人工智能的经典算法：基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法-Classic artificial intelligence algorithms: dynamic particle swarm optimization-based dynamic environment optimization algorithm

如今大规模计算的需求日渐增长,应运而生的云计算已成为一种广为人知的计算模式。云计算通过对资源的聚合和动态重用,实现了服务流程的优化和资 源利用效率的提升。云计算技术正在蓬勃发展之中,对其相关技术的研究也呈现 了百家争鸣的态势。由于云计算服务器集群的规模很大,如何合理调配云计算资 源以提高能源的利用效率已成为一个研究的热点。本文研究的重点问题就是如何在云计算环境中实现拥有更佳的节能性能的资源分配方法。 -Today the demand of growing la

实现动态环境寻优，改进的粒子群算法,迭代1200次，有完整的收敛曲线-Achieve dynamic environment optimization, improved particle swarm algorithm, iterative 1200, a complete convergence curve

在粒子群算法的基础上进行改进的动态粒子群寻优算法，对于动态环境可以完成有效寻优，跟踪动态极值-On the basis of improved particle swarm optimization dynamic particle swarm optimization algorithm for dynamic environment optimization can be done effectively, track dynamic extremes