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摘要:
目前主流虚拟化方案的数据库资源分配成本较高、其优化算法易陷入局部最优,针对该问题,将现有启发式贪婪算法与粒子群优化算法融合,提出一种高性能资源最优分配方案.首先,将贪婪算法每轮迭代的最优解传至粒子群搜索空间作为粒子;然后,自适应粒子群算法搜索所有粒子获得全局最优解并将最优解返回贪婪算法模块;最终,贪婪算法将收到的解作为其本轮最优解并开始新一轮的迭代计算.基于开源数据库PostgreSQL进行实验,结果表明本算法比现有贪婪算法成本低,性能好.
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文献信息
篇名 基于自适应粒子群的数据库最优资源分配
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 云计算 虚拟化 贪婪算法 启发式算法 粒子群优化
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 计算机控制技术及软件优化
研究方向 页码范围 1519-1524
页数 6页 分类号 TP18
字数 5710字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.150677
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文婧 山西金融职业学院信息技术系 7 8 2.0 2.0
2 李刚 山西建筑职业技术学院计算机工程系 8 17 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
虚拟化
贪婪算法
启发式算法
粒子群优化
研究起点
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期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
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