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自适应蚁群优化的云数据库动态路径查询
被引量:
8
1
作者
史恒亮
任崇广
+1 位作者
白光一
普杰信
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期10-12,48,共4页
蚁群算法对于解决动态最优路径查询问题具有很强的优势,但蚁群算法中的信息素挥发因子的静态设置容易带来收敛速度不稳定和陷入局部最优解的问题,在云数据库中更是明显。融合了蚁群算法和云数据库,并提出了信息素挥发因子自适应的算法,...
蚁群算法对于解决动态最优路径查询问题具有很强的优势,但蚁群算法中的信息素挥发因子的静态设置容易带来收敛速度不稳定和陷入局部最优解的问题,在云数据库中更是明显。融合了蚁群算法和云数据库,并提出了信息素挥发因子自适应的算法,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,减少了云数据库数路由的动态负荷,从而很大程度上提高云计算的效率。
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关键词
自适应
信息素
蚁群算法
云数据库
动态路径查询
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职称材料
题名
自适应蚁群优化的云数据库动态路径查询
被引量:
8
1
作者
史恒亮
任崇广
白光一
普杰信
机构
南京理工大学计算机学院
河南科技大学电信学院
方舟信息技术(苏州)有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期10-12,48,共4页
基金
国家自然科学基金(No.90820306)~~
文摘
蚁群算法对于解决动态最优路径查询问题具有很强的优势,但蚁群算法中的信息素挥发因子的静态设置容易带来收敛速度不稳定和陷入局部最优解的问题,在云数据库中更是明显。融合了蚁群算法和云数据库,并提出了信息素挥发因子自适应的算法,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,减少了云数据库数路由的动态负荷,从而很大程度上提高云计算的效率。
关键词
自适应
信息素
蚁群算法
云数据库
动态路径查询
Keywords
self-adaptive
pheromone
Ant Colony Optimization(ACO)
cloud database
dynamic routing query
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应蚁群优化的云数据库动态路径查询
史恒亮
任崇广
白光一
普杰信
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
8
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