[发明专利]一种对车流大数据处理进行服务器资源分配的方法

权利要求书

1.一种对车流大数据处理进行服务器资源分配的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，调度服务器动态获取处理服务器的资源并分析设定待分配单元的信息，待分配单元的信息包含：单元的名称和单元的分配权重，第i个单元的分配权重记为w(i)，i取值为自然数；

步骤2，调度服务器自动获取智慧交通大数据并设定可分配的总数n，n为大于零的整数，且大于待分配单元的数量；

步骤3，通过任务服务器的配置数据，调度服务器自动设定限定条件，限定条件包括：每个分配单元可分配额度不小于阈值mi，或者可分配额度不大于阈值ma；

步骤4，调度服务器对待分配单元的权重进行累计，得到权重总值sw；

步骤5，调度服务器计算各单元的分配数，第i个单元的分配数记为a(i)；

步骤6，基于限定条件，调度服务器对步骤5的分配数进行处理，如触发限定条件，按照限定条件信息处理，未触发限定条件的，按照向下取整处理，最终得到各单元初步分配值，第i个单元的初步分配值为d(i)；

步骤7，调度服务器对各单元初步分配值进行求和得到总值s2；

步骤8，调度服务器判断s2是否大于等于n，如果是，则结束分配，输出步骤6得到的各单元初步分配值，否则继续步骤9；

步骤9，基于最小影响算法，在剩余未分配的数量中，调度服务器取1个数量进行分配，将这个名额分配给影响系数最小的单元；

步骤10，重复步骤9，直至所有剩余未分配数量全部被分完，最终形成最终方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中，采用如下公式计算单元的分配数；

a(i)＝w(i)×n÷sw。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤6中，按照如下公式得到第i个单元的初步分配值d(i)；

floor(ai(i))是对a(i)向下取整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤9包括：计算得到剩余未分配数量m＝n–s2，并开始进行循环处理，循环次数为f次，f为大于0的整数，每次循环的目标是将1个剩余数量分配到影响系数f(i)最小的单元上，f(i)的计算公式如下：

f(i)＝(d(i)+1-a(i))÷a(i)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤9中，所述1个数量最优值为：(n-s2)/i。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤10中，通过有限迭代算法无限逼近限定条件，达到理论绝对公平和现实条件的最佳平衡。