基于PSO算法的医疗大数据任务调度策略

胡超; 彭军; 于文涛

doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z1.013

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于PSO算法的医疗大数据任务调度策略

虚拟化和云计算 | 更新时间：2024-06-05

- 基于PSO算法的医疗大数据任务调度策略
- PSO based task scheduling for medical big data
- 通信学报 2014年35卷第Z1期页码：65-71
- 作者机构：
  
  1. 中南大学公共卫生学院信息与网络中心，湖南长沙 410083
  2. 中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410075
- 作者简介：
  
  [ "胡超（1980-），男，湖南长沙人，中南大学网络中心博士生，主要研究方向为网络管理、教育信息化、区域医疗信息化等。" ]
  [ "彭军（1967-），女，湖南长沙人，中南大学教授、博士生导师，主要研究方向为多智能体系统的体系结构与协同模型、网络协作通信系统的优化等。" ]
  [ "于文涛（1981-），女，山东烟台人，中南大学博士生，主要研究方向为多机器人导航、多智能体系统协作策略设计等。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61379111)
- DOI：10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z1.013
  中图分类号： TP391
- 网络出版日期：2014-10，
  
  纸质出版日期：2014-10-25
- 稿件说明：
移动端阅览
胡超, 彭军, 于文涛. 基于PSO算法的医疗大数据任务调度策略[J]. 通信学报, 2014,35(Z1):65-71.

Chao HU, Jun PENG, Wen-tao YU. PSO based task scheduling for medical big data[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z1): 65-71.
胡超, 彭军, 于文涛. 基于PSO算法的医疗大数据任务调度策略[J]. 通信学报, 2014,35(Z1):65-71. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z1.013.

Chao HU, Jun PENG, Wen-tao YU. PSO based task scheduling for medical big data[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z1): 65-71. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z1.013.

摘要

摘要：在医疗信息共享平台下，选取一种合适的任务调度策略完成医疗数据查询任务在各医院内的调度分配，是医疗大数据处理所需解决的重要问题。为了保证任务调度时间最短和成本最低，提出一种改进的粒子群算法。该算法构造了时间最优和成本最优双适应度函数，自适应地调整粒子速度更新的惯性权重，加快搜寻最优粒子的速度，并求解出最合理的数据查询任务调度方案，最大限度地提高医疗信息共享平台中医疗数据查询的效率。实验结果验证了所提出算法的有效性。

Abstract

How to select a suitable task scheduling strategy to accomplish the task of medical data query in scheduling and allocation inside each hospital is a important problem demanded to be dealt with in medical big data processing.In order to content the optimal medical data corresponding time and optimal cost considered in task scheduling

a improved particle swarm algorithm was proposed.The algorithm constructs the dual fitness function of optimal time and optimal cost to adjusted the inertia weight of the update of particle velocity adaptively

fasten the speed of optimal particle searching

and find out the most reasonable task scheduling scheme of data query

maximize the efficiency of medical data query in medical information sharing platform.Experiment results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词

Keywords

references

TRAVIS B , ALLAN S . The inevitable application of big data to health care [J ] . The Journal of the American Medicine Association , 2013 , 309 ( 13 ): 1351 - 1352 .

LANG T . Advancing global health research through digital technology and sharing data [J ] . Science , 2011 , 331 ( 6018 ): 714 - 717 .

HAUX R . Medical informatics:past,present,future [J ] . International Journal of Medical Informatics , 2010 , 79 ( 9 ): 599 - 610 .

张振 , 周毅 , 杜守洪 , 等 . 医疗大数据及其面临的机遇与挑战 [J ] . 医学信息学杂志 , 2014 , 35 ( 6 ): 2 - 8 .

ZHANG Z , ZHOU Y , DU S H , et al . Medical big data and the fadng opportunities and challenges [J ] . Journal of Medical Informatics , 2014 , 35 ( 6 ): 2 - 8 .

RAMESHKUMAR K , AMALARETHINAM D G . Applying nontraditional optimization techniques to task scheduling in grid computing-an overview [J ] . Int J Res Rev Comput , 2010 , 4 ( 1 ): 33 - 38 .

KAUR N , AULAKH T S , CHEEMA R S . Comparison of workflow scheduling algorithms in cloud computing [J ] . Int J Adv Comput , 2011 , 2 ( 10 ): 81 - 86 .

JIAYIN L I , QIU M , MING Z , et al . Online optimization for scheduling preemptable tasks on IaaS cloud systems [J ] . Journal of Parallel and Distributed Computing , 2012 , 72 ( 2 ): 666 - 677 .

JEYARANI R , NAGAVENI N , RAM R V . Self adaptive particle swarm optimization for efficient virtual machine provisioning in cloud [J ] . International Journal of Intelligent Information Technologies , 2011 , 7 ( 2 ): 25 - 44 .

MERKLE D , MIDDENDORF M , SCHMECK H . Ant colony optimization for resource-constrained project scheduling [J ] . IEEE Trans Evol Comput , 2002 , 6 ( 4 ): 333 - 346 .

刘志雄 , 梁华 . 粒子群算法中随机数参数的设置与实验分析 [J ] . 控制理论与应用 , 2010 , 27 ( 11 ): 1489 - 1496 .

LIU Z X , LIANG H . Parameter setting and experimental analysis of the random number in particle swarm optimization algorithm [J ] . Control Theory & Applications , 2010 , 27 ( 11 ): 1489 - 1496 .

段海滨 , 马冠军 , 王道波 , 等 . 一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 [J ] . 系统仿真学报 , 2007 , 19 ( 5 ): 974 - 977 .

DUAN H B , MA G J , WANG D B , et al . Improved ant colony algorithm for solving continuous space optimization problems [J ] . Journal of System Simulation , 2007 , 19 ( 5 ): 974 - 977 .

POLI R , KENNEDY J , BLACKWELL T . Particle swarm optimization [J ] . Swarm intelligence , 2007 , 1 ( 1 ): 33 - 57 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

边缘辅助实时应用中信息年龄感知的任务调度

算力网络中面向计算重用的任务调度优化

基于分层强化学习的中继卫星网络任务动态调度方法

多接入边缘计算中相关性任务的联合调度算法

融合MEC的星地协同网络：架构、关键技术与挑战