基于云自适应粒子群优化算法和随机森林回归的负载均衡预测_CAPSO_RFR_李雨泰

针对传统云计算资源负载预测算法精度低、误差大的问题，提出了一种基于云自适应粒子群优化算法(CAPSO)和随机森林回归(RFR)的负载均衡预测方法。该方法通过 CAPSO 优化随机森林的重要参数，实现负载预测的高精度和低误差。

随机森林回归作为集成学习技术，通过多棵决策树的集成降低过拟合风险，但其参数选择直接影响预测效果。CAPSO 融合云理论特性，增强粒子群优化的全局搜索能力和自适应调整，精准定位随机森林的最佳参数组合。

CAPSO-RFR 算法利用 CAPSO 确定随机森林的树数量和特征选择比例等关键参数，基于优化参数进行资源负载预测。该方案提升了预测精度，为云计算资源的合理规划和调度了科学依据，促进云平台性能的优化。

与神经网络和支持向量机等传统模型相比，CAPSO-RFR 克服了神经网络收敛慢及局部最优问题，也缓解了支持向量机对参数敏感的缺陷。实验证明，CAPSO-RFR 在非线性复杂云负载预测中展现出优越性能。

云计算环境下，负载均衡策略是保障系统稳定和服务质量的关键。CAPSO-RFR 结合机器学习与智能优化技术，了一种高效且精准的负载预测方案，有助于推动云计算负载均衡方案的进一步完善。

相关负载均衡技术如 LVS、Nginx 配置优化及 Redis 负载均衡等，均强调动态资源分配与调度优化。结合粒子群优化及随机森林的预测模型，可实现资源调度的智能化和自动化，满足复杂云计算系统的多样需求。

未来研究可探讨 CAPSO-RFR 与遗传算法、深度学习等其他优化策略的融合，进一步提升云计算资源管理效率，适应日益增长的云服务负载和复杂度。