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多平台干扰资源智能调度模型与方法的任务书
任务书：多平台干扰资源智能调度模型与方法
一、任务背景
随着信息技术的不断发展和应用的广泛普及，各种类型和形态的平台和系统层出不穷。这些平台和系统在为人们带来高效便捷的同时，也会造成平台之间的干扰和资源冲突。针对多平台干扰资源智能调度的问题，需要开展相关研究和探索。
二、任务目标
本任务的目标是构建一种多平台干扰资源智能调度模型与方法，通过合理的分配和利用资源，降低不同平台之间的干扰和资源冲突，提高系统的整体性能和效率。
具体任务目标如下：
1、分析多平台干扰资源调度问题的现状和特点，明确研究思路和方向。
2、构建多平台干扰资源调度模型，包括平台资源需求和供给、平台之间的干扰关系、资源调度策略等方面。
3、研究多平台干扰资源调度方法，考虑平台优先级、资源分配效率、动态调整等因素，实现智能调度。
4、通过实验仿真验证模型和方法的可行性和效果。
5、撰写研究报告，总结研究成果。
三、研究工作内容
1、文献调研和问题分析。收集和研究相关文献资料，深入分析多平台干扰资源调度问题的形式、特点和实际应用需求，明确研究思路和方向。
2、多平台干扰资源调度模型构建。基于文献调研和问题分析，构建多平台干扰资源调度模型，考虑平台能力、资源需求与供给关系、资源冲突及其影响等多种因素，确立资源调度策略。
3、多平台干扰资源调度方法研究。根据模型的构建，研究多平台干扰资源调度方法，考虑实现资源分配效率、平台优先级及其调整、动态任务调度等要素，以实现智能调度。
4、多平台干扰资源调度系统实验仿真。基于开源平台搭建实验环境，对多平台干扰资源调度模型和方法进行实验仿真，验证模型和方法的可行性和有效性。
5、研究成果撰写。撰写多平台干扰资源智能调度模型与方法的研究报告，总结研究成果，并提出未来开展相关研究的建议和展望。
四、研究方案
1、文献调研和问题分析。查阅相关文献资料，收集、分析多平台干扰资源调度问题的现状和特点，提出研究思路和方向。
2、多平台干扰资源调度模型构建。根据文献分析，构建多平台干扰资源调度的数学模型，考虑多种因素的影响。
3、多平台干扰资源调度方法研究。分析现有相关研究方法和成果，设计多平台干扰资源调度方法，并开展实际仿真。
4、多平台干扰资源调度系统实验仿真。基于Python等多语言平台搭建实验环境，对多平台干扰资源调度模型和方法进行实验仿真。
5、研究成果撰写。整理研究成果，撰写多平台干扰资源智能调度模型与方法的研究报告。
五、研究条件和保障
1、计算机软硬件支持。需要一台性能较好的计算机，配置较高的处理器和大内存，支持Python等多种语言的开发环境。
2、数据资源。需要大量的相关领域的数据集，用于实验和测试。
3、实验环境。需要搭建多平台干扰资源调度实验环境，以及模拟各种复杂的干扰情况。
4、经费资助。需要一定的经费支持，用于购置计算机、软件开发及实验材料的采购等。
5、人员配合。需要有一定的研究能力和独立思考能力，知晓Python等多种开发语言和相关软件，熟练掌握相关方法和技能。
##六、预期成果
1、多平台干扰资源智能调度模型。实现平台资源需求和供给、平台之间的干扰关系、资源调度策略等方面的智能优化调度。
2、多平台干扰资源智能调度方法。利用已有的多种调度方法，围绕平台与资源之间的关系，提出专门的多平台干扰资源调度方法。
3、实验仿真结果。通过实验仿真，验证模型及方法的可行性和效果，为后续相关研究提供参考。
4、研究报告。撰写多平台干扰资源智能调度模型与方法的研究报告，总结研究成果，并提出未来开展相关研究的建议和展望。
##七、参考文献
1.Y.Zhang,Y.Cheng,J.Huang,etal.Asurveyoncross-platformresourceschedulinginmulti-cloudcomputing[J].FutureGenerationComputerSystems,2018,87:205-214.
2.W.Yu,F.Liu.QuantitativeAnalysisofMulti-CloudResourceAllocation[C]//AustralasianJointConferenceonArtificialIntelligence.Springer,Singapore,2019:617-628.
3.X.Wang,J.Li,H.Shao,etal.JointOptimizationofResourceProvisioningandWorkloadPlacementforContainerizedCloudApplications[J].IEEEAccess,2018,6:5094-5109.
4.Y.Zheng,Y.Zhang,J.Huang,etal.J