一种基于云平台资源分配的精确匹配方法,设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109634744B

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN201811454525.7

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 本发明提供一种基于云平台资源分配的精确匹配方法,设备及存储介质,用于在云平台环境中,将服务任务分配给最佳的服务组件上。方法以资源消耗为基础的评估机制,挖掘资源消耗与服务质量之间的内在关系,建立动态质量评估模型,通过此模型计算每个服务的服务质量评分,利用服务质量评分建立哈希分段空间表。当有服务请求到达时,将其服务质量要求代入服务质量评估模型,求出其对资源的综合评分,将此值哈希后计算出与在哈希表中的位置,从而获得执行任务的最佳服务组件地址,分派服务任务。资源消耗是成本核算的基础,它也与服务质量有着非常重要的关联。本方法不但能够更好的完成服务任务,而且使得以资源消耗为基础的成本估算更加准确。

    一种基于云平台资源分配的精确匹配方法,设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109634744A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811454525.7

    申请日:2018-11-30

    CPC classification number: G06F9/5027 G06F11/3006 G06F11/3051 G06F11/3438

    Abstract: 本发明提供一种基于云平台资源分配的精确匹配方法,设备及存储介质,用于在云平台环境中,将服务任务分配给最佳的服务组件上。方法以资源消耗为基础的评估机制,挖掘资源消耗与服务质量之间的内在关系,建立动态质量评估模型,通过此模型计算每个服务的服务质量评分,利用服务质量评分建立哈希分段空间表。当有服务请求到达时,将其服务质量要求代入服务质量评估模型,求出其对资源的综合评分,将此值哈希后计算出与在哈希表中的位置,从而获得执行任务的最佳服务组件地址,分派服务任务。资源消耗是成本核算的基础,它也与服务质量有着非常重要的关联。本方法不但能够更好的完成服务任务,而且使得以资源消耗为基础的成本估算更加准确。

    一种动态反馈调度方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108733475A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201810493641.3

    申请日:2018-05-22

    Abstract: 本发明涉及一种动态反馈调度方法,运行于调度模型,包括:监视组件实时采集数据,计算每个节点的剩余负载能力,并将每个节点的剩余负载能力以及其它影响调度的因素存入决策知识库中,通过调度引擎(SCHEDULER)计算权重,建立哈希映射关系,确定任务的分派。本发明采用动态反馈调度方法配合分布式引擎调度模型,使得服务组件的增减更加方便和灵活,解决了系统伸缩性问题。能够及时了解系统中每个节点的负载情况,将任务合理分配,达到负载均衡的效果,解决了任务合理分派的问题。

    一种基于遗传算法的众包任务分配方法

    公开(公告)号:CN111461591A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010170756.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的众包任务分配方法,通过服务器端开启定时任务心跳检测,判断待匹配的配送人员队列和订单任务队列是否满足数量要求开启遗传算法,遗传算法编码进行二重基因冲突检测,通过多次重新生成不冲突的基因,最终达到个体间及基因序列间无冲突基因,遗传算法选择过程,将最优秀的个体直接复制到新种群,剩下的个体采用轮盘赌方式,若所有遍历个体仍未填充满新种群,则基于双重基因检测引入新的基因型个体。本发明的有益效果是能够高效的为配送人员高效智能地分配任务,提高末端物流配送效率。

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