计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2023年第12期:基于改进INFO算法的新型可拓云计算机性能评估模型

发布日期:

作者:李冬,杨攀飞,廉建芳,赵立新,

单位: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;

关键词:计算机性能评估,可拓云理论,最优云熵,向量加权平均算法,差分进化策略,t分布策略,

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。

来源:2023年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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