基于多属性最优化的海洋监测数据布局策略研究与分析

石学涛，耿铭晨，刘儒，郑凯，姚抒均

（1.齐鲁工业大学（山东省科学院），山东青岛，266000；2.山东省科学院海洋仪器仪表研究所，山东青岛，266000）

1 多属性最优化布局策略

多属性优化是指给定属性信息以模糊值的形式出现的过程，决策者根据模糊信息对各种选项进行评估和排名，然后选择最佳选项。根据环境的变化和复杂性，布局策略也会表现为较为复杂，具体分析如下：首先，应较为准确的将属性信息表达出来，不能出现一系列模糊信息。其次，属性与属性之间的关系应该为多属性相互支撑，不应只是简单单独存在，这种情况需要优先考虑关系优先性。然后，多属性决策策略应有效适应一系列外在模糊环境。最后，应该充分高度重视属性权重，需要科学有效而严谨的构建一套方法模型，而不应被简单构建。

在1965年，一位美国计算机专家第一次提出多属性的定义，由此模糊属性在社会上引起了大家的关注和认同。然后客观世界存在一定复杂性、一系列不确定性以及人员思维的不确定性，数据布局策略信息就无法通过精确的数值来进行显示。反而，采用一系列较为简单、直观的语言来形容，例如好坏对比、高低对比等。经过数据研究，徐泽水科学家为了更加准确描述布局决策信息的复杂、模型和不确定性，提出了不确定性语言变量、梯形系列变量及三角模糊变量等概念。

海洋检测环境中，每一组海洋数据都包括了经纬度、盐度、湿度、温度、压力、压强及荧光等。这些海洋数据中也存在某种关系，比如压力与温度是有一定关系的。因此，在海洋监测大数据的布局中，除了考虑监测点之间的相关性外，还必须考虑监测数据之间的相关性。全局相关度反映了监视数据的整体紧密度，可以从监视数据之间的相关度与监视点之间的相关度之比得出。

海洋监测数据是具有强大数据关联性的大数据。如何有效地部署数据是限制其有效管理和应用程序的关键问题之一。基于多属性优化布局策略，针对海洋监测大数据的特点，提出了一种多属性优化布局策略。在保证数据中心存储平衡的条件下，综合考虑监测任务，监测点与监测数据之间的相关性，建立海洋监测点之间的相关性，监测数据与监测数据之间的相关性。从三个角度对海洋监测大数据进行布局可以使同一数据中心内的数据具有更高的相关度，并减少用户访问海洋监测大数据的响应时间。同时，它为海洋监测大数据提供了有效的海洋监测数据布局策略。

2 海洋监测数据布局策略研究

如何合理地将海量数据布局，数据布局策略主要解决了适当的数据中心的问题。从设计目标到应用，随着大规模数据存储系统体系结构的发展，应用于各种存储系统，数据布局策略都发生了巨大的变化并应用于各种存储系统。通过对基于多属性最优化海洋监测数据布局策略方案构建，能够利用计算可分析出海洋监测点之间数据的相关性，输出海洋预报环境数据的监测布局，对海洋监测监测环境实现可视化提供有效途径和有力的支撑。例如，为了提高读写速度在传统的RDID机制中，数据以每个条带单元为单位分布在多个磁盘上，使用条带化技术将数据分为多个条带单元。为了对数据在P2P系统中进行布局，可以通过分析数据的可用性并使用文件作为数据存储的基本单位。

但是，由于海洋监测大数据的特殊性，当事件发生时，它将按特定顺序从根节点到元素节点进行搜索，例如，在监测大海洋数据时，监测点数据的分布是分散的，建立了一个会话事件侦听器，并且不同的监测点对应于不同的领域，执行功能是，提供快速的数据传输保证。传统海洋监测数据布局方法在现在大数据应用上相对不是很实用，为了给应用程序显示层和服务通信层快速、可靠信息传递，采用交互式会话方式能够为每一个事件目标元素提供保证，并且可以将事件通过消息信息传输在通信层和信息传输层。

