A cloud priority-based dynamic online double auction mechanism (PB-DODAM)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Double auctions are considered to be effective price-scheduling mechanisms to resolve cloud resource allocation and service pricing problems. Most of the classical double auction models use price-based mechanisms in which determination of the winner is based on the prices offered by the agents in the market. In cloud ecosystems, the services offered by cloud service providers are inherently time-constrained and if they are not sold, the allocated resources for the unsold services are wasted. Furthermore, cloud service users have time constraints to complete their tasks, otherwise, they would not need to request these services. These features, perishability and time-criticality, have not received much attention in most classical double auction models. In this paper, we propose a cloud priority-based dynamic online double auction mechanism (PB-DODAM), which is aligned with the dynamic nature of cloud supply and demand and the agents’ time constraints. In PB-DODAM, a heuristic algorithm which prioritizes the agents’ asks and bids based on their overall condition and time constraints for resource allocation and price-scheduling mechanisms is proposed. The proposed mechanism drastically increases resource allocation and traders’ profits in both low-risk and high-risk market conditions by raising the matching rate. Moreover, the proposed mechanism calculates the precise defer time to wait for any urgent or high-priority request without sacrificing the achieved performance in resource allocation and traders’ profits. Based on experimental results in different scenarios, the proposed mechanism outperforms the classical price-based online double auctions in terms of resource allocation efficiency and traders’ profits while fulfilling the double auction’s truthfulness pillar.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle