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    基于改進(jìn)的SFLA算法的ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源調(diào)度

    2014-12-31 00:00:00曲文亮劉福媚
    電子世界 2014年20期

    【摘要】為了提高ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的服務(wù)效率,采用改進(jìn)的SFLA算法實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的任務(wù)調(diào)度。本文先對服務(wù)器任務(wù)調(diào)度原則和調(diào)度策略進(jìn)行了分析,接著對SFLA算法基本原理及數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了詳述,并提出了智能群體算法和自適應(yīng)SFLA混合的改進(jìn)SFLA算法,最后運(yùn)用實(shí)例仿真驗(yàn)證該算法在ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源調(diào)度中的性能,與傳統(tǒng)SFLA算法比較,改進(jìn)算法在ERP網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度中具有更快收斂性和更高精確性,具有一定的研究價值。

    【關(guān)鍵詞】ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器;資源調(diào)度;SFLA算法

    1.引言

    目前,越來越多的行業(yè)逐漸采用信息化手段對企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行監(jiān)控和管理,以達(dá)到數(shù)據(jù)中心借助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效辦事、降低企業(yè)成本的目的,同時提升整體系統(tǒng)在應(yīng)用方面的綜合性。ERP行業(yè)借助信息化手段實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)控、電子辦公、網(wǎng)絡(luò)調(diào)度等業(yè)務(wù),隨著信息化程度不斷提高,ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器負(fù)載量更大,造成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上傳下載速度降低,因此如何提高ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的資源調(diào)度顯得非常重要。

    ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源調(diào)度需要解決三方面的問題:高效的監(jiān)控系統(tǒng)資源,資源動態(tài)調(diào)度和部署以及客戶管理。網(wǎng)絡(luò)化手段最本質(zhì)的特征是實(shí)現(xiàn)資源共享,而資源調(diào)度作為資源共享的重要手段,在很大程度上影響著ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的服務(wù)效率。

    本文從調(diào)度算法方面來對ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源調(diào)度進(jìn)行研究,為了進(jìn)一步優(yōu)化服務(wù)器調(diào)度算法的性能,特別是從收斂速度和調(diào)度精度方面進(jìn)行深層優(yōu)化,選擇了SFLA算法來完成ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器任務(wù)調(diào)度。

    2.改進(jìn)的SFLA算法

    2.1 SFLA算法基本原理

    混合蛙跳算法借助于青蛙集體覓食的行為,結(jié)合信息傳遞過程,將全局的信息交換和局部搜索相結(jié)合,達(dá)到局部的信息傳遞的目的。

    混合蛙跳算法中的所有青蛙被劃分為不同的組,每一組有自己的思想,每組青蛙相互獨(dú)立,能夠進(jìn)行組內(nèi)局部搜索,而且組內(nèi)的青蛙之間可以方便實(shí)現(xiàn)信息交換;組與組之間可以實(shí)現(xiàn)全局的交換,組內(nèi)信息交換與組間信息傳遞共同完成數(shù)據(jù)共享交換,這便是SFLA算法的基本原理?;旌贤芴惴ㄊ且环N混合運(yùn)算,子集實(shí)現(xiàn)深度搜索與交換,全集結(jié)果由子集經(jīng)過簡單交換來實(shí)現(xiàn)。

    2.2 SFLA算法數(shù)學(xué)模型

    SFLA算法主要數(shù)學(xué)模型為:預(yù)先隨機(jī)生成數(shù)量為P只的青蛙,然后對生成的青蛙的位置信息進(jìn)行描述,并根據(jù)位置信息對這P只青蛙進(jìn)行排序,對已經(jīng)排序的青蛙進(jìn)行子集劃分。接著根據(jù)公式(1)將新加入的青蛙加入子集中。

    (1)

    然后根據(jù)(2)和(3)式對子集進(jìn)行搜索,交換順序。

    (2)

    (3)

    如何新的位置比舊位置更好,則將新位置青蛙的替代原位置的青蛙,否則運(yùn)用(4)式進(jìn)行替換。

    (4)

    按(4)式求解的距離仍無改進(jìn),則再隨機(jī)產(chǎn)生新的青蛙來替代當(dāng)前青蛙。接著進(jìn)行替代重復(fù),直到完成子集搜索。

