异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配

　　资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点，针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题，结合基因算法（GA）和差分进化算法（DE），分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略，改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配（ DRFH）模型转化成为整数线性规划（ILP）模型，并提出了基于最大任务数匹配值（MTM）的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作，以此提高算法的收敛速度，使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明，基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解，在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH，而且针对不同任务类型的资源需求，具有较强的自适应能力。