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基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法
王梓懿, 安俊秀, 王鹏
计算机应用
2017, 37 (8):
2218-2222.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2218
针对大型集群难以进行任务调度和资源分配的问题，提出一种基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法（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）以处理离散目标函数；最后，利用MQHOA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继承了MQHOA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。实验结果表明PSPCA-MQHOA能适用于多种负载状态的集群。
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