WiMi Hologram Cloud Inc. ha anunciado que ha optimizado la programación de tareas en la nube utilizando algoritmos de inteligencia de grupo. Un algoritmo de inteligencia de grupo es un método computacional basado en el comportamiento de los grupos en la naturaleza, que puede demostrar potentes capacidades de búsqueda y optimización en la resolución de problemas complejos mediante la simulación de las interacciones y colaboraciones de los individuos en un grupo. El uso de algoritmos de inteligencia de grupo para resolver problemas de programación de tareas en la nube puede mejorar la eficiencia de la ejecución de tareas y la utilización de recursos. Los algoritmos de inteligencia de grupo son una clase de algoritmos de optimización que simulan el comportamiento de grupos de organismos en la naturaleza, como los algoritmos de colonia de hormigas y los algoritmos de enjambre de partículas. Estos algoritmos encuentran la solución óptima global simulando el mecanismo de colaboración y competencia de los grupos biológicos.

En la programación de tareas en la nube, el uso de algoritmos de inteligencia de poblaciones puede ver las tareas y los recursos como individuos de un grupo, y encontrar la solución óptima de programación de tareas mediante la colaboración y la competencia entre los individuos. Esto puede utilizar plenamente los recursos del sistema, mejorar la eficacia de ejecución de las tareas, reducir el tiempo de espera y disminuir el consumo de energía y el coste del sistema. La programación de tareas en la nube mediante algoritmos de inteligencia de grupo puede satisfacer las necesidades de los usuarios, mejorar la velocidad de respuesta del sistema, reducir el coste y mejorar la utilización de los recursos.

El algoritmo de inteligencia de grupo puede aplicarse a diferentes aspectos de la programación de tareas en la nube, como la asignación de tareas, la programación de tareas y la ejecución de tareas. Por ejemplo, las tareas en la nube se programan utilizando la optimización de enjambre de partículas (PSO). El algoritmo PSO simula el comportamiento de vuelo de los pájaros de una bandada ajustando constantemente la posición y la velocidad de cada pájaro de la bandada para encontrar la solución óptima.

En la programación de tareas en la nube, cada tarea puede considerarse una partícula, la posición de cada partícula indica la máquina virtual a la que se asigna la tarea y la velocidad indica la velocidad de ejecución de la tarea. Actualizando constantemente la posición y la velocidad de las partículas, se puede encontrar la solución óptima de programación de tareas para mejorar la eficiencia de ejecución de las tareas y la utilización de los recursos. El algoritmo de enjambre de partículas es un algoritmo de optimización que simula el comportamiento de búsqueda de alimento de una bandada de pájaros.

En la programación de tareas en la nube, la tarea puede considerarse como el objetivo que necesita ser forrajeado por la bandada de pájaros, y los recursos informáticos de la nube se consideran el camino de la bandada de pájaros. El algoritmo de enjambre de partículas busca el esquema óptimo de programación de tareas simulando el ajuste de posición y velocidad de la bandada de pájaros durante el proceso de búsqueda. En concreto, cada partícula representa un esquema de asignación de tareas y ajusta su posición y velocidad en función de su propia posición óptima histórica y de la posición óptima de la bandada.

El algoritmo PSO incluye la inicialización del enjambre de partículas, la evaluación de la aptitud, la actualización de la velocidad y la posición, y la actualización de la solución óptima global y la solución óptima individual.