检索结果

Select

1. 云环境下能耗感知的公平性提升资源调度策略

薛胜军, 邱爽, 许小龙

计算机应用 2016, 36 (10): 2692-2697. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2692

摘要（514）

PDF （905KB）（548）

针对云计算环境下大量的能源消耗和一些用户非法占有计算资源的问题，为了节约资源，同时提高系统的公平性，使所有用户能合理地使用数据中心的所有资源，提出一种基于能耗感知的节能公平的资源调度算法（FGRSA）。该算法能高效调度各种类型的资源使所有资源使用量达到一个相对的公平。通过CloudSim仿真平台，对提出的调度策略进行仿真实验。实验结果表明，与Greedy算法和Round Robin算法相比，FGRSA能够在大幅度降低系统能耗的同时，保证各类型资源的公平使用。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 云环境下公平性优化的资源分配方法

薛胜军, 胡敏达, 许小龙

计算机应用 2016, 36 (10): 2686-2691. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2686

摘要（474）

PDF （878KB）（556）

针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题，为了满足不同用户的需求，达到多种资源分配的公平性，实现资源的高效利用，提出了全局优势资源公平（GDRF）分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式，即先通过用户已分配资源量确定分配资格，每轮再通过全局优势资源共享比和全局优势资源权重来确定具体的分配用户，分配过程充分考虑了资源的匹配情况，采用了max-min fairness思想的渐进填充方式，并且将多资源分配公平性统一度量模型运用到了算法中。实验基于一个Google集群数据模型与基于占优资源的多资源联合公平分配算法作了比较。实验结果表明，GDRF算法分配的虚拟机总量提高了12%，资源总利用率提高了0.5个百分点，公平评估值提高了约15%，并且该算法的资源组合分配的适应度较高，使得用户需求和供给更匹配。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 自适应邻域的多目标网格任务调度算法研究

杨明薛胜军陈亮刘永生

计算机应用 2012, 32 (03): 599-602. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00599

摘要（1083）

PDF （608KB）（722）

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价