    2.3 SFLA算法改進(jìn)

    傳統(tǒng)的SFLA算法雖然很好實(shí)現(xiàn)了全集優(yōu)化,但是在收斂速度和精度方面,相比其他優(yōu)化算法來說較為遜色,在此基礎(chǔ)上,本文對SFLA算法進(jìn)行改進(jìn),提出了群體智能算法與自適應(yīng)混合蛙跳算法混合的優(yōu)化算法,這種算法很好地將智能群體算法收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)和自適應(yīng)SFLA精度高的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合,提高了算法性能。

    該混合算法將青蛙群體劃分為兩個子群,一個子群采用群體智能算法,另外一個子群采用自適應(yīng)混合蛙跳算法,混合群體算法可根據(jù)個體搜索得到的最佳位置和全體最佳位置,對個體自適應(yīng)調(diào)整運(yùn)行速度和位置,在運(yùn)算開始保持良好的收斂速度[8],當(dāng)然,混合群體算法也有弊端,比較容易得到局部最優(yōu)解。而自適應(yīng)混合蛙跳算法在子群搜索完畢后,將子群進(jìn)行合并再優(yōu)化,很好地彌補(bǔ)了群體智能算法局部最優(yōu)的弊端。兩種算法的混合,是對收斂速度和精度的折中與平衡。

    智能群體算法可以動態(tài)調(diào)節(jié)個體速度和位置,數(shù)學(xué)模型如(5-8)式所示。

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    其中xi、vi、pi、pg、wt分別表示個體i的位置、運(yùn)行速度、子集最優(yōu)位置、全集最優(yōu)位置、速度更新加權(quán)控制參數(shù)。

    自適應(yīng)SFLA是根據(jù)青蛙上次運(yùn)行的位置和最優(yōu)值及鄰近青蛙位置,來動態(tài)子集搜索優(yōu)化。具體數(shù)學(xué)模型如(9-11)式所示。

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    具體更新策略:

    (13)

    (14)

    (15)

    其中Dis、t、W分別表示移動步長、當(dāng)前迭代次數(shù)、權(quán)重因子。

    3.實(shí)例仿真

    本文的實(shí)例仿真主要對ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器任務(wù)調(diào)度的傳統(tǒng)SFLA算法及本文提出的智能群體和自適應(yīng)SFLA混合算法的性能進(jìn)行分析比較。

    本實(shí)驗(yàn)的目的在于通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法在收斂速度和精度方面的改進(jìn)情況。本文一共設(shè)置10個任務(wù)同時訪問ERP網(wǎng)絡(luò)資源,選擇7個任務(wù)數(shù)量,采用傳統(tǒng)SFLA和本文混合算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),仿真結(jié)果對比圖如圖1所示。

    在相互獨(dú)立的100個任務(wù)下,采用20個ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器虛擬機(jī)資源,用戶任務(wù)撤銷率為15%的條件下,進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)20次。從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以看出,改進(jìn)的混合蛙跳算法具有更快的收斂速度,尋找最優(yōu)解的速度加快,因此則可以快速實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度分配,提高了ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源利用率。

    圖1 仿真結(jié)果對比圖

    為了對算法精確度進(jìn)行分析比較,采取資源選擇準(zhǔn)確比例來衡量,為了驗(yàn)證此性能,分別實(shí)驗(yàn)次數(shù)為5、10、15、20、25、30、35、40、45次。仿真結(jié)果如圖2所示。

    圖2 資源選擇準(zhǔn)確比結(jié)果圖

    從圖2可以看出,改進(jìn)的SFLA算法的精確度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)SFLA算法,基本保持在0.1左右,而傳統(tǒng)SFLA算法平均值超過0.3。

    4.結(jié)語

    本文采用改進(jìn)SFLA算法,即智能群體和自適應(yīng)SFLA混合算法來實(shí)現(xiàn)ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的資源調(diào)度,在任務(wù)調(diào)度優(yōu)化的過程中,實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化和局部搜索,收斂速度快,精度高。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,該優(yōu)化算法性能高,能夠有效提高ERP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器資源調(diào)度的效率,具有一定的研究價值。

    參考文獻(xiàn)

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    [3]張海玉,劉軍,劉志都.基于混沌優(yōu)化策略的SFLA算法[J].計算機(jī)應(yīng)用研究,2013(06).

    作者簡介:

    曲文亮(1980—),男,吉林吉林人,北華大學(xué)實(shí)驗(yàn)師,研究方向:計算機(jī)應(yīng)用及校園網(wǎng)絡(luò)的研究。

    劉福媚(1980—),女,吉林吉林人,北華大學(xué)實(shí)驗(yàn)師,研究方向:計算機(jī)應(yīng)用及校園網(wǎng)絡(luò)的研究。

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