異構云系統中基于智能優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，針對異構云計算環境下多維資源的公平分配問題，結合基因算法（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云系統中的主資源公平分配（ DRFH）模型轉化成為整數線性規劃（ILP）模型，并提出了基于最大任務數匹配值（MTM）的初始解產生機制和使不可行解轉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分配方案。實驗結果表明，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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