【摘 要】
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和声搜索算法应用于云计算中易出现收敛速度缓慢、初值敏感性及求解精度不高等不足,以改进标准和声算法缺点为目的,提出一种引入混沌理论的改进算法,即混沌和声算法(CHS)。通
【机 构】
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西安航空学院计算机学院,西安交通大学医学院护理系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71373203)
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和声搜索算法应用于云计算中易出现收敛速度缓慢、初值敏感性及求解精度不高等不足,以改进标准和声算法缺点为目的,提出一种引入混沌理论的改进算法,即混沌和声算法(CHS)。通过Logistic映射产生随机混沌信号,以载波方式变换至变量取值空间进行混沌初始化,加入混沌变异机制避免算法出现停滞;改变标准和声算法迭代过程中系数的更新策略,进一步提高算法性能。通过4种标准优化测试函数进行实验,搭建云仿真环境进行任务调度实验,实验结果和标准和声算法进行横向对比。比较结果表明,混沌和声算法在收敛性、求解精度、执行效率和相对标准差等方面优于原始算法,更加适合于云计算的应用。
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