【摘 要】
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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
【机 构】
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山西金融职业学院信息技术系,山西建筑职业技术学院计算机工程系,
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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Postgre SQL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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