WiMi Hologram Cloud Inc. ha annunciato di aver ottimizzato la programmazione delle attività nel cloud utilizzando algoritmi di intelligenza di gruppo. Un algoritmo di intelligenza di gruppo è un metodo computazionale basato sul comportamento dei gruppi in natura, che può dimostrare potenti capacità di ricerca e ottimizzazione nella risoluzione di problemi complessi, simulando le interazioni e le collaborazioni degli individui in un gruppo. L'utilizzo di algoritmi di intelligenza di gruppo per risolvere i problemi di pianificazione delle attività nel cloud può migliorare l'efficienza dell'esecuzione delle attività e l'utilizzo delle risorse. Gli algoritmi di intelligenza di gruppo sono una classe di algoritmi di ottimizzazione che simulano il comportamento dei gruppi di organismi in natura, come gli algoritmi di colonia di formiche e gli algoritmi di sciame di particelle. Questi algoritmi trovano la soluzione ottimale globale simulando il meccanismo di collaborazione e competizione dei gruppi biologici.

Nella programmazione delle attività nel cloud, l'uso di algoritmi di intelligenza di popolazione può vedere le attività e le risorse come individui in un gruppo e trovare la soluzione ottimale di programmazione delle attività attraverso la collaborazione e la competizione tra gli individui. In questo modo è possibile utilizzare appieno le risorse del sistema, migliorare l'efficienza di esecuzione dei compiti, ridurre i tempi di attesa e diminuire il consumo energetico e il costo del sistema. La programmazione dei compiti nel cloud utilizzando algoritmi di intelligenza di gruppo può soddisfare le esigenze degli utenti, migliorare la velocità di risposta del sistema, ridurre i costi e migliorare l'utilizzo delle risorse.

L'algoritmo di intelligenza di gruppo può essere applicato a diversi aspetti della programmazione delle attività nel cloud, come l'allocazione delle attività, la programmazione delle attività e l'esecuzione delle attività. Ad esempio, le attività nel cloud vengono programmate utilizzando l'ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO). L'algoritmo PSO simula il comportamento di volo degli uccelli in uno stormo, regolando costantemente la posizione e la velocità di ogni uccello nello stormo per trovare la soluzione ottimale.

Nella pianificazione delle attività nel cloud, ogni attività può essere considerata come una particella, la posizione di ogni particella indica la macchina virtuale a cui è assegnata l'attività e la velocità indica la velocità di esecuzione dell'attività. Aggiornando costantemente la posizione e la velocità delle particelle, si può trovare la soluzione ottimale di pianificazione dei compiti per migliorare l'efficienza di esecuzione dei compiti e l'utilizzo delle risorse. L'algoritmo dello sciame di particelle è un algoritmo di ottimizzazione che simula il comportamento di foraggiamento di uno stormo di uccelli.

Nella pianificazione delle attività nel cloud, l'attività può essere considerata come l'obiettivo che deve essere foraggiato dallo stormo di uccelli, e le risorse di cloud computing sono considerate come il percorso dello stormo di uccelli. L'algoritmo dello sciame di particelle cerca lo schema ottimale di programmazione dei compiti, simulando la regolazione della posizione e della velocità dello stormo di uccelli durante il processo di ricerca. In particolare, ogni particella rappresenta uno schema di assegnazione dei compiti e regola la sua posizione e la sua velocità in base alla propria posizione ottimale storica e alla posizione ottimale dello stormo.

L'algoritmo PSO comprende l'inizializzazione dello sciame di particelle, la valutazione della fitness, l'aggiornamento della velocità e della posizione e l'aggiornamento della soluzione ottimale globale e della soluzione ottimale individuale.