【摘 要】
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负载分配属于分布式系统的资源管理模块,其功能是合理调配系统资源以优化系统性能。负载分配一般是个NP完全问题,采用随机方法处理此类问题具有实用价值。本文工作集中在基于
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负载分配属于分布式系统的资源管理模块,其功能是合理调配系统资源以优化系统性能。负载分配一般是个NP完全问题,采用随机方法处理此类问题具有实用价值。本文工作集中在基于随机图理论建模balls-and-bins问题,通过谱系化该问题以研究负载分配过程的统计特征,重点关注负载方差在各种随机图中的变化,同时,为随机化的负载分配算法的可信软件重用提供理论依据。本文主要包含四个内容:(1)采用泊松分布随机图研究多选范型顶点间的关系。通过有向随机图研究多选范型中负载的方差,并利用随机图生成过程拓展了经典的多选范型,给出了多选强度d在1<d<2时的物理意义;(2)利用随机二分图建模ALWAYS-GO-LEFT算法,研究了在分组的两部分不对称情况下,负载方差的变化规律;(3)将balls-and-bins问题结构化,给出具有Small World现象随机图中,balls-and-bins问题的统计特性;(4)给出利用Small World现象改善负载平衡算法的方法。
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