【摘 要】
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在分布式云计算平台中,面向大规模用户的在线应用需处理针对海量资源的用户需求,在给定的资源预算下,服务提供商需确定最优资源放置位置,以最大程度地满足用户需求,通常需求
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1504607,61202099);河南省教育厅科学技术研究重点基金项目(2010A520008,13A413001,14A520018);河南省重点科技攻关基金项目(102102210025);新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-12-0692);河南工业大学博士基金项目(2012BS011,2013BS003);河南工业大学自然科学基础研究重点培育计划基金项目
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在分布式云计算平台中,面向大规模用户的在线应用需处理针对海量资源的用户需求,在给定的资源预算下,服务提供商需确定最优资源放置位置,以最大程度地满足用户需求,通常需求用给定时间段内均值表示.然而真实场景中用户需求是高度动态和随机的,采用随机需求模型以考虑更多需求细节,资源利用率可得到进一步优化.但相比均值调度方法,随机需求模型会导致很高的计算复杂度.已有的最优解求解算法的时间复杂度和资源总量成正比,无法满足海量资源在线调度的效率要求.基于非线性规划理论,提出了一个快速资源分配算法,该算法可将计算复杂度降低至
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