大数据下客户请求信息快速调度仿真研究

摘要

对大数据下网络客户请求信息的高效调度,能够有效实现物理融合系统的体验质量.对客户请求信息的快速调度,通过信息素更新对调度信息进行调整,对调度信息参数进行赋值,完成大数据下客户请求信息的快速调度.传统方法建立适应度目标函数带权分量,对调度目标函数进行优化,但忽略了对调度参数的赋值,导致调度效果不理想.提出基于蚁群优化的迭代信息快速调度方法.利用迭代信息快速调度模型,给出多维服务质量迭代信息快速调度目标优化函数,对用户效用进行量化处理,对目标优化函数量化结果进行求解.采用信息素更新对迭代信息进行调整,并对调度信息参数进行赋值.对迭代信息顺序进行快速调度,以迭代信息顺序快速调度结果选取最优解以此完成迭代信息快速调度优化.实验结果表明,所提方法对迭代信息快速调度完成时间和信息请求时间较短、成本消耗较低.