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



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。在数据资源调度方面具有明显的收敛效果。

与其他优化算法相比，蚁群算法具有以下几个特点：

（1）采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。

（2）每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接的通讯。

（3）搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。

（4）启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优解。

如下图1所示的蚁群算法流程图。

图1 蚁群算法流程

2 蚁群算法在资源调度问题上的描述

遵义医学院医学信息工程学院以医学信息资源为例，假如研究内容为医疗数据，如下：

若系统开发完成后将授权支持医院、政府部门或个人在云端查询医疗数据并对病人进行云端服务，根据公安机关、检察机关、医院等政府部门对医疗数据信息之间的需求了解情况，将正开发的系统分为5部分，如图2所示。

图2 政务数据开放共享平台中云环境规划方案

数据资源主要通过数据共享与传输，构建数据中心的内部数据存储网络和中心骨干网络，医院管理所有数据（包括个人病历文件、医疗文件数据和服务分享开放数据等）均存储在内部数据存储网络上，底层方面，使用特定技术保证整个数据存储网络的高速性和高可用性；上层方面，在医院内部，数据可以高效存取、共享、编辑且硬盘动态拓展，在医院外部，授权单位或个人可通过Internet实现随时随地对医院可允许方位的数据进行查询。云环境意味着所有对医疗数据的操作和对数据的访问均在网上，局域网内部数据流量大大增加，因此医院内部中心骨干网络为适应这种变化需要重新规划，以消除网络瓶颈，使整体网络环境能够负载均衡，不出现单节点承压过重现象。

3 蚁群算法改进后实现步骤

首先，为了优化调度任务寻址路径问题，该算法应用于其他组合优化问题，如旅行商问题。从而转化为任务调度路径最优化选取问题。通过对a、b、r的选取，若对信息素C和Q初始值不考虑，主要预防局部收敛问题[4-5]。

4 实验总结

实验结果表明，该文提出的蚁群算法与原来算法作比较，发现医疗数据被调度的时间有缩短，提升了调度效率。进一步证明了大数据资源环境下医疗数据资源调度问题得到优化，通过改进后的蚁群算法能够有效解决云计算下的调度问题。

5 结论

本文提出的一种资源调度算法研究，对医疗数据资源的调度在路径寻址上有一定的优化效果，能够提升在大数据环境下资源调度效率，从而对后期大数据资源调度有一定的借鉴意义。但随着海量数据资源的出现，该算法在资源调度上还需要进一步优化。所以该算法研究还处于初级阶段，还需要对更多问题进一步研究。

[1]孙发友.大数据技术的应用分析[J].网络安全技术与应用，2017.

[2]张建伟，尚志会，袁臣.浅谈网络安全技术[J].网络安全技术与应用，2015.

[3]邓晓东，何庆，许敬伟等.大数据网络安全态势感知中数据融合技术研究[J].网络安全技术与应用，2017.

[4]尚志会，张建伟，蔡增玉等.云桌面环境下基于蚁群算法的作业调度方法[J].计算机工程与设计，2017.

[5]孙怀英，虞慧群，范贵生等.大数据流计算环境下的低延时高可靠性的资源调度方法[J].华东理工大学学报(自然科学版)，2017.

2017年遵义医学院自然科学类硕士科研启动资金项目: 虚拟云平台下云实验室作业调度关键技术研究(No.F-897)；国家自然科学基金面上项目（No.61672471）；遵市科合社字(2018)15号：大数据环境下医疗数据共享与开放平台中的若干问题研究。