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基于层次梯度挖掘的数据智能调度算法仿真
1
作者
周晓晶
谷钰
《计算机仿真》
北大核心
2023年第4期358-361,381,共5页
针对当前的数据调度算法存在执行费用较高、调度耗时较长且数据资源负载不均衡的问题,提出层次梯度挖掘的数据智能调度算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度两者构建层次业务数据库,挖掘数据局部频繁项。根据数据挖掘结果,建立执行时间...
针对当前的数据调度算法存在执行费用较高、调度耗时较长且数据资源负载不均衡的问题,提出层次梯度挖掘的数据智能调度算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度两者构建层次业务数据库,挖掘数据局部频繁项。根据数据挖掘结果,建立执行时间、执行费用和负载均衡为智能调度目标,构建数据智能调度模型。利用自适应遗传蚁群优化算法对模型求解,最终实现数据智能调度。仿真结果表明:所提算法下数据资源负载结果更均衡,同时还能够有效降低执行费用和调度时长。由此可得结论:本研究具有理想的应用效果。
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关键词
层次梯度挖掘
数据
智能
调度
自适应遗传蚁群优化算法
局部频繁项
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职称材料
题名
基于层次梯度挖掘的数据智能调度算法仿真
1
作者
周晓晶
谷钰
机构
长春工业大学
出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第4期358-361,381,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261015,61561043)。
文摘
针对当前的数据调度算法存在执行费用较高、调度耗时较长且数据资源负载不均衡的问题,提出层次梯度挖掘的数据智能调度算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度两者构建层次业务数据库,挖掘数据局部频繁项。根据数据挖掘结果,建立执行时间、执行费用和负载均衡为智能调度目标,构建数据智能调度模型。利用自适应遗传蚁群优化算法对模型求解,最终实现数据智能调度。仿真结果表明:所提算法下数据资源负载结果更均衡,同时还能够有效降低执行费用和调度时长。由此可得结论:本研究具有理想的应用效果。
关键词
层次梯度挖掘
数据
智能
调度
自适应遗传蚁群优化算法
局部频繁项
Keywords
Hierarchical gradient mining
Data intelligent scheduling
Adaptive genetic ant colony optimization algorithml
Local frequent items
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层次梯度挖掘的数据智能调度算法仿真
周晓晶
谷钰
《计算机仿真》
北大核心
2023
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