查看更多>>摘要:为进一步改善雾环境给用户请求带来的客户体验(Quality of Experience,QoE)问题,根据当前异构雾环境特征和用户请求的多属性需求特征,提出一种基于资源属性差异化的聚类算法和业务属性多样化的高精度资源适配算法。该聚类适配算法通过引入自适应性评估函数来自适应更新每一个粒子的个体最优值和全局最优值,从而提升聚类辨析度,增强聚类中心可信度。通过引入权值机制,在全局范围内为异构属性用户请求设计雾资源调度评估函数。最终以权值评估值最大的资源适配方案为依据,为用户请求实施时延代价可控的、精准高效的雾资源调度。实验对比数据表明,异构雾资源计算环境下的聚类适配算法在多个QoE相关指标测试中均表现出相对优势。