在P2P中，通过分析数据的可用性并使用文件作为数据存储的基本单位来布局数据。但是，由于海洋监测大数据的特殊性，传统的布局策略在部署海洋监测大数据时缺乏实用性。

与此同时，很多用户在操作某一项检测参数时，主要关注某一个特定点，从而会产生特定点与特定点之间产生一系列关联。本文分析中应适当分析海洋环境监测大数据布局中很多监测点与监测点之间的关联性，每一个监测点之间都存在你一系列数据潜在的联系。因此，研究多属性最优化海洋监测数据布局中应加强对数据监测点相关性的分析。通过对基于多属性最优化海洋监测数据布局策略方案构建，能够利用计算可分析出海洋监测点之间数据的相关性，输出海洋预报环境数据的监测布局，对海洋监测监测环境实现可视化提供有效途径和有力的支撑。基于上述分析，本文设计和研究了一种基于模糊多属性最优化的快速海洋监测数据布局可视化方法，能够在复杂环境中实时采集数据和数据降维预处理，实现数据布局时空轨迹方法，即使在各种环境仍然对数据实时可视化显示，其包括对海洋风、浪及一些流场数据接收、发送、数据上传、通信、存储及显示状态等。最后，主要为实现海洋环境监测中多服务协同处理，本文是研究了一种P2P通信的多源海洋预报数据协同交互方案，能够将每一个子系统之间建立一个P2P通信方式，让每一个子系统之间都相互进行交互，给海洋监测皇家提供一定有力的支撑。

3 基于多属性最优化P2P通信协同交互方案

为了满足多角度，全方位海洋预报数据显示的需要，本文设计了一种基于多属性优化布局策略的多源海洋预报数据协同交互方案，包括网络通信层，网络层，通信层等。信息服务层，响应交互层和应用程序显示层为海洋预报操作的协同交互处理提供多角度和全方位可视化协同交互效果。基于多属性优化布局策略，针对海洋监测大数据的特点，提出了一种多属性优化布局策略。在保证数据中心存储平衡的条件下，综合考虑监测任务，监测点与监测数据之间的相关性，建立海洋监测点之间的相关性，监测数据与监测数据之间的相关性。监测数据的全局相关性，从海洋监测大数据的布局三个角度来看，使得同一数据中心内的数据具有更高的相关度，减少了用户访问海洋监测大数据的响应时间

为应用程序显示层和信息服务层提供可靠，这使得响应式应用程序消息反馈方法，交互式事件流会话方法为实现海洋环境监测中多服务协同处理，能够在复杂环境中实时采集数据和数据降维预处理。当事件发生时，综合考虑监测任务，监测点与监测数据之间的相关性，建立海洋监测点之间的相关性，提供快速的数据传输保证。响应应用程序消息反馈方法使用消息队列发生时使相关消息入队，并在消息队列中实现监测数据与监测数据之间的相关性，并重复获取和执行消息。当消息队列为空时，等待消息队列变为非空并继续触发。只有在当前消息执行后实现快速的消息传。它将按特定顺序从根节点到元素节点向下搜索，为了缩短了事件传输时间属性，与属性之间还会包括一系列潜在的关联，所以后续分析中也应该将监测数据相关性加入考虑因素中，并且绑定事件主线程才会获得下一条消息。具有高质量的消息传递机制，可在应用程序之间提供准确的消息反馈，实现海洋环境监测中多服务协同处理，并改善了用户体验。

4 结语

大数据技术的发展为海洋信息化的产业化开辟了新的研究方法和新思路。本文提出了基于多属性优化布局策略的海洋大数据布局策略，取得了满意的效果。针对海洋监测大数据的海量、异构、强数据关联性以及监测过程中分散的监测数据的特点，采用P2P通信下的多属性策略对海洋监测大数据进行布局。利用多属性优化布局超大规模，高可扩展性等特点满足海洋监控大数据布局管理的要求。在P2P系统中，通过分析数据的可用性，文件被用作布局数据的数据存储的基本单位。