基于改进INFO算法的新型可拓云计算机性能评估模型
Extension cloud computer performance evaluation model based on improved INFO algorithm
1. 工业和信息化部电子第五研究所, 广州 510000
2. 基础软硬件性能与可靠性测评工业和信息化部重点实验室, 广州 510000
3. 辽宁工业大学 汽车与交通工程学院, 辽宁 锦州 121000
摘要
计算机系统的性能评价和分级是计算机高性能发展的关键环节。为消除评估过程中不确定性导致的性能等级误判,采用可拓云理论构建计算机性能评价的理论模型;其次,为兼顾等级边界的分明性和模糊性,提出一种可自适应评估对象的最优云熵计算方法,提高了模型的合理性和准确性;最后,针对模型参数的非线性求解问题,提出改进向量加权平均算法(INFO)。该算法采用差分进化策略扰动向量来产生候选解,从而优化潜在解的初始分布均匀性;并且在搜索阶段结合t分布策略,根据概率值扩大算法的搜索范围,提高算法的全局搜索能力。经实例验证,结果表明所提模型是一种有效的计算机性能评估方法。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0157
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3614-3620
文章编号: 1001-3695(2023)12-014-3614-07
发布历史
[2023-08-08] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
李冬, 杨攀飞, 廉建芳, 等. 基于改进INFO算法的新型可拓云计算机性能评估模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3614-3620. (Li Dong, Yang Panfei, Lian Jianfang, et al. Extension cloud computer performance evaluation model based on improved INFO algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3614-3620. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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