◆尚志会 李洪进 谢小芳 董 利



大数据环境下医疗资源调度算法研究

◆尚志会 李洪进 谢小芳 董 利

(遵义医学院医学信息工程学院 贵州 563006)

大数据环境下资源调度问题是当前研究的重点，所以通过蚁群算法提高医疗数据资源利用效率至关重要。本文通过对蚁群算法在医疗数据资源调度上的研究，对蚁群算法进行了改进，主要通过算法缩短资源调度寻址路径。试验结果表明，改进的算法提高了医疗资源数据资源被调度的效率。

大数据；蚁群算法；医疗数据资源

0 引言

随着移动互联网的普及，越来越多的人使用虚拟云终端获取需求信息，从而走向大数据时代[1]。大数据资源共享虽然为人们提供方便，但也带来查找内容信息的不便，如果数据资源需求量庞大，然而最后为了调度数据资源，怎么样才能更快、更方便调度资源是当前需要解决的问题。

大数据环境下，数据信息资源海量，信息资源众多，所以大数据中包含了重要的信息价值，因此大数据的挖掘与信息资源调度研究是当今学术界研究的主要问题，只有获取信息资源，才能提升资源服务质量。该文章主要借助大数据平台下对蚁群算法调度上的分析研究[2-3]。

1 蚁群算法

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法，主要借助模拟蚂蚁通过信息素寻找食物为研究对象，提出的一种算法。该算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。……