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共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界. 相似文献
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共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界. 相似文献
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