發(fā)布時(shí)間：2018-01-06 19:28

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟知識(shí)搜索算法研究　出處：《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 知識(shí)搜索 粒子群優(yōu)化算法 MapReduce

【摘要】：【目的】利用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟知識(shí)搜索,提高搜索的準(zhǔn)確率和效率�！痉椒ā渴紫壤�用MapReduce中Map函數(shù)對(duì)粒子分組實(shí)現(xiàn)并行化處理,再運(yùn)用Reduce函數(shù)對(duì)粒子搜索的結(jié)果進(jìn)行歸約,縮短搜索的時(shí)間。在粒子搜索過程中,根據(jù)小組內(nèi)最優(yōu)位置的平均值進(jìn)行小組內(nèi)粒子的信息交互,避免算法早熟收斂于一個(gè)局部最優(yōu)值�！窘Y(jié)果】通過三組仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)的粒子群算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明改進(jìn)的粒子群算法在效率與準(zhǔn)確率方面均具有明顯的優(yōu)越性。【局限】樣本數(shù)據(jù)存在干擾數(shù)據(jù),有待改進(jìn)�！窘Y(jié)論】該方法能提高云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟知識(shí)搜索的準(zhǔn)確性,并提升搜索效率。
[Abstract]:[objective] using improved particle swarm optimization (PSO) to search cloud computing industry alliance knowledge. To improve the accuracy and efficiency of the search. [methods] first, the Map function in MapReduce is used to parallelize the particle grouping. Then Reduce function is used to reduce the result of particle search to shorten the time of searching. In the process of particle search, the information exchange of particles in the group is carried out according to the average of the optimal position in the group. To avoid premature convergence to a local optimal value. [results] the improved particle swarm optimization algorithm and the standard particle swarm optimization algorithm are compared and analyzed through three groups of simulation experiments. The results show that the improved particle swarm optimization algorithm has obvious advantages in both efficiency and accuracy. [conclusion] this method can improve the accuracy and efficiency of cloud computing industry alliance knowledge search.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)管理學(xué)院;哈爾濱理工大學(xué)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“黑龍江省移動(dòng)云計(jì)算聯(lián)盟商業(yè)模式研究”(項(xiàng)目編號(hào):G201301)的研究成果之一
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言云計(jì)算自提出以來發(fā)展迅猛,世界各國對(duì)它廣闊的市場前景和巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇給予高度關(guān)注。根據(jù)賽迪智庫發(fā)布的《云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2015版)》顯示,2015年全球云計(jì)算服務(wù)市場規(guī)模達(dá)到1 800億美元,增長18%,全球IT公司紛紛向云計(jì)算轉(zhuǎn)型,云計(jì)算產(chǎn)業(yè)規(guī)模高速增長。云計(jì)算產(chǎn)業(yè)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 孟純青;;非線性粒子群算法[J];微計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年08期

9 任偉建;武璇;;一種動(dòng)態(tài)改變學(xué)習(xí)因子的簡化粒子群算法[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2012年10期

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2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

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