一种基于HNN的云服务组合优化

• 作者: 张会丽 李志河
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 霍普菲尔德神经网络 组合优化 Web服务 资源约束 负载均衡 云计算
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真系统与技术
• 页码范围: 2335-2343
• 页数: 9页
• 分类号: TP393|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-FZ0341

摘要

随着云服务应用开发的日新月异,如何有效地在云平台上实现优化服务的组合,提升云平台系统的整体性能是一个亟待解决的研究问题.为提升云服务的效率,提出一种基于霍普菲尔德神经网格的组合优化模型.该方法针对云服务问题建模;设计一种带有柯西扰动技术的PSO算法来改进霍普菲尔德模型,将该云服务问题表达为霍普菲尔德神经网络能量模型进行优化.通过实验比较证明,该方法比其它典型算法可以更加有效地提升云服务组合优化执行的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志河	山西师范大学教育科学学院	64	430	12.0	18.0
2	张会丽		13	24	2.0	4.0