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题名基于约束满足的大数据聚类中心调度算法仿真
被引量：9
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作者
康耀龙
张景安
冯丽露
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机构
山西大同大学计算机与网络工程学院
山西大同大学网络信息中心
山西大同大学教育科学与技术学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第3期385-388,439,共5页
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基金
大同市经济和信息化委员会专项基金项目(JXW2017001)。
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文摘
针对传统调度方法聚类中心不受限,导致数据迁移次数以及能耗高的问题,提出基于约束满足的大数据聚类中心调度算法。运用转换方法,列出大数据中存在一定关系的存储块相关序列。参照数据聚类偏差点,确定存储中序列中心点,汇总序列偏向判断大数据存储序列的中心区域,在区域中选取密度近似为0的中心点,通过预测中心方进行阶梯式探测,得出存储中心,作为约束条件,采用2-opt算法将聚类中心之间距离加入到新生成序列中,调换初始序列和发生变化的序列新变量值,列出大数据预测模型逐步递进方程,使用最小二乘计算方法计算最小参数值,动向预测部分、单向的大数据,满足大数据聚类中心实施调度,实现调度最大化。通过仿真表明,所提方法在合理运用大数据的同时,能有效地控制调度风险、降低迁移次数、减少调度能源消耗。
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关键词
数据信息
调度
大数据
数据聚类中心
调度能力
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Keywords
Data Information
Scheduling
Big Data
Data Clustering Center
Scheduling Ability
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分类号
TP840
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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