異構(gòu)云系統(tǒng)中基于智能優(yōu)化算法的多維資源公平分配

　　資源分配策略的研究一直是云計算領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，針對異構(gòu)云計算環(huán)境下多維資源的公平分配問題，結(jié)合基因算法（GA）和差分進(jìn)化算法（DE），分別給出了兩種兼顧分配公平性和效率的資源分配策略，改進(jìn)了解矩陣表達(dá)式使異構(gòu)云系統(tǒng)中的主資源公平分配（ DRFH）模型轉(zhuǎn)化成為整數(shù)線性規(guī)劃（ILP）模型，并提出了基于最大任務(wù)數(shù)匹配值（MTM）的初始解產(chǎn)生機(jī)制和使不可行解轉(zhuǎn)化為可行解的修正操作，以此提高算法的收斂速度，使其能夠快速有效地得到最優(yōu)分配方案。實驗結(jié)果表明，基于GA和DE算法的多維資源公平分配策略可以得到近似最優(yōu)解，在最大化最小主資源份額目標(biāo)值和資源利用率方面明顯優(yōu)于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH，而且針對不同任務(wù)類型的資源需求，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。