基于云自适应粒子群优化算法和随机_省略_APSO_RFR_的负载均衡预测_李雨泰.pdf

针对传统的云计算资源负载预测算法存在精度低和误差大的缺点,将云自适应粒子群算法应用于随机森林回归参数的选择,提出一种基于CAPSO-RFR的云计算资源均衡负载预测算法。研究结果表明,CAPSO-RFR可以有效提高云计算资源负载预测的精度,为云计算资源的规划、调度以及云计算平台的性能优化提供决策依据。 【基于云自适应粒子群优化算法和随机森林回归的负载均衡预测】 在当前的云计算环境中，资源负载预测的准确性对于确保服务质量和系统效率至关重要。传统的预测算法，如ARMA（自回归滑动平均模型）、ARIMA（自回归整合滑动平均模型）和FARIMA（分数自回归整合滑动平均模型），在处理海量且复杂的云计算数据时，往往存在预测精度低和误差较大的问题。针对这一挑战，研究者提出了一种新的预测方法——基于云自适应粒子群优化算法（Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization, CAPSO）和随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）的负载均衡预测算法（CAPSO-RFR）。 随机森林回归是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并取平均来提高预测准确性和减少过拟合风险。然而，随机森林的参数选择对预测效果有直接影响，而CAPSO算法则被用于优化这些参数的选择。CAPSO是一种改进的粒子群优化算法，结合了云理论的特性，增强了算法的全局搜索能力和自适应性，能够更好地寻找到随机森林的最佳参数组合。 CAPSO-RFR算法首先利用CAPSO算法对随机森林中的重要参数，如树的数量、特征的随机选择比例等进行优化，然后应用优化后的参数进行云计算资源负载的预测。这种方法的优点在于，它能够有效地提高预测的精度，减少预测误差，从而为云计算资源的规划、调度策略制定以及云计算平台的性能优化提供更可靠的决策依据。 相比其他预测模型，如神经网络和支持向量机，CAPSO-RFR结合了随机森林的高预测精度和CAPSO的高效优化能力，克服了神经网络收敛速度慢和局部最优的问题，也解决了支持向量机参数选择敏感的问题。通过实证研究，CAPSO-RFR在云计算资源负载预测中的表现优于传统方法，证明了其在处理非线性、复杂关系的云计算资源负载预测上的优越性。 CAPSO-RFR算法是一种创新的预测工具，它结合了云优化技术和机器学习的优势，为云计算环境下的资源管理提供了更加精准和高效的解决方案，有助于提升云计算系统的整体性能和用户体验。未来的研究可能会进一步探索如何将这种预测技术与其他优化策略结合，以应对日益增长的云计算需求和挑战。