过载惩罚下的负载均衡需求分配
数据结构与算法
2023-04-14 v1
摘要
负载均衡需求分配（LBDD）的输入包含以下内容：(a) 一组公共服务中心（如学校）；(b) 一组需求（人口）单元；以及 (c) 一个成本矩阵，包含全部需求单元-服务中心对的分配成本。此外，每个服务中心还关联一个容量概念以及若过载则产生的惩罚。给定输入后，LBDD 问题确定从需求单元集到服务中心集的映射。目标是确定使以下两项之和最小的映射：(i) 需求单元与其分配服务中心间的总分配成本，以及 (ii) 产生的总惩罚。LBDD 问题在城市规划领域有应用。LBDD 问题实例可归约为最小成本二部匹配问题实例。然而，该方法无法扩展到现实世界的大规模问题实例。当前 LBDD 相关最优方法做了简化假设，如无限容量或总容量等于总需求。本文提出一种基于分配子空间重调整的 LBDD 问题新方法（ASRAL）。我们从理论上分析 ASRAL 并给出其渐近时间复杂度。我们还在大规模问题实例上实验评估 ASRAL，并与替代方法比较。结果表明，ASRAL 在保持显著优于替代方法的求解质量的同时能够扩展。此外，我们将 ASRAL 扩展为 para-ASRAL，利用 GPU 与 CPU 核心加速执行，同时保持与 ASRAL 相同的求解质量。
引用
@article{arxiv.2304.06543,
title = {Load Balanced Demand Distribution under Overload Penalties},
author = {Sarnath Ramnath and Venkata M. V. Gunturi and Subi Dangol and Abhishek Mishra and Pradeep Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06543},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2009.01765