大规模在线课程系统需要大量资源作支撑。资源使用的动态性及租用的固定性导致资源被浪费。将"非专用"思想应用于系统,可整体降低资源租用量。首先通过马尔可夫"生灭"过程预测资源状态,筛选出"非专用"资...大规模在线课程系统需要大量资源作支撑。资源使用的动态性及租用的固定性导致资源被浪费。将"非专用"思想应用于系统,可整体降低资源租用量。首先通过马尔可夫"生灭"过程预测资源状态,筛选出"非专用"资源;接着建立查询期望代价矩阵,使用A-MM(Adaptive Min-Min and Max-Min)算法进行自适应查询处理;最后实验表明,预测错误率低,性能稳定;A-MM有较好执行效率和平衡负载能力。展开更多
文摘大规模在线课程系统需要大量资源作支撑。资源使用的动态性及租用的固定性导致资源被浪费。将"非专用"思想应用于系统,可整体降低资源租用量。首先通过马尔可夫"生灭"过程预测资源状态,筛选出"非专用"资源;接着建立查询期望代价矩阵,使用A-MM(Adaptive Min-Min and Max-Min)算法进行自适应查询处理;最后实验表明,预测错误率低,性能稳定;A-MM有较好执行效率和平衡负载能力。
