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王梓懿1,安俊秀2,王鹏3,4
收稿日期:
2017-02-14
修回日期:
2017-03-13
发布日期:
2017-03-13
出版日期:
2017-05-13
通讯作者:
安俊秀
Received:
2017-02-14
Revised:
2017-03-13
Online:
2017-03-13
Published:
2017-05-13
摘要: 针对大型集群难以进行任务调度和资源分配的问题,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类方法(PSPCA-MQHOA)。首先,将集群工作状态投影到相空间中,把复杂的集群工作状态转化为相空间中的点集;进而,将相空间网格化,形成多尺度量子谐振子算法(MQHOA)可以处理的离散目标函数;最后,利用MQHOA算法优化过程中波函数变化的概率解释对集群节点进行概率聚类。PSPCA-MQHOA算法继承了MQHOA算法物理模型明确、搜索能力强、结果精确等优点,并且由于以相空间作为离散化的目标函数,迭代次数大大减少。实验证明PSPCA-MQHOA算法能适用于多种工作状态的集群。
中图分类号:
王梓懿 安俊秀 王鹏. 基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类方法[J]. 计算机应用.
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