异构云计算体系结构及其多资源联合公平分配策略

资源分配策略是当前云计算研究领域中的一个重要研究热点,异构云计算体系结构下的复杂应用问题研究中,最基本的问题在于如何将总体有限的资源分配给多个租户或应用,以达到效率或收效最大化.但是,在经典的资源分配问题中,任务或者用户往往是"贪婪"的;因此,在总体资源有限的前提下,资源分配的公平性就显得尤为重要.为了满足不同的任务需求,达到多种资源分配的公平性,设计了一个虚拟化的异构云计算体系结构,提出了该体系结构下基于占优资源的多资源联合公平分配算法(maximizing multi-resource fairness based on dominant resource,MDRF),并且证明了算法的帕累托等相关属性;给出了占优资源熵(dominant resource entropy,DRE)和占优资源权重(dominant resource weight,DRW)的定义,占优资源熵更加精确地刻画了用户资源请求与任务所调度到的服务器资源之间的适应程度,使系统的自适应能力更强同时提高了资源利用率.占优资源权重保障了用户优先获取资源的优先次序,协同所采用保障公平性的Max-Min Fairness策略,使资源的分配更加有序.实验表明,我们的策略有更高的系统资源利用率,并且使需求与供给更加匹配,进而使用户的占优资源获取更多,提高了服务质量.

资源型重工业城市主导产业选择研究——以河北省唐山市为例

资源型城市因资源开发而兴起,在区域和国家经济发展中发挥过很大的作用。然而,所依赖资源的不可再生性和环境污染的日益加剧等已成为其持续发展的重要制约。以河北省唐山市为例,建立了主导产业选择指标体系,采用熵权法计算评价指标权重。在上述研究的基础上对唐山产业进行了评价和选择并提出了唐山产业转型的建议。

基于优势粗糙集的极大熵权重下高校招生资源配置方法

高校学科资源的合理配置,对专业的发展前景和社会效益起着非常重要的影响.在构建学科建设绩效指标评价体系的基础上,基于优势粗糙集理论的约简知识,提取出比较有益的偏好决策规则,定性地对专业学科建设情况做出判断.利用极大熵准则对各个评价指标进行合理赋权,得到各个对象的多属性评价值.最后将各方案在最优赋权策略下的得分进行集结,将此比例作为专业招生时的资源配置方法,可以为决策者提供比较公平合理的指导建议.