13、使用经济增强型资源管理器强制执行服务级别协议

使用经济增强型资源管理器强制执行服务级别协议

1. 资源受限下的收益最大化

在资源管理中,当资源不足时,需要智能的资源重新分配机制来最大化收益并最小化服务级别协议(SLA)违约惩罚。

1.1 收益、惩罚与增益的定义

  • 收益(Revi) :如果提供商履行了 SLA Si,客户将支付的金额,通常在 SLA 中指定且为固定值。
  • 惩罚(Peni) :如果 SLA Si 被违反,提供商必须支付的金额,也在 SLA 中指定,可能是一个带有参数的函数。
  • 增益(G(Si)) :提供商执行 SLA 为 Si 的作业所获得的经济利益,定义为 (G(Si) = Revi - Peni),可能为正(提供商盈利)或为负(SLA 违约且惩罚成本高)。

在资源池 R 中,在具体时刻 t 执行一组 SLA S,定义即时增益为:
(\triangle G(t, R) = \sum_{i=1}^{m} G(Si) = \sum_{i=1}^{m} Revi - \sum_{i=1}^{m} Peni)

1.2 应对资源不足的解决方案

当新的 SLA Si 到来且资源不足时,系统过载会导致提供商开始违反 SLA。为避免或最小化违约惩罚并最大化收益,有以下两种互补的解决方案:
- 动态资源调配 :通过根据需求动态调整应用程序之间可用资源的分配比例,可以提高吞吐量和完成的作业数量。这在多个应用程序共享单个多处理器

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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