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云計算技術(shù)的普及帶動(dòng)了數據的增長(cháng),為了對云環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據進(jìn)行管理,防止數據損壞甚至丟失,方便后續利用,需要對云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據進(jìn)行聚集。但目前大多數算法都是基于線(xiàn)性時(shí)間概率計數的數據聚集算法,通過(guò)數據聚集操作在中間節點(diǎn)預先對數據進(jìn)行處理,去除數據冗余,減少數據傳輸,實(shí)現節能,對于云計算環(huán)境下數據聚集操作存在的重復計數問(wèn)題,通過(guò)研究對副本不敏感的概要結構并優(yōu)化某些特性,從而完成數據聚集,但這種方法存在占用的存儲空間較大,且不能保證動(dòng)態(tài)數據聚集的準確性的問(wèn)題。為此,提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據聚集算法,該算法通過(guò)對云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據聚集算法數學(xué)模型進(jìn)行分析,在此基礎上,提出基于粒子群優(yōu)化算法的云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據聚集算法。首先對云計算環(huán)境中的動(dòng)態(tài)數據結構模型進(jìn)行分析,完成對云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據的離散樣本頻譜特征的計算,實(shí)現云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據聚集樣本的特征提取和信息模型構建。針對粒子群算法收斂速度慢的問(wèn)題,本文通過(guò)混沌映射方法對其進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)生成混沌序列,解決粒子群算法存在的問(wèn)題,利用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行特征聚集,從而完成云計算環(huán)境下動(dòng)態(tài)數據聚集算法。實(shí)驗結果表明,本文所提算法能夠有效提高動(dòng)態(tài)數據聚集的可靠性和穩定性,降低聚集時(shí)間,減少所占內存空間,具有較強的實(shí)踐性,為該領(lǐng)域的發(fā)展創(chuàng )造了條件。