作者：沈尧; 秦小麟; 鲍芝峰云计算多目标优化合作博弈数据流处理任务调度
摘要：在分布式系统中,云计算作为一种新的服务提供模式出现,其执行科学应用数据流时的优势和缺点得到越来越多的关注,其主要特点为拥有大量同质和并发的任务包,并构成了性能瓶颈的主要因素.在云数据流中调度大规模任务是已被证实的NP难问题.专注于解决优化云数据流中的调度过程,并受现实世界启发,从不同角度将优化目标分别划分为用户指标（完工时间和经济成本）和云系统指标（网络带宽、存储约束和系统公平度）,并将该调度问题制定成为一个新的连续的合作博弈,设计出快速收敛的高效Muliti-Objective Game（MOG）调度算法,在优化用户指标的同时,实现系统指标的约束,并保证云资源的效率和公平度.通过综合实验,证实该方法与其他相关算法相比,在算法复杂度O（l？K？M）（明显改进数量级）、结果质量（一些情况下最佳）、系统级别公平性上具有明显的优越性.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
