【发布时间】：2017-03-28 18:05:32
【问题描述】：
【问题讨论】：
-
它归结为众所周知的knapsack problem 的变体。
-
如果你能提供一个来源，我会接受它作为答案！我绝对认为你是对的。
标签： cluster-computing mesos dcos np-hard
【发布时间】：2017-03-28 18:05:32
【问题描述】：
资源的最佳利用是bin packaging problem的变体：
在装箱问题中，不同体积的物体必须 装入有限数量的箱子或容器中，每个容量为 V 英寸 一种最小化使用的垃圾箱数量的方法。在计算 复杂性理论，它是一个组合的 NP-hard 问题。决定 问题（决定对象是否适合指定数量的箱） 是 NP 完全的。
我们有 n 维空间，其中每个维度对应一种资源类型。每个要计划的任务都具有由所需资源定义的特定量。此外，任务可以具有稍微改变原始任务的约束，但我们可以将此约束视为额外的离散维度。任务是以一种最小化松弛资源的方式安排任务，从而防止碎片化。
例如Marathon 使用第一次拟合算法，这是一种近似算法，但还不错：
这是一个非常简单的贪心逼近算法。该算法以任意顺序处理项目。对于每个项目，它会尝试将项目放置在可以容纳该项目的第一个箱中。如果没有找到 bin，它会打开一个新 bin 并将项目放入新 bin。
很简单，该算法实现了近似因子 2，即该算法使用的 bin 数量不超过最佳 bin 数量的两倍。
【讨论】：