異構(gòu)云系統(tǒng)中基于智能優(yōu)化算法的多維資源公平分配
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資源分配策略的研究一直是云計算領域研究的熱點和難點,針對異構(gòu)云計算環(huán)境下多維資源的公平分配問題,結(jié)合基因算法(GA)和差分進化算法(DE),分別給出了兩種兼顧分配公平性和效率的資源分配策略,改進了解矩陣表達式使異構(gòu)云系統(tǒng)中的主資源公平分配( DRFH)模型轉(zhuǎn)化成為整數(shù)線性規(guī)劃(ILP)模型,并提出了基于最大任務數(shù)匹配值(MTM)的初始解產(chǎn)生機制和使不可行解轉(zhuǎn)化為可行解的修正操作,以此提高算法的收斂速度,使其能夠快速有效地得到最優(yōu)分配方案。實驗結(jié)果表明,基于GA和DE算法的多維資源公平分配策略可以得到近似最優(yōu)解,在最大化最小主資源份額目標值和資源利用率方面明顯優(yōu)于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且針對不同任務類型的資源需求,具有較強的自適應能力。
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