基于PSO算法的醫(yī)療大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度策略_圖文

1、 ·70· 通 信 學(xué) 報(bào) 第 35 卷 和位置。 步驟 5 檢查是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若達(dá)到 則輸出最優(yōu)解，若未達(dá)到，則返回步驟 3。 步驟 6 結(jié)束。 基于改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)與自適應(yīng)權(quán)重的粒子群 算法具體流程如圖 2 所示。 4.2 仿真結(jié)果與性能分析 本文依照上一節(jié)所得到的仿真參數(shù)，得到規(guī)模 為 100，前置機(jī)為 50，總?cè)蝿?wù)數(shù)為 50 情況下的醫(yī) 生利用前置機(jī)查詢(xún)信息的總完成時(shí)間和總完成成 本仿真。其仿真結(jié)果分別如圖 3 和圖 4 所示。 如圖 3 和圖 4 所示，當(dāng)?shù)螖?shù)小于 20 時(shí)， 一般的粒子群算法下醫(yī)生查詢(xún)醫(yī)療數(shù)據(jù)所用的總 完成時(shí)間與完成成本和改進(jìn)粒子群算法

2、下相差不 大，但是隨著迭代次數(shù)的逐漸增加，如圖 3 和圖 4 所示，改進(jìn)粒子群算法相對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法下醫(yī)生 查詢(xún)信息的總完成時(shí)間上快了約 10 s，成本也少了 約 50。由此可見(jiàn)，改進(jìn)粒子群算法的總完成時(shí)間與 總完成成本相對(duì)于一般粒子群算法來(lái)講出現(xiàn)了明 顯減少。 圖 3 子任務(wù)總數(shù) U=9 時(shí)任務(wù)的總完成時(shí)間 圖 2 基于改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)與自適應(yīng)權(quán)重的粒子群算法流程 4 仿真結(jié)果與分析 4.1 仿真參數(shù)設(shè)置 本文通過(guò)計(jì)算出 ETC 矩陣和 RCU 數(shù)組，針對(duì) 醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)調(diào)度， 分別用傳統(tǒng) PSO 算法和基 于自適應(yīng)權(quán)重的 PSO 算法進(jìn)行了仿真測(cè)試， 通過(guò)多 次仿真實(shí)驗(yàn)，可以在較短時(shí)間內(nèi)獲

3、取最優(yōu)解。其具 體的參數(shù)如下。 粒子種群規(guī)模 P 設(shè)為 100， 前置機(jī)數(shù)量 M 設(shè)置 為 50，任務(wù)數(shù) N 設(shè)為 50，未使用自適應(yīng)權(quán)重的慣 性因子設(shè)置為 0.9， wmax 設(shè)置為 0.9， wmin 設(shè)置為 0.4， 學(xué)習(xí)因子 c1 設(shè)置為 2，c2 設(shè)置為 2，最大迭代次數(shù) tmax 設(shè)置為 150。 圖 4 子任務(wù)總數(shù)成本 U=9 時(shí)總?cè)蝿?wù)的總完成成本 以上結(jié)果表明，如果只將醫(yī)生查詢(xún)信息的總完 成時(shí)間這一指標(biāo)作為調(diào)度目標(biāo)，而沒(méi)有考慮總?cè)蝿?wù) 完成成本這一要素，一般粒子群算法在迭代的過(guò)程 中丟失了一些潛在的優(yōu)良粒子，這導(dǎo)致在云環(huán)境中 的迭代過(guò)程中使查詢(xún)的結(jié)果過(guò)早地收斂于局部最 優(yōu)解中，而

4、改進(jìn)的粒子群算法將時(shí)間與成本作為調(diào) 度目標(biāo)在云環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了縮短總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間的 第 Z1 期 胡超等：基于 PSO 算法的醫(yī)療大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度策略 ·71· 同時(shí)兼顧成本最小的原則。 由此可見(jiàn)，本文采用的基于自適應(yīng)權(quán)重的粒子 群算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群算法，在完成任務(wù)調(diào) 度問(wèn)題是有良好的優(yōu)化效果，在醫(yī)療系統(tǒng)中，醫(yī)生 查詢(xún)病人信息相對(duì)較頻繁，采用本文提出的算法， 可以提高系統(tǒng)的收斂速度，明顯地改善了工作效 率，節(jié)約時(shí)間。 scheduling algorithms in cloud computingJ. Int J Adv Comput, 2011, (102: 81-86.

