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算法介绍该算法是基于蚁群算法，加上命令转换迁移技术融合而成。主要用于解决虚拟机的放置问题（VMP）。该算法的突出之处在于能够考虑多种资源，如CPU，内存等，而不仅仅只是单一条件。 除此之外，在处理瓶颈情况时，即有些资源需求较多，而另一中较少，有较好的表现。 同时，还可以应对服务器均质，异质的情况，即服务器的配置是否相同。该算法的流程图如下所示。在实现过程中需要注意以下几点： ...

CCPSO2CCPSO2 属于粒子群优化算法中的一种，是CCPSO的优化版本，其核心依然为朴素的PSO 。其显著的特性主要有一下几点：1.random group分组规模不再是固定的，而是随机从一个原先设计的集合（S）中选取，每次迭代若无更新便重新分组。这样做的好处是可以使有关联的两个纬度的变量有更大的可能性在一起。 2.Cauchy and Gaussian-Based ...

智能算法——GA(遗传算法)这是GA算法，在原有的基础上加上了一些改进：高斯变异，简单的竞标赛选择，多点交配和最简单的自适应模型。高斯变异：变异不再是随机地生成一个范围内的数，而是通过高斯分布（正态分布），在原有点的周围产生一个新的点，然后继续计算。这改进可以有效提高算法性能。简单的随机竞标赛选择：不同以往的选择。改进的选择方式是：每次挑选两组解，然后比较哪一组的适应值...

模拟退火和遗传算法解决TSP问题数据集介绍采用数据集FRI26来自标准数据集，共有26个城市，最优解为933：数据下载链接图1：数据矩阵图2：数据集介绍算法介绍模拟退火介绍：模拟退火是一种通用概率算法，常用来在一定时间内寻找在一个很大搜寻空间中的近似最优解。迭代过程：迭代过程是模拟退火算法的核心步骤，分为新解的产生和接受新解两部分：由一个产生函数从当前解产生一个...