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初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究 被引量：1
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作者 段效琛 李英娜 +2 位作者 贾会玲 赵振刚 李川 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第4期31-33,38,共4页
随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀。HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键。提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(Init Ph_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(... 随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀。HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键。提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(Init Ph_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(GA)与蚁群优化算法(ACO)算法相结合,将它们进行动态衔接。提出基于初始信息素筛选的ACO算法,既克服了ACO算法初始搜索速度慢,又充分利用GA的快速随机全局搜索能力。利用云计算仿真工具Cloud Sim来验证此策略的效果,结果表明:Init Ph_ACO策略在作业执行时间、副本读取响应时间和副本负载均衡性三个方面的性能均优于基于ACO算法的副本选择策略和基于GA的副本选择策略。 展开更多
关键词 Hadoop分布式文件系统(HDFS) 副本选择 初始信息素筛选 蚁群优化算法 遗传算法
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