【摘 要】
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目前的混合CPU架构双态云平台缓存效率优化方法在优化过程中，只针对虚拟资源的服务质量进行分析，无法综合考量最短等待时间和资源负载均衡问题。为了解决上述问题，提出基于离散人工蜂群算法的混合CPU架构双态云平台缓存效率优化方法。引用离散人工蜂群算法，建立多目标数学模型，分析节点偏好满意度，通过搜索算子得到最佳的侦查蜂搜索方式，实现缓存划分完成程序优化。实验表明，基于离散人工蜂群算法的混合CPU架构双态
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目前的混合CPU架构双态云平台缓存效率优化方法在优化过程中，只针对虚拟资源的服务质量进行分析，无法综合考量最短等待时间和资源负载均衡问题。为了解决上述问题，提出基于离散人工蜂群算法的混合CPU架构双态云平台缓存效率优化方法。引用离散人工蜂群算法，建立多目标数学模型，分析节点偏好满意度，通过搜索算子得到最佳的侦查蜂搜索方式，实现缓存划分完成程序优化。实验表明，基于离散人工蜂群算法的混合CPU架构双态云平台缓存效率优化方法能够有效提高缓存性能，在调度过程能够更好地改变系统性能，提高普适性。
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