典型文献
去中心化云存储网络的存储任务分配算法
文献摘要：
针对联邦学习客户端数据集的存储任务分配问题构建新型模型,为保证去中心化云存储网络的负载均衡,缩短存储数据上传/恢复时间,减少客户端存储总花费,提出了一种考虑客户端需求和全局负载的数据存储任务分配算法——U RGL_allo(Allocation Based on User Requirements and Global Load)算法.在节点分配阶段考虑全局负载、拓扑属性及客户端关注的存储价格和数据恢复时间等节点资源,结合万有引力定律定义新的节点排序方法,选择最佳存储任务分配节点.在链路分配阶段,使用Dijkstra算法计算以客户端节点为中心到网络中其他节点的最短路径,并选择两节点间最短路径集合中带宽值最大的路径进行分配.仿真结果表明,相比基于随机策略的分配算法(Random_allo),所提算法的负载均衡指数、客户端存储总花费分别降低了41.9％,5％,并且与基于链路带宽的贪婪算法的数据恢复时间相差不大,都稳定维持在(0,2]之间,是Random_allo算法的1/20,在全局负载和服务质量上的综合表现优于对比算法.
文献关键词：
联邦学习;去中心化云存储;存储任务分配;全局负载;客户端需求;节点排序
中图分类号：
作者姓名：
申圳;赵成贵
作者机构：
云南财经大学信息学院 昆明650221
文献出处：
引用格式：
[1]申圳;赵成贵-.去中心化云存储网络的存储任务分配算法)[J].计算机科学,2022(12):17-21
A类：
去中心化云存储,存储任务分配,客户端需求
B类：
存储网络,分配算法,对联,联邦学习,分配问题,问题构建,负载均衡,数据上传,恢复时间,花费,全局负载,数据存储,RGL,allo,Allocation,Based,User,Requirements,Global,Load,节点分配,拓扑属性,数据恢复,万有引力定律,定义新,节点排序,排序方法,链路,Dijkstra,算法计算,端节,最短路径,两节,比基,Random,均衡指数,贪婪算法,综合表现,对比算法
AB值：
0.31228
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