计算机科学 > 分布式、并行与集群计算
[提交于 2025年8月20日
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标题: MOHAF:一种多目标分层拍卖框架,用于物联网生态系统中可扩展和公平的资源分配
标题: MOHAF: A Multi-Objective Hierarchical Auction Framework for Scalable and Fair Resource Allocation in IoT Ecosystems
摘要: 物联网(IoT)生态系统迅速增长,加剧了在高度动态、分布式环境中高效分配异构资源的挑战。传统的集中式机制和单一目标拍卖模型,仅关注成本最小化或收益最大化等指标,难以实现平衡的系统性能。本文提出了多目标分层拍卖框架(MOHAF),这是一种分布式资源分配机制,可联合优化成本、服务质量(QoS)、能效和公平性。MOHAF结合了分层聚类以降低计算复杂度,并采用贪心、子模优化策略,保证(1-1/e)的近似比。一种动态定价机制能够实时适应资源利用率,提高市场稳定性和分配质量。在包含3,553个请求和888个资源的Google集群数据跟踪上进行的大量实验表明,MOHAF的分配效率(0.263)优于贪婪(0.185)、第一价格(0.138)和随机(0.101)拍卖,同时实现了完美的公平性(Jain指数=1.000)。消融研究表明,成本和QoS组件在维持平衡的多目标结果中起着关键作用。具有近线性可扩展性、理论保证和稳健的实证性能,MOHAF为大规模物联网部署提供了一个实用且适应性强的解决方案,有效协调分布式资源协调中的效率、公平性和可持续性。
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