基于动态性有效资源分配的云计算效益学习模型研究

谭成兵; 詹林; 方晓

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基于动态性有效资源分配的云计算效益学习模型研究

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为了将有限的资源合理地分配给用户,并尽可能地提高云系统的资源和能量利用效率,提出了一种改进的面向动态性有效资源分配的云计算效益学习模型算法,在动态性有效资源分配上提出了服务质量准则框架(QSSF)来得出云服务的计费管理机制;采用资源竞拍策略和动态双向博弈策略更好地权衡用户和云计算提供商之间的利益关系,并将资源分配给资源需求量大的用户;在云系统的运算和存储任务的资源和能量分配上,采用了基于云计算的效益学习模型,通过权衡任务对资源和能量的需求量来实现系统效益的最优化;实验仿真结果表明,该算法能够更加合理地为系统的运算和存储任务分配资源和能量,在资源和能量的利用率上优于其他对比算法.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第4期|1410-1413|共4页
作者
谭成兵; 詹林; 方晓;
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作者单位

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

安徽淮南232001;

亳州职业技术学院信息工程系;

安徽亳州236813;

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

安徽淮南232001;

亳州职业技术学院信息工程系;

安徽亳州236813;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
云计算; 资源分配; 资源竞拍策略; 双向博弈策略; 效益学习模型;

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