本文選題：云計算 + 中心分類區(qū)��； 參考：《科技通報》2015年08期

【摘要】：對云計算系統(tǒng)中的漂移數(shù)據(jù)中心分類區(qū)的準(zhǔn)確確定,可以提高云計算系統(tǒng)的擴(kuò)展能力和緩存能力。傳統(tǒng)方法采用線性差分智能群識別方法實(shí)現(xiàn)中心分類區(qū)的確定,導(dǎo)致漂移數(shù)據(jù)的群辨識效果不好。提出一種基于粒子群聚類的云計算系統(tǒng)中數(shù)據(jù)中心分類區(qū)的確定算法模型,并進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)。構(gòu)建云計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)激勵傳播機(jī)制,實(shí)現(xiàn)資源負(fù)載均衡,把云計算系統(tǒng)的存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義為一個四叉樹,構(gòu)建云計算網(wǎng)格環(huán)境下空間資源調(diào)度框架體系,進(jìn)行云計算系統(tǒng)的漂移數(shù)據(jù)特征提取,使得資源負(fù)載均衡達(dá)到最優(yōu)值,實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)。實(shí)驗得出,模型對云計算系統(tǒng)的漂移數(shù)據(jù)中心分類區(qū)確定準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)融合精度較高,聚類性好,云計算系統(tǒng)的擴(kuò)展指數(shù)提高13%,緩存執(zhí)行能力提高20.5%,展示較好的性能。
[Abstract]:The accurate determination of the classification area of drift data center in cloud computing system can improve the scalability and cache ability of cloud computing system. The traditional linear differential intelligent swarm identification method is used to determine the central classification area, which leads to the poor group identification effect of drift data. An algorithm model for determining the classification area of data center in cloud computing system based on particle clustering is proposed and simulated. Construct cloud computing system network incentive propagation mechanism, realize resource load balance, define the storage data structure of cloud computing system as a quadtree, construct spatial resource scheduling framework system under cloud computing grid environment. By extracting the drift data feature of cloud computing system, the resource load balance can reach the optimal value, and the algorithm can be improved. The experimental results show that the model can determine the classification area of the drift data center of cloud computing system accurately, the data fusion accuracy is higher, clustering is good, the expansion index of cloud computing system is improved by 13 percent, and the cache execution ability is improved by 20.5. the model shows better performance.
【作者單位】： 鄭州財經(jīng)學(xué)院;
【分類號】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1984370