虚拟资源分配优化量子学习算法仿真研究

叶青; 方子叶

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针对单一优化目标的基于用户需求或服务质量的虚拟资源分配问题,采用协同决策方法,将用户满意、效能最优和服务质量多目标协同集成,以虚拟资源计算服务租用收益和用户满意度效用最大化为优化目标,构建虚拟资源分配集成优化模型.提出改进的量子粒子群算法,设计种群的个体学习权重因子,增加个体寻优的学习激励策略,设置粒子搜索的学习阈值,解决算法陷入局部最优解的问题.通过种群搜索学习求解,得出满足用户需求、效能和服务质量的虚拟资源作业分配的最优服务收益选择方案.仿真结果表明,改进算法具有较好的全局搜索效率和性能.

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来源
《计算机仿真》 |2020年第6期|288-292|共5页
作者
叶青; 方子叶;
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作者单位

江西中医药大学计算机学院江西南昌330004;

江西财经大学江西南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
量子粒子群算法; 强化学习; 虚拟资源; 效用分配; 全局优化;

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