WiMi 使用群體智慧算法優化雲計算中的雲任務排程

(SeaPRwire) –  
北京，2024年2月1日–WiMi Hologram Cloud Inc. (納斯達克代碼：WIMI)（“WiMi”或“本公司”）是全球領先的全息增強現實（“AR”）技術供應商，今日宣布利用群智能演算法來最佳化雲端任務排程。群智能演算法是一種演算方法，是根據自然界裡群體行為發展而來，藉由模擬群體中個體之間的互動與合作，能夠在解決複雜問題時展現出強大的探索與最佳化能力。將群智能演算法用於解決雲端任務排程問題，可以提升任務執行效率以及資源的使用率。

群智能演算法是一類最佳化演算法，用以模擬自然界中一群生物的行為，例如螞蟻群演算法和粒子群演算法。這些演算法藉由模擬生物群體的協作和競爭機制來找到全域最優解。在雲端任務排程中，利用種群智能演算法可以將任務和資源視為群體中的個體，並透過個體間的協作與競爭來找到最優的任務排程解。這可以充分利用系統中的資源，提高任務執行效率，減少等待時間，降低系統能耗和成本。

利用群智能演算法進行雲端任務排程，可以滿足用戶需求、提高系統響應速度、降低成本以及提高資源的使用率。群智能演算法可以應用於雲端任務排程的不同方面，例如任務分配、任務排程和任務執行。

例如，雲端任務排程使用粒子群最佳化（PSO）。PSO演算法藉由不斷調整鳥群中每隻鳥的位置和速度以尋找最佳解，來模擬鳥群在飛行時的行為。在雲端任務排程中，每個任務可以視為一個粒子，每個粒子的位置表示該任務分配到的虛擬機器，速度則表示該任務的執行速度。藉由不斷更新粒子的位置和速度，可以找出最佳任務排程解，以提升任務執行效率和資源的使用率。粒子群演算法是一種模擬鳥群覓食行為的最佳化演算法。在雲端任務排程中，可以把任務看作鳥群需要覓食的目標，而雲端運算資源可以看作是鳥群的飛行路徑。粒子群演算法通過模擬鳥群在覓食過程中位置和速度的調整來搜索最優的任務排程方案。具體來說，每個粒子表示一個任務分配方案，並根據自身歷史最優位置和種群最優位置來調整自己的位置和速度。粒子群演算法包括粒子群初始化、適應度評估、速度和位置更新以及更新全局最優解和個體最優解。

首先，需要初始化一群粒子，每個粒子代表一個任務排程方案。可以隨機生成部分初始粒子，或者根據經驗指定。對於每個粒子，需要計算其適應值來評估其優劣程度。適應值可以根據任務完成時間、資源利用率等指標來確定。適應值越高，則該粒子的任務排程方案越好。然後根據粒子的當前速度和位置，以及全局最優解和個體最優解來更新粒子的速度和位置。通過調整速度和位置，粒子可以向全局最優解靠近，以便搜索到最優解。對於每個粒子，需要更新其個體最優解和全局最優解。個體最優解是粒子自身歷史上的最佳任務排程解，全局最優解是整個粒子群體中的最佳任務排程解。使用粒子群演算法可以不斷搜索和優化雲端任務排程方案，從而提高系統的性能和效率。

關於WiMi Hologram Cloud
WiMi Hologram Cloud, Inc. (納斯達克代碼：WIMI)是一家專注於全息AR汽車抬頭顯示器軟件、3D全息脈衝態雷射雷達、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息車載導航等專業領域的全息雲綜合技術解決方案提供商。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、3D全息脈衝態雷射雷達技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動全息通訊等全息AR技術。

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