面向电能质量数据采集的蚁群优化算法
王嘉怡
房俊
高鹏
1.北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室 北京 100144;北方工业大学数据工程研究院 北京 1001442.北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室 北京 100144;北方工业大学数据工程研究院 北京 1001443.北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室 北京 100144;北方工业大学数据工程研究院 北京 100144
摘要：现有电网的数据采集一般采用集中式,单节点的方式,采集效率低,难以适应海量电能质量数据的采集需求.论文扩展数据接收处理节点,结合电能质量数据的特点,提出适用于电网电能质量数据采集的蚁群优化算法,实现服务器负载均衡,提升数据收取效率.通过对电能质量数据采集的调度进行实验测试,实验结果表明:基于蚁群优化算法的调度写入速度约为现有数据调度方法的2.65倍,各接收服务器的数据分配比例基本维持在0.3~0.4;蚁群优化算法在服务器负载差异较小时,降低任务分配的随机性,分配比接近1:1:1;在服务器负载差异较大时,降低任务集中分配单一节点的概率,实现资源合理利用.找到蚁群优化算法相关参数组合的最佳取值范围,使任务平均耗时减少约3.7s.通过实验验证蚁群优化算法的可行性和有效性.
关键词：蚁群算法负载均衡任务调度HBase
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 524-529 )
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