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基于粒计算改进混合蛙跳算法及应用,是通过在粒子群算法和蛙跳算法两者中各取优点对智能算法进行改编。

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对云计算任务调度进行了研究，针对用户满意度和云提供商利益需求，提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。首先根据云环境特点对虚拟机资源进行分类，同时引入任务‐资源满意度距离、资源综合性能概念；然后对粒子群初始粒子操作进行优化，来提高粒子质量；最后为克服粒子易陷入局部最优解问题，加入遗传算法（GA）的交叉、变异操作，扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明，该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间，是云平台下一种有效的任务调度策略。Computer engineering and applications[0,1]Ka By+M=85,7,4,7,41 aya+B+rBr0.10.20.7(9,1,25,7)(9,25,5,7)=(1,0,0,1,1)3 a oB∑01(1,0,1,1)④0.9(1,1,0,1)=(1xx,1)010.109(3,2,1,5,4)∞(1,0,1,1,1)=(3x,15,4)GA3.2Computer engineering and applications0.36Cloudsim 3.0CloudsimDatacenter Brokerbind cloudlettovm=0.82bind CloudlettovmMyclipse100PSOGAPSOGAK=844%Cloud[1000040000rand([150,200rand()]预处理任务及資、「5001000rand(]源,并更新虚拟机计算任务-资谅满总度距离[60100rand()ndo初始负载从可用资源随机生|根据得致的任务最PSOGA成S3/4个子佳虚拟机类型生成S/4个粒子PSOPSOGAGA初始化S个粒了的还200度,并设置最大迭代次数L和 fitness=tPSOGA很据車新定义的粒了探作,计算 fitness值,并更新pb利gb根据规则选择粒了进亻[15交叉变异探作,并计算fitness值,更新忡群(12)达到最大次效LL=L+1fitness阈值结太,得到最优解(13)M=200300200200LPSOs Lo n PsoGAPSOGAPSOGAGAComputer engineering and applications80070600s■PSO400AGA300■ PSOGA200PSOGAPSO GA100PSO GA0第一批第二批第三批PSOGAPSO GAPAOGAPSOGA2.5PSOPSOGAA0.5PSOGA第一北第二批第批PSOGAPSO GA5400190r170015001301100西GAn□1sGAGA了0050o笫一批第二批第二批43.532.5NGA□05第一枇第二批第三批Computer engineering and applications基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究万F据WANFANG DATA文献链接作者王菠,张晓磊作者单位:重庆人学计算机学院,重庆400044刊名:计算机工程与应用英文刊名:Com uter Engineering ar d Appl ications年,卷(期)2013Axfe:http://d.wanfangdata.concn/periodiCalpre8fb5c222-8042-4959-ba95-2a3a31f59b2e.aspx

echarts3中国地图下钻至县级（增加散点、气泡标注、图例颜色区分等特效 ），刚好项目中要用，结合CSDN资源及百度echarts案例，进行修改。基本满足了各类项目在地图上可视化效果。下周后解压到Http服务后进行访问。案例中只要对mapdata变量通过AJAX进行动态更新即可，目前CSDN相关内容C币最少，内容最全的代码案例。

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