Mejor algoritmo de moho de lodo aumenta la eficiencia en la migración de datos de nubes de comercio electrónico

Dado que las plataformas de comercio electrónico a veces dependen más de la computación en la nube, la eficiencia y la estabilidad se han convertido en una presión inmediata sobre el desarrollo. Una búsqueda Publicado En Sistema inteligente basado en la revista internacional de razonamiento Se introduce un lodo un enfoque innovador para el problema basado en el algoritmo de moho (SMA). El trabajo puede mejorar tanto el rendimiento como la eficiencia energética para los sistemas de comercio electrónico.

El desarrollo de Bosma en el núcleo del trabajo es: algoritmo de molde de barro de adaptación equilibrado. SMA es una técnica de optimización heroística inspirada en el comportamiento natural de los moldes de lodo.

Los moldes de lodo son modelos útiles para los algoritmos, ya que se destacan al encontrar caminos eficientes a través de un entorno complejo y adaptarse a las condiciones de cambio. Además, lo hacen sin ningún sistema de control central. Pueden detectar su entorno ajustando su tamaño y conexión en respuesta a reacciones como la disponibilidad de nutrientes u obstáculos enviando varios zarcillos, seudopodia en varias direcciones.

Este comportamiento potencial descentralizado y potencial ayuda a mantener el equilibrio entre descubrir nuevas posibilidades y refinar a las personas prometedoras. Al traducir estos comportamientos adaptativos en reglas matemáticas, los investigadores han preparado algoritmos que resuelven problemas computacionales complejos, como el enrutamiento de redes, la programación de tareas y la migración de datos, donde el objetivo es encontrar soluciones calificadas en lugares de búsqueda grandes, dinámicos e inciertos.

Bosma aborda problemas que se han vuelto claros con SMA simples al integrar dos promociones importantes. Primero, los investigadores han agregado un operador de optimización equilibrado, que fija el equilibrio del algoritmo entre la exploración (en busca de nuevas soluciones potenciales) y la explotación (refinar buenas personas).

El segundo crecimiento es una varianza de diferencia estocástica además del operador, que inyecta cierta aleatoriedad en el proceso de búsqueda y, por lo tanto, ayuda a evitar el tipo de convergencia inicial en una solución inferior para conducir a SMA simples. Juntas, estas enmiendas hacen que Bosma sea más ágil y más eficiente para resolver problemas.

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En esta última investigación, el equipo usa Bosma para abordar los problemas de migración de datos. La transferencia de datos entre varios sistemas de nubes o entornos de almacenamiento es compleja, especialmente en operaciones de comercio electrónico de alta longitud. Si la migración de datos no está personalizada, los costos de energía y, por lo tanto, aumentan los costos económicos.

El Bosma recluta dispositivos móviles y terminales de computación de edad para reducir la carga en el sistema en la nube. Al ajustar la comunicación dinámicamente para retrasar y otros obstáculos operativos, Bosma asignar las tareas para cualquier entorno de procesamiento proporciona el mayor ahorro de energía.