1. 毕业设计（论文）主要内容：

在当前生成模型蓬勃发展的背景下，生成式对抗网络成为了发展最迅速的一种概率生成模型。

本题目以提出一种有效，精准的高性能io trace机器生成方法为目标，以程控追踪文件为例，设计生成式对抗网络中的生成器与辨别器抽取出文件中的特征，利用生成器进行生成、辨别器进行辨别，两者相互博弈、相互进化，以实现基于生成式对抗网络生成高性能io trace文件。

本方法流程上可大致分成三步，第一步是指定某种高性能io trace文件，第二步是设计生成式对抗网络，包括生成器和辨别器的模型等，第三步是对不同模型的生成结果进行评估，并选取最佳的网络模型。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

主要任务：

1.设计io trace的机器自动生成算法，实现iotrace文件精准生成；

2. 对生成算法的准确性进行评估，对自动生成的文件进行评估。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告； 2019/3/1—2019/4/30：算法设计、算法实现与优化、不同模型生成结果比较；

2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文； 2019/5/26—2019/6/5：准备答辩。

4. 主要参考文献

1. goodfellow,i. j., pouget-abadie, j., mirza, m., xu, b., warde-farley, d., ozair, s.,courville, a., and bengio, y. (2014). generative adversarial nets. innips’2014.

2. xiaoqingluo1, frank mueller,philip carns, john jenkins, robert latham, robert ross,shane snyder. hpc i/o trace extrapolation. in espt’2015.

3. mehdimirza, simon osindero: conditionalgenerative adversarial nets. arxiv:1411.1784, 2014.

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