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1.
在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。 相似文献
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资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。 相似文献
3.
《科技通报》2015,(10)
为了提高云计算环境下网络资源访问和调度能力,需要增强网络资源的活跃度,传统方法采用源信息系统最小方差粒子群优化算法实现资源活跃度增强调度,直接交互式多源信息的缺陷,导致信息访问的滞后和时延。提出一种基于粒子群(PSO)递阶进化的多出口网络资源活跃度增强算法,构建多出口网络资源调度和网络系统结构,粒子群进化按照属性的数据波动进行递阶分层,得到一个资源数据聚类的高密度区域,使得每一个初始种群中的个体都应有一个解,在多波束搜索PSO空间中实现粒子群PSO递阶进化,提高网络资源访问的活跃度。仿真实验表明,采用该算法,能避免粒子群在进行网络资源搜索调度过程中陷入局部最优,有效提高控制搜索精度,运行时间较短,能有效增强多出口网络资源的活跃度,进而提高了资源搜索成功率。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
随着Web数据库技术的发展,需要对云数据进行索引管理,提高Web数据库访问能力。传统方法采用高斯边缘化路径控制方法进行索引,在无法及时获知Web云数据的先验语义特征信息时,索引精度不高。提出一种基于自适应特征映射的云数据管理索引算法。构建云数据管理模型,提取云数据自适应特征,采用语义相似度特征分析方法实现特征映射,采用一维搜索方法进行峰值搜索,初始化数据库索引起始时间点,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,对本层链路和跨层链路进行均衡处理,达到云数据管理和优化索引的目的。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云数据管理索引精度,提高云数据的准确调度和访问能力。 相似文献
6.
随着社会不断进步,科技持续发展,云计算概念应运而生,云计算技术日渐完善,不断作用到实训教学平台构建中,急需要优化利用动态迁移方法,规范管理实训教学平台,实现信息资源共享,在云资源调度作用下,有效满足用户各方面需求,有效提高实训平台运行质量。因此,本文从不同角度入手客观分析了基于云计算下的实训教学平台动态迁移方法。 相似文献
7.
《科技通报》2015,(12)
通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。 相似文献
8.
提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
9.
《科技通报》2015,(8)
传统方法使用量子群遗传进化方法进行云存储系统任务调度的执行开销建模,在数据汇聚和协议传输中没有考虑量子态的相干性和感知节点的方向性,不能全局搜索最优量子位,执行开销不能实现最小化。提出一种基于量子群聚类的云存储调度最小执行开销建模算法,首先进行量子群聚类进化策略和云存储系统任务调度模型总体设计,设计基于量子群聚类的云存储系统任务调度分配协议,进行有效的资源调度设计,整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。仿真结果得出,该算法能使云存储系统任务调度执行开销与任务规模的匹配性能最佳,性能优于传统算法,在云存储信息管理系统等领域具有较好的应用价值。 相似文献
10.
提出一种基于启发式云计算的多源资源访问特征最小方差估计算法,构建多源资源访问的云计算Cloud-P2P融合模型,采用遗传算法对Cloud-P2P融合模型中多源资源访问特征进行信息提取,给出多源资源信息访问特征状态,采用自适应全局概率搜索,自主对整个所需搜索范围进行搜索以及优化,实现对多源资源访问特征的最小方差估计,提高访问性能。仿真结果表明,算法特征信息提取精度高,方差估计准确,通过启发式云计算对多源资源信息系统访问特征的最小方差准确估计,利用了众多闲置的普通用户终端节点上蕴含的巨大的计算和存储资源,可灵活设置备份规模,鲁棒性高,性能优越。 相似文献