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云联盟中收益最优化算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
许利军;王付强;张小庆
作者机构:
新乡学院计算机与信息工程学院, 河南, 新乡, 453003
武汉轻工大学数学与计算机学院, 武汉, 430023
[许利军; 王付强] 新乡学院计算机与信息工程学院, 河南, 新乡, 453003
[张小庆] 武汉轻工大学数学与计算机学院, 武汉, 430023
语种:
中文
关键词:
云计算;联盟博弈;任务调度;收益最优化
关键词(英文):
coalitional game;tasks scheduling;profit maximizing
期刊:
计算机应用研究
ISSN:
1001-3695
年:
2017
卷:
34
期:
7
页码:
1946-1949,1979
基金类别:
61472294:国家自然科学基金 61171075:国家自然科学基金 2014CFA050:湖北省自然科学基金重点项目 152102210202:河南省科技攻关计划 15A520094:河南省高等学校重点科研项目 15ZA04:新乡学院科技创新项目
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
通过联盟博弈研究了云资源提供者的群体合作行为,基于任务执行时间和执行代价最优化问题,定义了资源提供者组建资源联盟的依据,并设计了两种任务调度算法PMTC和TMPC。同时,对联盟收益进行内部分配时,提出了基于Shapley值的联盟收益分配算法。该算法充分考虑了联盟成员对联盟总收益的贡献度,使得联盟总收益在其个体成员间的分配更加均衡与合理。算例分析结果表明,云资源联盟不仅可以改进任务执行效率和资源提供者收益,而且Shapley值可以实现收益的公平分配。
摘要(英文):
This paper studied the cooperative behavior of a group of CRPs by coalitional game. Based on the optimization of execution time and payoff, it defined the basis of forming resource coalition. After building the coalition, for gaining optimal resource mappings, it proposed two algorithms PMTC and TMPC. Finally, for the profit sharing in coalitions, it proposed a sharing strategy of coalitional profit based on Shapley value, which could fully consider the contribution of coalitional toal profit from different members and gain more balaneced and r...

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