针对目前云计算服务中用户体验的要求不断提高，工作流业务繁多且复杂的现状，本文为了改善工作流中各子任务执行效率不平均以及计算资源利用率低的问题，通过云工作流仿真环境，结合群体智能优化算法理论，根据科学工作流模型，创建任务集合，提出一种改进粒子群优化算法（PSO）用以优化工作流中任务调度策略，并进行仿真。仿真结果表明，本文提出的改进粒子群优化算法，与模拟退火粒子群优化算法（SA-PSO）对比，特别在面对云工作流节点多而复杂的情况时，执行成本可以减少20%，调度效果更好。
2021-11-11 10:49:51
1.53MB
1
【优化求解】基于惯性权值非线性递减的改进粒子群算法(IMPSO)matlab源码.md
2021-10-19 09:53:19
12KB
1
为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。
2021-10-15 10:56:42
426KB
1