基于群体智能算法的大数据迁移策略研究

• 作者: 曾毅 马琳娟 鱼明
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 量子人工鱼群 云计算 数据迁移 全局寻优 负载平衡
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.06.019

摘要

针对云数据中心不同于传统的数据中心,其管理和维护需要解决更加复杂的问题的情况,为实现云计算平台中大数据系统的平稳升级和更新,提出了一种基于群体智能算法的大数据迁移策略,解决了负载平衡和带宽瓶颈问题.首先对云计算体系架构上的大数据迁移技术进行研究和分析,然后采用人工鱼群优化算法解决m个服务器之间n个数据迁移的最优解问题.最后,将量子比特引入到人工鱼群算法中实现其三大基本行为.Cloudsim仿真平台上的测试结果表明:相比其他迁移策略,所提出算法能更有效地提高云数据中心的运行效率,具有更好的全局寻优能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾毅	广西大学行健文理学院理工学部计算机与信息工程系	8	10	2.0	3.0
2	鱼明	石河子大学经济与管理学院	28	72	5.0	6.0
3	马琳娟	北京理工大学计算机学院	1	0	0.0	0.0