本文關(guān)鍵詞：基于粒群優(yōu)化算法的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)檢索方法研究

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【摘要】：通過(guò)分析云儲(chǔ)存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及存儲(chǔ)的原理,提出基于粒群優(yōu)化算法的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)檢索方法主要通過(guò)對(duì)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞進(jìn)行相似度對(duì)比,利用粒群優(yōu)化算法的全局最優(yōu)及局部最優(yōu)算法,對(duì)查詢數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,直至尋找到最優(yōu)查詢結(jié)果。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法的可行性及性能,在Matlab軟件中實(shí)現(xiàn)優(yōu)化模型并構(gòu)建實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,模擬云存儲(chǔ)過(guò)程及數(shù)據(jù)檢索過(guò)程,對(duì)此數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化方法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,在模型穩(wěn)定性方面,粒群優(yōu)化算法隨著粒子位置的迭代,模型逐漸收斂且能夠查詢出最優(yōu)解;在模型應(yīng)用方面,查詢響應(yīng)延時(shí)較隨機(jī)查詢模型減少了34.7%,且準(zhǔn)確率達(dá)到99.6%。總之,設(shè)計(jì)的基于粒群優(yōu)化算法的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)檢索方法具有較高的檢索精度及穩(wěn)定性。
【作者單位】： 南京機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 云存儲(chǔ) 粒群優(yōu)化 數(shù)據(jù)檢索 最優(yōu)解 響應(yīng)延時(shí)
【基金】：江蘇省高等職業(yè)院校國(guó)內(nèi)高級(jí)訪問(wèn)學(xué)者計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013fx096)
【分類號(hào)】：TP18;TP333;TP391.3
【正文快照】： 傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)由于沒(méi)有采用分布式的文件系統(tǒng),無(wú)法將所有訪問(wèn)壓力平均分配到多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn),因而在存儲(chǔ)系統(tǒng)與計(jì)算系統(tǒng)之間存在著明顯的傳輸瓶頸,由此而帶來(lái)單點(diǎn)故障等多種后續(xù)問(wèn)題,而集群存儲(chǔ)正是解決這一問(wèn)題,云存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[1-2]。云存儲(chǔ)具備以下優(yōu)勢(shì):存儲(chǔ)管理可以實(shí)現(xiàn)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：715499