【摘 要】
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万物互联飞速发展,给云服务数据处理模式带来挑战。对此中科院提出海服务模式及海云协同系统架构。其中,云端应用的解构策略是影响系统性能的重要环节。而现有方法主要针对云
【机 构】
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中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院战略性科技先导专项基金资助项目(XDC02010701)
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万物互联飞速发展,给云服务数据处理模式带来挑战。对此中科院提出海服务模式及海云协同系统架构。其中,云端应用的解构策略是影响系统性能的重要环节。而现有方法主要针对云计算场景下的无向简单图,不适用于海云协作环境下的有向带权图。为此,本文提出一种结合灰狼算法和FM算法的云端应用解构方法。利用灰狼算法快速收敛的特性,将灰狼算法的结果作为初始划分输入FM算法,以弥补FM算法对初始划分敏感的缺陷。仿真实验表明,混合算法的效果优于现有方法。划分后子图的顶点权和与海端节点资源分布匹配,且割权比明显降低,通信开销减少。
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