【摘要】：在保證云計(jì)算環(huán)境的高計(jì)算性能和較優(yōu)服務(wù)質(zhì)量的前提下,系統(tǒng)能效優(yōu)化成為推廣云計(jì)算所要重點(diǎn)解決的問題。為了適應(yīng)多負(fù)載和多任務(wù)的云計(jì)算任務(wù)環(huán)境,設(shè)計(jì)了一種模糊解耦能效優(yōu)化方案。首先進(jìn)行輸入輸出及中間變量參數(shù)的設(shè)定;然后建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network,FNN)模型及解耦規(guī)則,對(duì)影響能效指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行提取和優(yōu)化,該方法能快速找到影響能效的關(guān)鍵因素并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估,從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可控的能效優(yōu)化;最后加入模糊解耦的參數(shù)擾動(dòng)自調(diào)整設(shè)計(jì),對(duì)解耦運(yùn)算遇到的參數(shù)擾動(dòng)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,提高系統(tǒng)的魯棒性。
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本文編號(hào)：2571491