max-min fairness 最大最小公平算法流程
时间: 2024-02-19 20:01:18 浏览: 20
最大最小公平算法的基本流程如下:
1. 初始化:确定参与者的数量和资源总量。
2. 计算每个参与者的最小分配量:将资源总量平均分配给每个参与者,并计算每个参与者能够获得的最小分配量。
3. 分配资源:按照参与者所需的最小分配量分配资源,直到资源分配完毕或者所有参与者都满足了其最小分配量。
4. 检查剩余资源:如果还有剩余资源,则将这些资源分配给需要资源最多的参与者。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有资源都被分配完毕。
需要注意的是,最大最小公平算法并不能保证分配方案一定是最优的,但是它可以保证所有参与者都能够获得一定的资源,并且每个参与者获得的资源量尽可能相等。
相关问题
max-min_fairness
Max-min公平性(max-min fairness)是一种公平性准则,旨在确保资源在分配过程中能够尽可能平衡地被分配给所有参与者,以避免出现资源过度集中或不公平的情况。
Max-min公平性要求在资源分配时,每个参与者都能获得最低限度的资源,即使这可能导致一些参与者无法获得更多的资源。这种公平性准则基于优先满足最贫困者的原则,认为资源应该优先分配给需要最多的人,而不是让某些人过度富有。
通过实施max-min公平性,我们能够减少资源的不平等分配,确保每个人都能够获得一定数量的资源,从而提高整体的公平性和社会福利。这种公平性准则在各种领域都有应用,例如在资源分配、网络控制、供应链管理等。
然而,max-min公平性也存在一些限制和争议。由于其着重于保证最差者的利益,可能会导致资源的浪费,无法充分利用资源的潜力。此外,由于不同参与者的需求和贡献可能存在差异,简单地追求max-min公平性可能无法真正解决资源分配的复杂性问题。
因此,max-min公平性作为一种公平性准则,需要在实际应用中综合考虑各种因素,以确保公平性与效率的平衡。在资源分配和决策过程中,我们需要权衡不同利益相关方的需求,寻求一种既能满足最低限度需求,又能最大程度地提高整体效益的方式,以实现更全面、可持续的公平性。
核心网的经典资源调度算法
核心网经典的资源调度算法有很多,以下是一些常见的:
1. 最小剩余带宽优先(Minimum Remaining Bandwidth,MRB):根据每个流的剩余带宽大小,选择剩余带宽最小的流进行调度。
2. 最大最小公平(Max-Min Fairness,MMF):优先考虑剩余带宽最小的流,以保证每个流都能获取到一定的带宽,然后在剩余带宽相等的情况下,选择带宽需求最大的流进行调度。
3. 加权公平队列(Weighted Fair Queueing,WFQ):根据每个流的权重,以保证每个流都能获取到其应有的带宽。
4. 比例公平(Proportional Fairness):根据每个流的时延、传输速率等因素,以保证每个流获取到的带宽与其性能指标成正比例关系。
以上算法均可用于核心网资源调度,具体选择哪种算法应视具体情况而定。