本文選題：任務(wù)聚類 + 二分K均值　； 參考：《北京郵電大學(xué)學(xué)報》2017年S1期

【摘要】：虛擬計算環(huán)境中任務(wù)具有數(shù)量龐大、需求模糊、種類多樣等特征,使得資源匹配面臨巨大挑戰(zhàn).依據(jù)虛擬計算實驗床平臺公布數(shù)據(jù),提出了一種融合虛擬資源與任務(wù)聚類的資源匹配優(yōu)化模型.該模型通過分析任務(wù)需求、消耗等特征,基于改進二分K均值進行任務(wù)聚類,并結(jié)合虛擬資源類型生成優(yōu)化的資源匹配列表.經(jīng)實驗分析驗證,該模型有效縮小資源匹配范圍,提高任務(wù)運行成功率,為精準(zhǔn)匹配提供基礎(chǔ).
[Abstract]:In virtual computing environment, resource matching is faced with enormous challenges due to the large number of tasks, fuzzy requirements, diverse types and so on. According to the published data of virtual computing experimental bed, a resource matching optimization model combining virtual resource and task clustering is proposed. By analyzing the characteristics of task requirements and consumption, the model clusters tasks based on the improved binary K-means, and generates an optimized resource matching list based on virtual resource types. The experimental results show that the model can effectively reduce the range of resource matching, improve the success rate of task operation, and provide the basis for accurate matching.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息安全中心;國家計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】：國家242信息安全計劃項目(2015A136)
【分類號】：TP311.13

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2 張世峰;劉欣然;姚遠哲;;虛擬計算環(huán)境實驗床平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J];計算機科學(xué);2009年03期

3 曹曉，

本文編號：1903478