图共 5个 表共 1个

    • 图  1  两种算法预测错误率与参数$\lambda $变化关系

      Figure 1. 

    • 图  2  SVM-ALLOC预测错误率与参数C及$\sigma $变化关系

      Figure 2. 

    • 图  3  3种监督学习算法的训练时间

      Figure 3. 

    • 图  4  不同分配算法求解社会福利与预测准确率对比

      Figure 4. 

    • 图  5  不同分配算法资源利用率对比

      Figure 5. 

    • 　输入　所有用户的需求信息集：${R} = \{ R_{}^{(1)}\,R_{}^{(2)}\, ·\!·\!· \,R_{}^{(m)}\} $
      　　　　监督学习算法对资源分配的预测结果：
      ${PD} = ({\rm{pd}}_{}^{(1)}\,{\rm{pd}}_{}^{(2)}\, ·\!·\!· \,{\rm{pd}}_{}^{(m)})$
      　　　　每类虚拟资源的容量：${C} = ({c_1}\;\;\;{c_2}\;\;\; ·\!·\!· \;\;\;{c_n})$
      　输出　被选中的用户需要支付的价格，
      ${Pay} = ({\rm pay}_{}^{(1)}\,{\rm{pay}}_{}^{(2)}\, ·\!·\!· \,{\rm{pay}}_{}^{(m)})$
      　(1) ${{PD}^{\rm{*}}} \leftarrow 0$
      　(2) $\delta \leftarrow {10^{{\rm{ - }}6}}$
      　(3) for each $i \leftarrow \{ i|{\rm{pd}}_{}^{(i)} \in {PD}, {\rm{pd}}_{}^{(i)}{\rm{ = 1}}\} $ do
      　　　(4) ${\rm{pay}}_{}^{(i)} \leftarrow b_{}^{(i)};{\rm{pay}}_{}^{(i)'} \leftarrow 0\;\;\;\;;\;\;\;b_{}^{(i)} \leftarrow ({\rm{pay}}_{}^{(i)} + {\rm{pay}}_{}^{(i)'})/2$
      　　　(5) while (${\rm{|pay}}_{}^{(i)}{\rm{ - pay}}_{}^{(i)'}{\rm{| > }}\delta $) do
      　　　　　(6) 运行LN-ALLOC, LG-ALLOC或SVM-ALLOC求解
      出新的资源分配解${P}{{D}^{\rm{*}}}$
      　　　　　(7) if ${\rm{pd}}_{}^{(i)}{\rm{ = }}1\;\;\;,{\rm{pd}}_{}^{(i)} \in {P}{{D}^{\rm{*}}}$
      　　　　　　　(8) ${\rm{pay}}_{}^{(i)} \leftarrow b_{}^{(i)};b_{}^{(i)} \leftarrow ({\rm{pay}}_{}^{(i)} + {\rm{pay}}_{}^{(i)'})/2$
      　　　　　(9) else
      　　　　　　　(10) ${\rm{pay}}_{}^{(i)'} \leftarrow b_{}^{(i)};b_{}^{(i)} \leftarrow ({\rm{pay}}_{}^{(i)} + {\rm{pay}}_{}^{(i)'})/2$
      　　　　　(11) end if
      　　　　　(12) end while
      　　　(13) ${Pay} \leftarrow {Pay} \cup {\rm{pay}}_{}^{(i)}$
      　(14) end for
      　(15) return ${Pay}$

      表 1  基于临界值的价格计算算法(CV-PAY)