面向云服务器信息化管理的混合聚类算法研究

发布时间：2025-01-11 04:32

　　 为了解决云服务器聚类中出现的非线性问题,本文提出结合模糊C均值算法形成服务器聚类算法,并加入改进果蝇优化算法克服GRNN收敛速度慢和易陷入极小值问题,而且云平台收集23项性能指标,将FCM算法输出结果经过邻域粗糙集算法分析挑选特征,避免维数灾难问题。本文提出的算法相比于已有的研究成果,速度上分别加快了1.43、3.22和3.72倍;收敛步数方面,也分别缩减了1.61、5和6倍,并且在运行算法时,计算机的内存和cpu占用率都控制在50%左右,不影响正常功能。而且云平台的任务调度更加均衡,侧面证明算法聚类效果的准确性。

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【部分图文】：

图2本文算法与之前研究比较4.4对比实验

orkTechnology《自动化技术与应用》2020年第39卷第8期TechniquesofAutomation&Applications邻域粗糙集算法在这两项指标上面排名第二，优于已有文献的算法，证明了本文改进的必要性。在资源占用方面，相比于后两组对照组，将cpu利用率控制在....

图3应用本文算法资源动态信息散点图

需要同时控制种群和个体飞行方向，占用更多资源，但是在算法效率提高明显的情况下，这些都是可以被接受的。图2本文算法与之前研究比较4.4对比实验在本组实验中，验证聚类结果是真实有效的，并且对于云平台的调度效率有所提高。由于平台任务提交模块每隔半小时5种任务会各下100条，供虚拟资源执....

图5FCM+GRNN+果蝇算法资源动态信息散点图

榭鱿拢?庑┒际强梢员唤邮艿摹?图2本文算法与之前研究比较4.4对比实验在本组实验中，验证聚类结果是真实有效的，并且对于云平台的调度效率有所提高。由于平台任务提交模块每隔半小时5种任务会各下100条，供虚拟资源执行并收集数据，收集完整一天24小时*3027*5*100*2共7264....

图3～6中内存利用率差别均不大，而且数值都相对

嬲加们榭龌褂兴?仙??蛭???呕?惴?需要同时控制种群和个体飞行方向，占用更多资源，但是在算法效率提高明显的情况下，这些都是可以被接受的。图2本文算法与之前研究比较4.4对比实验在本组实验中，验证聚类结果是真实有效的，并且对于云平台的调度效率有所提高。由于平台任务提交模块每隔半小....

本文编号：4025947