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在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过该模型的效益计算方程来得到最好的资源分配策略。为了使得计算资源能够合理地按需进行分配,提出了动态可协调分配机制,在合理地分配资源,满足所有任务正常执行时所需资源的同时,最大化任务的执行效益。实验仿真及对比结果表明,在任务完成时间、任务执行的平均成本、任务完成成功率上,本文算法都取得了较好的效果。 相似文献
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针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。 相似文献
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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. 相似文献
84.
P2P网络中节点的自主行为使网络性能受到限制,基于博弈理论的激励机制能应对P2P节点行为的复杂性。在对节点行为建立其策略模型的基础上,针对P2P网络拓扑、路由及资源分配等各层面来设计相应的激励机制,以提高网络性能和服务质量,并通过计算机仿真技术提出其验证平台的设计方案,以验证所提激励机制的有效性和可靠性。 相似文献
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