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基于混合优化模糊C均值算法的网格资源聚类


  摘 要:为了更好地解决目前网格资源查找效率低下的问题,结合网格环境中普遍存在的资源相似现象,提出了基于遗传操作触发的粒子群混合优化算法的网格资源模糊C均值聚类, 对网格资源进行最大相似性聚类,通过设置触发条件,避免了潜在的局部迭代,一定程度上简化了算法执行的复杂度。实验表明,该方法能提高分类的运行速度及准确率,可以很好地应用到网格资源聚类中,优化网格资源调度前期工作。

  关键词:网格资源聚类; 遗传操作; 触发; PSO; FCM

  中图分类号:TP391文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2153-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.045

  Hybrid FCM algorithm to grid resource clustering

  XUE Shengjun, NIE Jing

  (School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China)

  Abstract:In order to better solve the grid resources discovering problem of low efficiency and exploit the generally existing characteristic of similarity between resources in grid environment, this paper proposed a hybrid FCM algorithm based on PSO and the trigger of GAto maximize the clustering of grid resources. By setting the trigger condition, avoided the potential local iteration, and simplified a certain extent, the complexity of the algorithm. Simulation results indicate that, the methodimproves the running speed and accuracy of clustering, and can be well applied to the grid resource clustering, thereby the preliminary work of grid resource scheduling will be optimized.

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