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典型文献
基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略
文献摘要:
在拥有多个存储节点的云数据存储系统中,保持云存储系统的负载均衡水平为一个合理的值和最小化数据检索的时间是一个值得研究的问题.本文提出一种基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略(balanced placement strategy of cloud data based on particle swarm optimization algorithm,BPCD),首先,给出一种云存储系统模型;其次,引入基尼系数作为衡量该系统负载均衡水平的指标,结合数据检索时间目标函数构建多目标约束优化模型;再次,采用粒子群优化算法对问题进行求解,主要包括数据节点编码与参数设置、种群初始化、粒子群空间搜索、算法迭代4个过程;最后,将本文算法与传统云数据放置算法进行对比分析.仿真实验表明,本文提出的云数据均衡放置策略在优化云存储系统的负载水平和数据检索时间方面具有良好的效果.
文献关键词:
云存储系统;负载均衡;检索时间;多目标优化;粒子群
作者姓名:
郑力宁;金雪松;云利军
作者机构:
云南师范大学 信息学院,云南 昆明650500;玉溪市第二人民医院 信息网络中心,云南 玉溪653100;云南师范大学 云南省光电信息技术重点实验室,云南 昆明650500
引用格式:
[1]郑力宁;金雪松;云利军-.基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略)[J].广西师范大学学报(自然科学版),2022(03):202-209
A类:
BPCD
B类:
粒子群优化算法,云数据,数据均衡,数据存储系统,云存储系统,负载均衡,均衡水平,数据检索,balanced,placement,strategy,cloud,data,particle,swarm,optimization,algorithm,系统模型,基尼系数,检索时间,函数构建,多目标约束,约束优化,数据节点,参数设置,种群初始化,多目标优化
AB值:
0.289831
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