10分钟搞懂蚁群算法 |
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蚂蚁几乎没有视力,但他们却能够在黑暗的世界中找到食物,而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢? 蚂蚁寻找食物的过程单只蚂蚁的行为及其简单,行为数量在10种以内,但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧,这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质,用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中,根据信息素的浓度选择行走的方向,并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候,由于地面上没有信息素,因此蚂蚁们的行走路径是随机的。蚂蚁们在行走的过程中会不断释放信息素,标识自己的行走路径。随着时间的推移,有若干只蚂蚁找到了食物,此时便存在若干条从洞穴到食物的路径。由于蚂蚁的行为轨迹是随机分布的,因此在单位时间内,短路径上的蚂蚁数量比长路径上的蚂蚁数量要多,从而蚂蚁留下的信息素浓度也就越高。这为后面的蚂蚁们提供了强有力的方向指引,越来越多的蚂蚁聚集到最短的路径上去。 什么是蚁群算法?蚁群算法就是模拟蚂蚁寻找食物的过程,它能够求出从原点出发,经过若干个给定的需求点,最终返回原点的最短路径。这也就是著名的旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)。 本文使用蚁群算法来解决分布式环境下的负载均衡调度问题。 蚁群算法的应用——负载均衡调度集群模式是目前较为常用的一种部署结构,也就是当单机处理能力无法满足业务需求,那么就增加处理节点,并由一个负载均衡器负责请求的调度。然而对于一个庞大系统而言,情况往往比较复杂。集群中节点的处理能力往往各不相同,而且不同任务的处理复杂度也不尽相同。那么负载均衡器如何进行任务分配,使得集群性能达到最优?资源利用率达到最高呢?这是一个极具挑战又很有价值的问题。 本文我们就采用蚁群算法来解决这一问题。 数学建模在开始之前,我们首先需要将“负载均衡调度”这个问题进行数学建模,量化各项指标,并映射到蚁群算法中。 问题描述求一种最优的任务分配策略,能够将N个长度不等的任务按照某一种策略分配给M个处理能力不同的服务器节点,并且N个任务的完成时间最短。 在这个问题中,我们将所有任务的完成时间作为衡量分配策略优良的指标。每一种分配策略都是这个问题的一个可行解。那么具有最小完成时间的分配策略就是这个问题的最优解。 ![]() 在正式开始之前,我们需要初始化任务数组和节点数组。这里采用随机赋值的方式,我们给tasks随机创建100个任务,每个任务的长度是10~100之间的随机整数。再给nodes随机创建10个节点,每个节点的处理速度是10~100之间的随机整数。 OK,准备工作完成,下面来看蚁群算法的实现。 蚁群算法代码语言:javascript复制/** * 蚁群算法 */ function aca() { // 初始化任务执行时间矩阵 initTimeMatrix(tasks, nodes); // 初始化信息素矩阵 initPheromoneMatrix(taskNum, nodeNum); // 迭代搜索 acaSearch(iteratorNum, antNum); }正如你所看到的,蚁群算法并不复杂,总体而言就是这三部: 初始化任务执行时间矩阵初始化信息素矩阵迭代搜索当然,第一第二步都较为简单,相对复杂的代码在“迭代搜索”中。那么下面我们就分别来看一下这三个步骤的实现过程。 初始化任务执行时间矩阵代码语言:javascript复制/** * 初始化任务处理时间矩阵 * @param tasks 任务(长度)列表 * @param nodes 节点(处理速度)列表 */ function initTimeMatrix(tasks, nodes) { for (var i=0; i |
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