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融合XGBoost和粒子群的电力数据中心能耗最小规划模型
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作者 陆俊 张懿操 +1 位作者 张亮 毛林晖 《微型电脑应用》 2025年第9期197-200,214,共5页
电力数据中心任务量逐渐增多,任务分配调度不合理,导致资源利用率不高、能耗较大。对此,研究一种融合XGBoost和粒子群的电力数据中心能耗最小规划模型。针对能耗最小规划问题,描述并设置5个假设,设置约束条件,利用XGBoost算法重新定义... 电力数据中心任务量逐渐增多,任务分配调度不合理,导致资源利用率不高、能耗较大。对此,研究一种融合XGBoost和粒子群的电力数据中心能耗最小规划模型。针对能耗最小规划问题,描述并设置5个假设,设置约束条件,利用XGBoost算法重新定义能耗最小化的目标函数,利用粒子群算法进行优化求解,得出电力数据中心能耗最小规划方案。结果表明:200个任务下,电力数据中心能耗量为425.63 J;500个任务下,电力数据中心能耗量为492.62 J;1000个任务下,电力数据中心能耗量为587.47 J。方案能耗量均达到了相对最小值,且在同等条件下能够更加节约电力数据中心处理任务时的能耗量。 展开更多
关键词 XGBoost算法 粒子群算法 电力数据中心 能耗最小化目标函数 任务规划模型
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