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题名基于改进蚁群算法的网络缓存资源寻址仿真
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作者
蒋成
郭向坤
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机构
湖北工程学院计算机与信息科学学院
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机仿真》
2024年第3期395-398,405,共5页
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基金
湖北省教育科学规划课题(2021GB072)。
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文摘
网络信息呈海量增加,资源数据传输频率逐渐加快,且所有用户在同样的时间占用不同的带宽资源,因此网络资源寻址难度较大。为了提高数据传输的准确度,确保集中访问的安全性,提出基于改进蚁群算法的网络缓存资源寻址方法。利用编码技术设计出编码策略,锁定寻址目标。通过改进蚁群算法制定出约束条件下的路由路径。结合约束条件、云信任度评估准则构建云信任度寻址模型,对路由路径中的节点完成表达、连接、管理和识别等处理,完成网络缓存资源的寻址。仿真结果表明,所提方法应用下网络数据存储开销不超过500MB,网络缓存资源寻址耗时平均为36.07ms,路径长度在10bit之内,测试所得数据均说明与现在方法相比,研究方法具有明显的应用优势。
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关键词
蚁群算法
先验知识
云信任度评估准则
信任陡度函数
云信任寻址模型
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Keywords
Ant colony algorithm
Prior knowledge
Cloud trust evaluation criteria
Trust steepness function
Cloud trust addressing model
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分类号
TP391.01
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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