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高质量的海洋自然资源管理离不开数据和信息的支撑。鉴于海洋数据的特殊性,海洋数据处理常涉及长时间序列或大空间范围的处理工作,对于此类密集型计算为主的数据处理,通用型云平台存在效率不高的突出问题。文章在全面分析Hadoop平台原生资源调度算法的基础上,结合海洋数据处理密集型计算的特点,创新性地提出了基于竞争模型的遗传算法任务调度策略(CGA),有效地解决了遗传算法求解速度受初始化种群与种群进化测量影响较大的问题。此外,为加快收敛速度,引入竞争机制,构建基于种群竞争的自适应进化模型。通过实际验证和比对,证明改进后的算法在收敛速度及收敛结果的稳定性上都优于传统算法,有效地改进了海洋云平台资源调度的能力,提升了海洋数据的处理效率。 相似文献
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