《表1 热解产物成分：面向移动云计算的自适应虚拟机调度算法》

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《面向移动云计算的自适应虚拟机调度算法》

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参考文献[26]:设f为进化因子．将粒子群的状态分类为:探索、开发、收敛和跳出4种状态．在粒子群求解过程中通过计算进化因子f的数值大小来确定每一次迭代后粒子群所处的状态，最后得出进化因子f与粒子群所处的状态的模糊隶属函数．模糊隶属函数有交叉的区域，即存在一个f对应两个函数值．我们称这个区域为过渡期．在过渡期，粒子群可能处于两种状态中的任意一种．对于最终分类，可以使用“单例法”或“质心法”[27]两种常用的去模糊技术中的任一种．本文使用单例法，因为它比质心法更有效，并且与去模糊规则表一起实现起来比较简单．与大多数模糊逻辑方案类似，我们设计的去模糊规则表也涉及状态和“状态变化”变量．探索、开发、收敛和跳出4种状态分别用S1、S2、S3和S4表示．根据参考文献[26]，PSO序列反映了PSO过程中状态的变化．模糊隶属函数图像的交叉区域分别为:S1与S2交叉区域、S2与S3交叉区域、S1与S4交叉区域．为了分类的稳定性即不过度的切换状态指示符，设计了如表1所示的去模糊化规则表．表1中，F（f）表示模糊隶属度，St-1表示前一个状态，St表示当前状态的选取结果．