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基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算服務(wù)部署優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2018-07-29 19:43
【摘要】:針對(duì)云計(jì)算資源有限,傳統(tǒng)窮舉搜索算法求解效率低的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算服務(wù)部署優(yōu)化方法.首先對(duì)云計(jì)算服務(wù)部署問(wèn)題進(jìn)行分析,將其轉(zhuǎn)換成一個(gè)多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題,并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型;然后采用全局搜索能力強(qiáng)的粒子群算法對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,并針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法收斂速度慢、存在早熟現(xiàn)象進(jìn)行改進(jìn);最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以快速找到最優(yōu)的云計(jì)算服務(wù)部署方案.
[Abstract]:Aiming at the problem of limited resources of cloud computing and low efficiency of traditional exhaustive search algorithm, an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm for cloud computing service deployment optimization is proposed. Firstly, the problem of cloud computing service deployment is analyzed, then a multi-objective combinatorial optimization problem is transformed into a multi-objective combinatorial optimization problem, and the corresponding mathematical model is established, and then the global search ability particle swarm optimization algorithm is used to solve the mathematical model. The convergence speed of standard particle swarm optimization algorithm is slow, and the phenomenon of premature convergence is improved. Finally, the feasibility of the algorithm is verified by simulation experiments. Experimental results show that this method can quickly find the optimal cloud computing service deployment scheme.
【作者單位】: 大連東軟信息學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;吉林大學(xué)學(xué)報(bào)編輯部;
【基金】:遼寧省教育廳項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):L2015037)
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.09;TP18

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本文編號(hào):2153787

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