Resumen

Se propone un modelo y algoritmo de optimización de caminata aleatoria cuántica en el control de tráfico de servidores de clúster de red y programación de tareas. Con el fin de resolver el problema del equilibrio de carga del servidor, investigamos y discutimos la teoría de distribución del campo de energía en la mecánica cuántica y la aplicamos a la agrupación de datos. Introducimos el método de caminata aleatoria e ilustramos qué es la caminata aleatoria cuántica. Aquí, investigamos principalmente el modelo estándar de caminata aleatoria cuántica unidimensional. Para el problema de agrupación de datos en un espacio de alta dimensión, podemos descomponer la caminata aleatoria cuántica unidimensional en caminata aleatoria cuántica unidimensional. Al final del artículo, comparamos el método de optimización de caminata aleatoria cuántica con GA (algoritmo genético), ACO (optimización de colonia de hormigas) y SAA (algoritmo de recocido simulado). Al

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Caminata aleatoria cuántica; Modelo de optimización; Control de tráfico del servidor de clúster de red; Programación de tareas; Equilibrio de carga del servidor; Agrupamiento de datos
• Keywords:Quantum random walk; Optimization model; Network cluster server traffic control; Task scheduling; Server load balancing; Data clustering