Question

我正在学习优化，我是OpenOpt的新手。

我想表示每个都有3个资源使用指标（CPU，内存和网络）的进程，我想根据以下限制将N个进程分配给组/ bin：

sum(cpu) within a group < 100
sum(mem) within a group < 100
sum(net) within a group < 100
Minimize(number of groups) or maximize the sum of each resource within a group.

理想情况下，我希望有这种类型的输出：

VM 1 assigned to group 1
VM 2 assigned to group 1
VM 3 assigned to group 1
VM 4 assigned to group 2
VM 5 assigned to group 2
VM 6 assigned to group 3
... and so on

问：我怎么能这样做？如果无法使用OpenOpt执行此操作，是否还有其他可以帮助我解决此问题的库？

这是我的初始代码： https://github.com/vonpupp/mdbp/blob/master/ksp_2.py

非常感谢！

Answer 1

这个想法是为每个项目分配权重（在这种情况下，所有项目都相同），并最大化受约束限制的项目数量。

这是项目的创建方式：

def gen_vms():
    tg = tracegen.TraceGenerator()
    trace = tg.gen_trace()
    items = [{
                  'name': 'item %d' % i,
                  'weight': 1,
                  'cpu': t[0],
                  'mem': t[1],
                  'disk': t[2],
                  'net': t[3],
                  'n': 1
             } for i,t in islice(enumerate(trace), 200)]
    return items

这就是约束的创建方式：

def add_constraint(values, constraint):
    return values[constraint] < 99

def add_constraints(values, constraint_list):
    return [add_constraint(values, constraint) for constraint in constraint_list]

def gen_costraints(constraint_list):
    global constraints
    constraints = lambda values: (add_constraints(values, constraint_list))

解决过程是这样的：

def solve_host():
    global items
    global constraints
    p = KSP('weight', list(items), constraints = constraints)
    result = p.solve('glpk', iprint = -1)

有关如何执行此操作的详细信息，请访问：https://github.com/vonpupp/2013-sbrc-experiments/blob/e2e8a2be320c8f77d67a5bc6bb822510564e80f3/myksp_oo.py

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