28、基于遗传算法的数据放置策略与高斯 - 柯西变异洗牌蛙跳算法的频谱分配

基于遗传算法的数据放置策略与高斯 - 柯西变异洗牌蛙跳算法的频谱分配

在当今数字化时代，数据处理和无线通信领域面临着诸多挑战。数据密集型应用使得大量数据存储在地理分布式数据中心，同时无线频谱资源的不合理分配造成了资源浪费。本文将介绍基于遗传算法的数据放置策略以及高斯 - 柯西变异洗牌蛙跳算法在频谱分配中的应用。

基于遗传算法的数据放置策略

当查询访问多个远程分布的数据项时，数据副本放置问题可分解为两个子问题：
1. 数据副本部署问题 ：查询应调用数据项的哪个副本。
2. 数据副本分配问题 ：这些数据副本应存储在何处。

通过结合这两个子问题，可得到基于位置感知的数据副本放置的完整遗传方案。

数据副本编码

受遗传编码技术的启发，将数据副本编码策略分解为针对上述两个子问题的两个子策略：
- 数据副本部署策略编码 ：考虑一个数据项有 m 个副本，一个查询只能访问一个数据副本的情况。用长度为 m 的 0/1 代码表示每个副本被查询调用的情况。若查询 q 请求数据项 di 的第 j 个副本 dij，则对应 dij 的位为 1，否则为 0。每个查询的副本代码由所有数据项的段组成，副本部署策略代码由所有查询的段组成，记为 Pc。
例如，有两个查询 q1 和 q2，两个数据项 d1 和 d2。d1 的副本为 d11、d12 和 d13，d2 的副本为 d21、d22 和 d23。当 q1 调用 d12 和 d23 时，q1 的数据副本部署代码可表示为 010001；当 q2 调用 d11 和 d22 时