation value s   r1 and  mobile  clou d entity  2013 t1, Into  the   se con d   roun d  of  cal c ulatio ns. Sp ecifi c   rene wal  pro c e s s an d the  d a ta sho w n i n   the ab ove ta ble,  The unit of time is S, the current upd ate  to the 341.  Visible  wh en  Subi redu ce  hou rs of mo bile  ag ent  cl oud  of indi re ct syn c h r on o u s val ue  entity 2013 in cre a se gradu ally, indire ct synchr o nou value in the  update p r o c e ss  and influ e n ce   to mobile clo ud 6 again a nd other mo bile entit y to  the valuation of 2013 cl oud entity value,   based o n  the  mobile  clo u d  of dire ct exp e rien ce  value  on e n tity 2013 mo bile  clo uds i n   several   roun ds of up d a ting entity with large syn c hron ou s valu e; At the same time can    See mo bile  cloud 6  to the  valuation  of  2013  entities and  othe r m obile  clou d o f  2013   evaluation e n tity synchro nou s increa se or de cre a s e so at this mome nt, according to  the   rea s oni ng 4 t o  mobile  clo u d  6 entity self  sync hronou value  in  the update pro c e ss ba sic rem a in the same, in this mo re nu cl ear a compile d environm en t can be rou g h  set to fixed  value. Now th big adj ustme n ts to ag en cy found the  20 13 indi re ct  value when th synchro n ization, mobile  cl oud   6 entity of s e lf synch r on ous value i s  fluctuatio n s ,  so st ri ct ly  spea king s h o u ld maint a in  self   synchro nou value of the real-time u pda tes.       1 () , 0 . 5 ( ) f t   1, 1 , 1 t s tm th  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Mobile Com puting Clo u d s  Intera ctive M o del and Algo ri thm  based on  Multi-co re…  (Liu Li zha o   5275     7. Conclusio n   So accordi n g to the flu c tuation of energy  of information th eory set up  by the   synchro nou cal c ulatio n re sults me et th e mo bile  clo u d   termi nal m u ltinucl eated  trusted  compi l er   real time  syn c hroni zation i s  ne ede d, for in the  traditi onal g r id  co mputing a s  a  fixed value  data  (su c h a s  eq u i valent self confiden ce val ue) c an al so  realize syn c hron ou s upd ate so that the   update p r o c e ss m o re a c cu rate an d perf e ct; at the  sa me  time  can the  cla ssi cal mathemati cs in  mature  algo ri thms a nd m o re  grid  com puting inte ra ctive algo rith m into mo bil e  cl oud te rm inal  multinucl eate d  trusted  co mpiler. The  same we al so  see some li mitations, su ch a s  is currently  unabl e to find an effective transfo rm d a ta error  thre shol d value u pdate, and a c tually thre sh old  sho u ld be  co nstru c ted  by fluctuation e n e rgy ratio,  bu t in the experiment with ot her pa ram e te rs   matchin g , so  did not di scu ss;  we  co nstruct the  i ndire ct syn c h r oni zation up date f unctio n  is  ba sed  on a la rge  numbe r of  simulatio n   and expe rim ent al stati s tical results f o r different grid  environ ment, sele ct the ap prop riate up d a te func tion relies on exp e r t experie nce, future need s to   establi s h a  co mplete theo re tical fram e w o r k throug h de rivation prove s  that.      Ackn o w l e dg ments   This  work  wa s su ppo rted  by: The natio nal natu r al scien c e fou n d a tion (6 1070 151), the   national n a tural scie nce  foundation  (609 032 03) the national  natural sci ence found a t ion   (611 032 46),  and the n a tional natu r al  sci en ce f oun dation of Fuji an (2 010 J0 1 353), the XM UT   resea r ch foun dation (YKJ1 1024 R),   XM scientific resea r ch fou ndatio n (350 2Z2 0 1 2303 7).       Referen ces   [1] http:// w w w . cl ou d w h y .com/mi n gci/20 11/0 307/ 91.html   [2]  Peng W a n g , Cl oud com puti n g  technol og y a n d  app licati on e x am pl es.  Posts & telecom  press.  2010; 1.  [3]  Micha e l M ill er. Cl oud  C o mp uting: W e b-Ba sed  A p p licati o ns T hat Ch an ge th e W a Y ou W o rk  a n d   Coll ab orate On line. QUE PUB .  2009, 4.   [4] http:// w w w . appl e.com/mobileme/  [5]  Yan x i ang  He,  W e i W u , T ao Liu, Qi nga Li, Min g h ao H u , Jian bo  Li u,Qian Sh i. T heor y an d K e Impleme n tatio n  T e chniqu es  of T r usted Compiler: A S u rv e y J ourn a l of  F r ontiers  of C o mp uter Sci enc e   and T e ch no log y .  1673-9 4 1 8 /2 011/0 5 (0 1)-00 01-2 2   [6]  Yan x i ang H e , W e i W u T ao  Liu. Res earch  on the Ke y T e chno log y  of T r usted Com p il e r Comp uter   Engi neer in g & Scienc e.  201 0; 32(8).   [7]  I Foster, C Kesselman eds.  T he Grid: Blue print for  a N e w  Comp utin g Inf r astructure. Sa n F r ansisc o ,   CA: Morgan K aufman n . 199 9 .   [8]  F  Azzedin, M  Mahes w a ra n.  Evolving and  m a naging trust   in grid comput ing system s . In : Proceed in gs   of the IEEE Canad ian C onfer ence o n  El ectri c al Com puter  Engi neer in g. 2002.   [9]  T he Globus  Securit y  T e a m . Globus to olkit vers io n   4 gri d  sec u rit y   infrastructur e : a stan dar d s   persp ective. Versio n 4 [S/OL]. [2005-09 -12].http: globus.org/toolkit/docs/ 4. 0/securit y /GT 4-GSI- Overvie w .pdf  [10]  Novotn y J, T uecke S, W e lch  V. An onl ine cr ede nt ial r e p o sit o r y  for th e gr id:  M y  Pro x y[R/O L ]. [2001-0 8 - 01]. http: w w w . g l o bus.org/ a l lianc e/pu blic ati ons/m ypro xy.p df  [11]  Jian  C, W a n g  C, L i X,  et  al.  A s u rvey  o f  job  sch edu 2  lin in  gri d s.  Proce edi ngs   of t he  9t  h   Internatio na l Asia2P acific W eb Confer ence  (APW eb20 07).  Berlin, Germa n y : Spri ng er2V erla g, 2007 :   419 24 27.   D a ta  e r ro threshold  value  initial i zation         The num ber  of  update interv als Hist orical dat a. Set to 0.5 time  units   t=1s  α =0.7   0.3  Multi- cor e   label    1    2    4   5    7  . ...  1997   1998   1999   2000     Ti   0.8303     0.8216     0.8215   0.7924 0.7583    0.7521  . ...    0.0232     0.0210   0.0185   0.0103    Tai     0.9306     0.9237     0.9179   0.8964 0.8883    0.8623  . ...    0.0356     0.0317   0.0294   0.0240    Tmi     0.7950     0.7895     0.7851   0.7818   0.7784    0.7752  . ...    0.0421    0.0410   0.0402   0.0387  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  526 7 – 5276   5276 [12] Ab w a j y H.  Fault2tolerant sc heduling polic y  for grid com p uting system s.  Proceed in gs of t he 18t  h   IEEE International Parall el and Distributed  Processing S y mpos ium. Los  Alamitos, Cal. , USA: IEEE  Comp uter Soci et y  Press. 20 0 4 : 2382 24 4.  [13]  Yulo ng  Liu, Y u and a C ao, Ji an  Li. A  ne w  t y p e  of in dir e ct s y n c hron izatio n m ode l.  Co mpute r  Engi ne erin g   and Ap plic atio ns . No. 200 4 of 2004   [14]  Shan W a n g , Ying Yu an, T a o y u an Ch en g ,  Kunlon g Z h a ng. Dou b le s y nchr o n izati on  mode l of the  beh avior- bas e d  service gr id e n viro nment.  Jo urna l of Co mp uter Appl icatio ns . 2005; 2 5 (9) .   [15]  Don gan W a n g ,  Hao Xu, Kai Nan, Bao p in Yan. Grid computi ng b a s ed on the r e comme nde d   s y nc hro n izati o n mode l.  Appli c ation R e se arch of Co mputer s . 2006.   [16]  Yanj un Gen, Hon gqi Z h a ng,   Jing Z hou. Sync hro n izati o n  model  bas ed  on trusted computin g gr i d   beh avior.  Jo urnal of Co mpute r  Researc h  an d Deve lop m ent . 2008.   [17]  A Abdul- R ahm an, S Hail es.  Supp ortin g  T r ust in Virtual C o mmuniti es . In: Proceedi ngs  of the Ha w a i i   Internatio na l C onfere n ce o n  System Scie nce s , Maui Ha w a ii,  Jan 4-7 20 00 [18]  W enju an  Li,  Xi aod on g W a n g , Yan g g en F u Z h ixia ng  F U S e vera l stud ies   of the  gri d  s y n c hron izatio n   mode l.  Journa l  of F u z h o u  Uni v ersity (Natura l  Science Ed itio n) . 2006; 3 4 (2) :  2006.   [19]  T C G.T CG Mai n  Specific atio n Versio n 1.1b [ EB/OL].  [20] wwww . t ruste d c o mputi nggr ou p . org/home, 2 0 0 4 -06- 30.   [21]  Z h iqi n  Gan, G uosu n  Z en.  S i multan eous  as sessment  of b ehav ior-b ase d   mode l in  gri d   envir onme n t.  Co mp uter Appl icatio ns an d Softw are . 2005; 12.   [22]  Lipi ng  W a n g Shou ba o Ya ng . A s y nchr ono us mo del  in  th e gri d   envir on ment.  Co mput er En gin eeri n g   and Ap plic atio ns.  2004: 2 3 [23]  Xi aofe ng W a n g , Jing Z han g,  Shang pi ng W ang, Yal i n g  Z hang. Simu ltan e ous assessm e n t of the grid   computi ng s y stem.  Computer Engi neer in g . 2006; 22.   [24]  Xi n Li, Yan Li u ,  Kefei Chen. S y nc hro n izati o n model i n  grid  comput in g. Computer En gin eeri ng. 200 8 ;   31(3).   [25]  Jin W a n g Xin  Yang,  Xiaos o ng L i u. S y nc hr ono us mo del   of a n e w  ki nd  of grid  be havi o r.  Co mp ute r   Engi neer in g an d Appl icatio ns.  200 3; 21.   [26]  Liu L i zha o , Li u Yingc ha o,  Hua ng Z h il i, Li Maoqi ng.  T h e Cha o tic Dis turbanc e of UAV System' s   Co mmun icati o n And Co pi ng  Strategy . ICCC AS08 proc ee di ng. 200 8: 155- 160.   [27] Liu  L i zh ao.  T h e Cha o tic C h a r acters an d N e w  Control Str a tegy of U n mann ed Air p la n e  Informatio n   System Intern ation a l Sy mp o s iu m . Comp utation a l Intel lig ence a nd D e s i gn 2 0 0 8  proc eed ing. 2 0 0 8 ;   120- 123.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.