云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

针对D2D通信复用异构蜂窝网络上行信道产生的干扰和频谱资源优化问题进行研究，提出一种基于多对一Gale-Shapley算法的D2D通信资源分配方案。方案允许多个D2D用户共享一个蜂窝用户信道资源，通过设置信干噪比（SINR）门限保证用户的通信服务质量（QoS）。根据信道分配情况，构建D2D用户和信道的偏好列表，最大化系统总容量。仿真结果表明，该方案收敛较快、复杂度较低，能够有效保证用户的通信服务质量，系统总容量接近最优解。为实现D2D用户和蜂窝用户的频谱资源共享，提高频谱利用率提供了一种有效方案。

参照知乎大神对该算法的讲解做的Gale-Shapley算法讲义，纯属个人用途。 详细参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/47039961 https://zhuanlan.zhihu.com/p/47063883

匹配是从一个集合的元素到另一个集合的元素的映射。 当两者都不是这样时，匹配是稳定的： a. 第一个匹配集合的某个给定元素 A 更喜欢该集合的某个给定元素 B 在 A 已经匹配到的元素上的第二个匹配集，以及湾B 也比 B 已经匹配的元素更喜欢 A 这种情况下的搭配是根据男士的喜好来改变的对于女性的喜好，需要做一些微不足道的改变。

给定N个男人和N个女人，以及他们每个人对异性成员的偏好，稳定匹配是N个男人和女人之间的匹配，使得没有男人和女人更喜欢彼此伙伴。 Gale-Shapley 算法确定了这种稳定的匹配。 根据配方，它提供男性最佳或女性最佳的稳定匹配。 给定的函数确定男性最优稳定匹配。 人们可以通过切换输入中的偏好来确定女性最佳稳定匹配。 提供了一个示例。

shapley 值的matlab代码面向大型市场的 Gale-Shapley 大学最优算法（Matlab 和 C++） 当应用于大型市场时，Gale-Shapley 大学最优算法受到内存瓶颈的限制。 此实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且许多学生对大学有相同偏好的情况下的内存需求。 典型用例 考虑一个拥有 5,000 个大学课程和 1,000,000 名学生的大学市场。 延迟接受算法至少需要两个输入：大学对学生的偏好矩阵（50 亿个 4 字节整数）和学生对大学的效用矩阵（相同数量的单精度浮点数）。 总的来说，这需要大约 37 GB 的内存。 这排除了大多数消费级笔记本电脑和台式机，增加了内存访问开销，甚至在高端工作站和一些多 CPU 服务器上也减慢了大学安置的并行模拟。 然而，在许多大学录取系统中，大学根据少数考试成绩录取学生。 例如，土耳其大学课程在 2002-2003 年曾根据四个分数筛选学生。 实际上，这意味着土耳其的所有大学都属于四种不同的偏好类型之一，并且同一类型的大学课程以相同的方式对经济中的所有学生进行排名。 因此，可以使用 1,000,000x4 矩阵而不是 1