针对传统云媒体资源分配算法中没有考虑整体服务满意度和分配效用等因素对算法性能的影响,导致云媒体资源分配服务效率和可应用性不高的问题,引入云媒体服务提供者和云媒体服务请求者的效用函数模型,从服务价格、服务响应时间和服务带宽...针对传统云媒体资源分配算法中没有考虑整体服务满意度和分配效用等因素对算法性能的影响,导致云媒体资源分配服务效率和可应用性不高的问题,引入云媒体服务提供者和云媒体服务请求者的效用函数模型,从服务价格、服务响应时间和服务带宽3个方面对该模型进行统一化描述。利用云媒体服务双方的效用函数值和让步策略,得到最大效用化的云媒体服务资源,并进行协商分配。基于协商机制效用模型,提出了资源分配算法RAANM(Resource allocation algorithm based on negotiation mechanism)。与传统调度算法相比,RAANM算法的云媒体资源分配的目标函数不再是最小化响应时间,而是最大化效用值,进而提高服务满意度。最后通过仿真实例验证了该算法的有效性。展开更多
文摘针对传统云媒体资源分配算法中没有考虑整体服务满意度和分配效用等因素对算法性能的影响,导致云媒体资源分配服务效率和可应用性不高的问题,引入云媒体服务提供者和云媒体服务请求者的效用函数模型,从服务价格、服务响应时间和服务带宽3个方面对该模型进行统一化描述。利用云媒体服务双方的效用函数值和让步策略,得到最大效用化的云媒体服务资源,并进行协商分配。基于协商机制效用模型,提出了资源分配算法RAANM(Resource allocation algorithm based on negotiation mechanism)。与传统调度算法相比,RAANM算法的云媒体资源分配的目标函数不再是最小化响应时间,而是最大化效用值,进而提高服务满意度。最后通过仿真实例验证了该算法的有效性。