5、 7 JIAYIN L I, QIU M, MING Z, et al. Online optimization for scheduling preemptable tasks on IaaS cloud systemsJ.Journal of Parallel and Distributed Computing,2012,72(2:666-677. 8 JEYARANI R, NAGAVENI N, RAM R V. Self adaptive particle swarm optimization for efficient virtual machine provisioning in

6、 cloudJ. International Journal of Intelligent Information Technologies, 2011, 7(2: 25-44. 5 結(jié)束語(yǔ) 9 MERKLE D, MIDDENDORF M, SCHMECK H. Ant colony optimization for resource-constrained project schedulingJ. IEEE Trans Evol 本文綜合考慮醫(yī)院院內(nèi)各前置機(jī)的數(shù)據(jù)處理 能力及使用成本，提出了一種雙適應(yīng)度的自適應(yīng)權(quán) 重粒子群算法，該算法能使醫(yī)療信息查詢(xún)總時(shí)間和 總成本均能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。通過(guò)實(shí)時(shí)

7、調(diào)整粒子群算法 的慣性權(quán)重，進(jìn)一步提升了粒子群算法的尋優(yōu)能力 及收斂速度，并保證所求解可以兼顧醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢(xún) 時(shí)間及查詢(xún)成本最優(yōu)。在實(shí)驗(yàn)中通過(guò) ETC 矩陣及 RCU 數(shù)組分別模擬醫(yī)院院內(nèi)各前置機(jī)的任務(wù)完成 時(shí)間及使用成本，分別用傳統(tǒng)的粒子群算法及所提 出的雙適應(yīng)度自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法對(duì)大規(guī)模醫(yī) 療數(shù)據(jù)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)進(jìn)行了最優(yōu)調(diào)度求解，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表 明，相較于傳統(tǒng)的粒子群算法，所提出的算法不僅 使求解最優(yōu)醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)調(diào)度方案的時(shí)間進(jìn) 一步縮短，并提高了粒子群算法的尋優(yōu)能力，使所 求的最優(yōu)調(diào)度方案具有更短的完成時(shí)間及更少的 完成成本，提升了醫(yī)療信息共享平臺(tái)中用戶(hù)查詢(xún)醫(yī) 療數(shù)據(jù)的效率，節(jié)約了前置機(jī)的使用

8、成本。 Comput, 2002,6(4: 333-346. 10 劉志雄, 梁華. 粒子群算法中隨機(jī)數(shù)參數(shù)的設(shè)置與實(shí)驗(yàn)分析J. 控 制理論與應(yīng)用, 2010, 27(11: 1489-1496. LIU Z X, LIANG H. Parameter setting and experimental analysis of the random number in particle swarm optimization algorithmJ. Control Theory & Applications, 2010, 27(11: 1489-1496. 11 段海濱, 馬冠軍, 王道波

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10、igence, 2007, 1(1: 33-57. 作者簡(jiǎn)介： 胡超（1980-），男，湖南長(zhǎng)沙人，中南 大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心博士生，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò) 管理、教育信息化、區(qū)域醫(yī)療信息化等。 參考文獻(xiàn)： 1 TRAVIS B, ALLAN S. The inevitable application of big data to health careJ. The Journal of the American Medicine Association, 2013, 309(13: 1351-1352. 2 LANG T. Advancing global health research through

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