随着云计算和大数据处理的发展,国内外的企业及服务供应商迫切需要将多种计算框架部署到一个公共的云环境中共享集群内的资源和数据,使多种资源环境下的资源分配问题得到广泛的研究。论文针对主导资源公平分配算法中的负载均衡问题,提出一种改善集群负载均衡的分配算法。该方法有以下几方面创新之处:1.对K-means聚类方法进行了多目标优化。使用多目标优化方法NSGA-II对K-means聚类过程中的初始聚类中心进行优化,避免K-means聚类陷入局部最优,使分类结果更加准确。2.提出了改善集群负载均衡的MOCDRF算法。使用多目标优化的K-means聚类方法对集群中的节点资源利用率进行分析,根据给定的聚类中心个数,通过集群中各个节点上的各种资源利用率对节点进行聚类,对集群中资源利用率较小的节点资源优先分配,使集群整体的负载更加均衡。3.改善了主导资源公平分配算法的公平性。在资源分配时,通过时间等待因子与主导份额来计算用户优先权值,以提高资源分配的公平性,使分配方案更加合理,提高用户的满意度。论文根据以上改进工作,实现了改善负载均衡的多资源分配工具,分析实验结果可得,基于多目标聚类的主导资源公平分配算法可以有效改善资源分配的合理性,使集群负载更加均衡。