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网上书店网站建设策划书,网站图片被盗连怎么办,系统开发过程,成都专业的网站设计公司物联网-雾-云系统中分布式计算的匹配理论应用与挑战 1. 多对多（MTM）匹配模型 1.1 计算资源分配模型 在三层物联网雾网络的计算资源分配问题中，考虑的网络由多个集群组成，每个集群包含一组雾节点（FN），并由一个集中式数据服务运营商（DSO）管理。FN负责为数据服务订阅者…物联网-雾-云系统中分布式计算的匹配理论应用与挑战1. 多对多（MTM）匹配模型1.1 计算资源分配模型在三层物联网雾网络的计算资源分配问题中，考虑的网络由多个集群组成，每个集群包含一组雾节点（FN），并由一个集中式数据服务运营商（DSO）管理。FN负责为数据服务订阅者（DSS）（如手机和物联网设备）提供资源，以满足服务延迟方面的服务质量（QoS）要求。-Stackelberg 博弈建模：首先将 DSO 和 DSS 的交互建模为 Stackelberg 博弈，DSO 为领导者，DSS 为追随者。追随者根据领导者公布的资源价格，优化所需的资源量（以计算资源块 CRB 的数量衡量），以实现所需的 QoS。-多对多匹配博弈：确定 DSS 所需的最优资源后，进入资源分配阶段。根据确定的 CRB 和 FN 的可用资源，应用多对多匹配博弈来建模 DSO 和 FN 的交互。对于 DSO 拥有的每个 FN 集群，将资源分配问题建模为多对多匹配博弈，旨在最大化 FN 和 DSS 的效用值。-性能评估：通过模拟场景评估该框架的性能，结果表明该方法能够在满足 DSS 所需 QoS 的同时，最大化所有实体（DSO、DSS 和 FN）的效用。1.2 虚拟函数（VF）放置模型研究将虚拟函数（VF）放置在 FN 上，以最大程度地提高物联网应用的 QoS（即最小化最坏应用时间和中断概率）的问题。-多对多匹配博弈建模：应用多对多匹配博弈来建模一组 VF 类型（V）