计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
4期
1003-1008
,共6页
云计算%蚁群优化%CO2分析%数据融合%并行计算
雲計算%蟻群優化%CO2分析%數據融閤%併行計算
운계산%의군우화%CO2분석%수거융합%병행계산
为了对移动传感器网络采集到的时间、空间不确定的海量CO2浓度数据进行融合,首先对采集的CO2据进行分析,把测试区域分成m×n个网格,分析从每个网格取一个有效值来表示CO2浓度分布.然后根据云计算强大的计算能力,提出组合云模型,设计普通云、繁殖云、视觉云和邻接云,以云内相对独立运行和云间相互作用形成分布式并行计算机制.接着改造蚁群家族,设计普通蚂蚁、繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和邻接蚂蚁.各类蚂蚁分配到不同的云朵中,并按自身的规则运行,各类蚂蚁彼此配合工作,实现信息素和最优解在云内部局部交换和通过云服务器在云朵之间全局交换相结合.最后模拟生成有关临安的11080个数据,利用Clounding V2模拟平台进行大量实验,实验表明算法在105次寻优后基本趋于稳定,寻优能力是单机算法的60倍左右,并且普通云、繁殖云、视觉云和邻接云中的蚂蚁数量比设为2:2:1:1性能表现出最佳.
為瞭對移動傳感器網絡採集到的時間、空間不確定的海量CO2濃度數據進行融閤,首先對採集的CO2據進行分析,把測試區域分成m×n箇網格,分析從每箇網格取一箇有效值來錶示CO2濃度分佈.然後根據雲計算彊大的計算能力,提齣組閤雲模型,設計普通雲、繁殖雲、視覺雲和鄰接雲,以雲內相對獨立運行和雲間相互作用形成分佈式併行計算機製.接著改造蟻群傢族,設計普通螞蟻、繁殖螞蟻、視覺螞蟻和鄰接螞蟻.各類螞蟻分配到不同的雲朵中,併按自身的規則運行,各類螞蟻彼此配閤工作,實現信息素和最優解在雲內部跼部交換和通過雲服務器在雲朵之間全跼交換相結閤.最後模擬生成有關臨安的11080箇數據,利用Clounding V2模擬平檯進行大量實驗,實驗錶明算法在105次尋優後基本趨于穩定,尋優能力是單機算法的60倍左右,併且普通雲、繁殖雲、視覺雲和鄰接雲中的螞蟻數量比設為2:2:1:1性能錶現齣最佳.
위료대이동전감기망락채집도적시간、공간불학정적해량CO2농도수거진행융합,수선대채집적CO2거진행분석,파측시구역분성m×n개망격,분석종매개망격취일개유효치래표시CO2농도분포.연후근거운계산강대적계산능력,제출조합운모형,설계보통운、번식운、시각운화린접운,이운내상대독립운행화운간상호작용형성분포식병행계산궤제.접착개조의군가족,설계보통마의、번식마의、시각마의화린접마의.각류마의분배도불동적운타중,병안자신적규칙운행,각류마의피차배합공작,실현신식소화최우해재운내부국부교환화통과운복무기재운타지간전국교환상결합.최후모의생성유관림안적11080개수거,이용Clounding V2모의평태진행대량실험,실험표명산법재105차심우후기본추우은정,심우능력시단궤산법적60배좌우,병차보통운、번식운、시각운화린접운중적마의수량비설위2:2:1:1성능표현출최가.
