【摘 要】
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研究云中高性价比的资源聚合问题。针对云中硬件资源聚合时没有考虑到资源的地理位置和运行成本,特别是传统FCM算法聚类时无法比较资源之间位置的关系,体现不出性价比。为解决上述问题,提出了一种改进模糊算法的资源聚合策略。该策略首先定义描述资源位置关系的加权因子并构建新的目标函数;然后在资源属性矩阵中标准化数据,重复迭代改进目标函数优化数据集的划分;最后定义了聚类集群综合性能评价指标,能从若干个子类中选取
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研究云中高性价比的资源聚合问题。针对云中硬件资源聚合时没有考虑到资源的地理位置和运行成本,特别是传统FCM算法聚类时无法比较资源之间位置的关系,体现不出性价比。为解决上述问题,提出了一种改进模糊算法的资源聚合策略。该策略首先定义描述资源位置关系的加权因子并构建新的目标函数;然后在资源属性矩阵中标准化数据,重复迭代改进目标函数优化数据集的划分;最后定义了聚类集群综合性能评价指标,能从若干个子类中选取高性价资源池的目的。仿真结果表明,改进算法和性能评价指标得到的聚类结果较好,适合云环境中资源性价比高的整合。
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