基于粒群优化算法的云存储数据检索方法研究

发布时间：2017-08-21 22:27

  本文关键词：基于粒群优化算法的云存储数据检索方法研究

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【摘要】：通过分析云储存系统的数据处理及存储的原理,提出基于粒群优化算法的云存储数据检索方法主要通过对云存储数据的关键词进行相似度对比,利用粒群优化算法的全局最优及局部最优算法,对查询数据进行匹配,直至寻找到最优查询结果。为了验证设计方法的可行性及性能,在Matlab软件中实现优化模型并构建实验场景,模拟云存储过程及数据检索过程,对此数据检索优化方法进行测试验证。仿真结果表明,在模型稳定性方面,粒群优化算法随着粒子位置的迭代,模型逐渐收敛且能够查询出最优解;在模型应用方面,查询响应延时较随机查询模型减少了34.7%,且准确率达到99.6%。总之,设计的基于粒群优化算法的云存储数据检索方法具有较高的检索精度及稳定性。
【作者单位】： 南京机电职业技术学院;
【关键词】： 云存储 粒群优化 数据检索 最优解 响应延时
【基金】：江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目(2013fx096)
【分类号】：TP18;TP333;TP391.3
【正文快照】： 传统的存储系统由于没有采用分布式的文件系统,无法将所有访问压力平均分配到多个存储节点,因而在存储系统与计算系统之间存在着明显的传输瓶颈,由此而带来单点故障等多种后续问题,而集群存储正是解决这一问题,云存储技术应运而生[1-2]。云存储具备以下优势:存储管理可以实现

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本文编号：715499