WiMi Hologram Cloud Inc. gab bekannt, dass es die Planung von Cloud-Aufgaben mithilfe von Algorithmen der Gruppenintelligenz optimiert hat. Ein Gruppenintelligenz-Algorithmus ist eine Berechnungsmethode, die auf dem Verhalten von Gruppen in der Natur basiert. Sie kann leistungsstarke Such- und Optimierungsfähigkeiten bei der Lösung komplexer Probleme demonstrieren, indem sie die Interaktion und Zusammenarbeit von Individuen in einer Gruppe simuliert. Der Einsatz von Algorithmen mit Gruppenintelligenz zur Lösung von Problemen bei der Planung von Cloud-Aufgaben kann die Effizienz der Aufgabenausführung und die Ressourcennutzung verbessern. Gruppenintelligenz-Algorithmen sind eine Klasse von Optimierungsalgorithmen, die das Verhalten von Gruppen von Organismen in der Natur simulieren, wie z.B. Ameisenkolonie-Algorithmen und Partikelschwarm-Algorithmen. Diese Algorithmen finden die globale optimale Lösung, indem sie den Kooperations- und Wettbewerbsmechanismus biologischer Gruppen simulieren.

Bei der Planung von Aufgaben in der Cloud können die Algorithmen der Populationsintelligenz Aufgaben und Ressourcen als Individuen in einer Gruppe betrachten und die optimale Lösung für die Aufgabenplanung durch Zusammenarbeit und Wettbewerb zwischen den Individuen finden. Dadurch können die Ressourcen im System vollständig genutzt, die Effizienz der Aufgabenausführung verbessert, die Wartezeit verkürzt und der Energieverbrauch und die Kosten des Systems gesenkt werden. Die Planung von Cloud-Aufgaben mit Hilfe von Algorithmen der Gruppenintelligenz kann die Bedürfnisse der Benutzer erfüllen, die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems verbessern, die Kosten senken und die Ressourcenauslastung verbessern.

Der Gruppenintelligenz-Algorithmus kann auf verschiedene Aspekte der Planung von Cloud-Aufgaben angewendet werden, z.B. auf die Aufgabenzuweisung, die Planung von Aufgaben und die Ausführung von Aufgaben. Cloud-Aufgaben werden zum Beispiel mit Hilfe der Partikelschwarmoptimierung (PSO) geplant. Der PSO-Algorithmus simuliert das Flugverhalten von Vögeln in einem Schwarm, indem er die Position und Geschwindigkeit jedes Vogels im Schwarm ständig anpasst, um die optimale Lösung zu finden.

Bei der Planung von Cloud-Aufgaben kann jede Aufgabe als ein Partikel betrachtet werden. Die Position jedes Partikels gibt die virtuelle Maschine an, der die Aufgabe zugewiesen ist, und die Geschwindigkeit gibt die Ausführungsgeschwindigkeit der Aufgabe an. Durch ständige Aktualisierung der Position und Geschwindigkeit der Partikel kann die optimale Lösung für die Aufgabenplanung gefunden werden, um die Effizienz der Aufgabenausführung und die Ressourcennutzung zu verbessern. Der Partikelschwarm-Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der das Futtersuchverhalten eines Vogelschwarms simuliert.

Bei der Planung von Cloud-Aufgaben kann die Aufgabe als das Ziel betrachtet werden, das der Vogelschwarm aufsuchen muss, und die Cloud-Computing-Ressourcen werden als der Weg des Vogelschwarms betrachtet. Der Partikelschwarm-Algorithmus sucht nach dem optimalen Aufgabenplanungsschema, indem er die Anpassung von Position und Geschwindigkeit des Vogelschwarms während des Suchprozesses simuliert. Jedes Partikel repräsentiert ein Aufgabenverteilungsschema und passt seine Position und Geschwindigkeit entsprechend seiner eigenen optimalen Position in der Vergangenheit und der optimalen Position des Schwarms an.

Der PSO-Algorithmus umfasst die Initialisierung des Partikelschwarms, die Bewertung der Fitness, die Aktualisierung der Geschwindigkeit und Position sowie die Aktualisierung der globalen optimalen Lösung und der individuellen optimalen Lösung.