B=width=14，height=35，dpi=110Lorenz(x)dx
(3)
则方格底纹所示月牙形面积A=绝对公平线下方面积-B，积分区间[a，b]为0～1。
由以上原理及定义分析，使用Lorenz曲线表征网络负载分配的公平性是合理的。其理由如下：根据Lorenz曲线的原理可知，其函数一定是单调增函数，但是同样的基尼系数值可选择前段平坦还是后段平坦的两支不同曲线(如图4所示)。
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Figure4ComparisonoftwoLorentzcurves
图4两种洛仑兹曲线比较
据文献[14]可知，取前段上升平缓的曲线1更符合网络负载分配的公平性。因为对服务网络而言，曲线1代表了服务能力较差的节点不能争取到相应数量比例的任务，而陷入马太效应中，也正是调度要避免的情况。故本文研究面向曲线1，而曲线2是曲线1向公平分配发展的一种中间状态，本文不作研究。本研究不彻底否定曲线1的公平性，因为它体现了“能者多劳，多劳多得”的合理性，对节点性能的进一步发挥是有促进作用的。理论上，绝对公平线与Lorenz曲线所夹阴影部分面积A越小，负载分配就越公平。但是，实际运作中，按服务节点计算能力(性能)比例分配负载(保持与能力成正比的不均衡分配，即能者多劳原则)，反而能获得更好的资源利用率，故A≠0，同时动态负载均衡监控在达到吞吐率和利用率的帕累托最优时，求Min(A)。由理论上先计算积分，进而求取面积之比Gn的结果为：
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(4)
其中，wi为Lorenz曲线下方面积积分时使用的近似梯形i的面积。这样Gn就可以作为调度均衡的监测指标，为周期性或事件触发(非周期性)判断是否进行任务调度提供判断依据，也可作为评价调度公平效果的量化指标。
3.2算法设计
基于负载基尼系数的公平均衡调度框架如图5所示。
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Figure5FairandbalancedschedulingframeworkbasedonloadGinicoefficient
图5基于负载基尼系数的公平均衡调度框架
首先服务节点上报服务计算能力。本文提出服务节点上报综合能力F*给调度节点，其服务节点能力的计算模型为：
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(5)
其中，F*表示服务节点当前的处理服务能力(吞吐量、服务质量、成本)，它与服务节点的机器服务力Cm以及人本服务力Ch相关。m是人本服务计算力的计算维度；n是机器服务计算力的度量维度，具体根据计算力领域本体描述而定。传统任务分配方法以服务节点综合能力的强弱确定节点获得任务优先权的大小，因为在负载动态变化的情况下，本文算法中的调度策略可以根据节点能力的变化而改变任务分配量：空闲时能力高，就多分配任务；一段时间后，任务多，忙不过来了，能力下降，就少分配任务或不分配。申请任务时采用的竞争模式造成抢先申请的节点会排在等待分配队列的前面，较容易获得任务，所以等待分配队列的前后次序是一种分配优先权。
由公式(5)可获得服务节点的综合服务能力值F*，因为能运用各服务节点的F*构造洛伦兹曲线，所以要说明的一点是：有关上报环节所产生的算法延时可以通过独立信息采集通道予以消除。那么，调配这种优先权又是按负载分配基尼系数进行监控调度的主要内容。调度中心在统计服务网络负载分配基尼系数时，以纵轴代表该区域对应当前各服务节点已分配负载的累计百分比；以横坐标代表服务节点数累计百分比，这里的一个关键是这条曲线的横坐标是按能力指数F*强弱升序排列的。由此形成一系列洛伦兹曲线如图6所示。
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Figure6Lorenzcurvesbasedonservicenodecapacity-loadratio
图6服务节点能力-负载比例Lorenz曲线
即服务节点的任务负载累积百分比函数，其x轴坐标是按服务节点当时可提供服务能力升序p={p1，p2，…，pi}排列的数量累积，对应到y轴上各自承担负载累积的百分比，所以图6中，曲线C是不可能出现的。在实际运作中，由于服务节点的能力不一样，应该允许按能力大小分配相应的任务数量，才能发挥服务节点较理想的能力(如图6曲线D所示)。曲线D则是理想任务分配比例条件下的洛伦兹曲线，具有合理网络负载基尼系数。所以，根据需要将曲线F经曲线E向曲线D优化。通过增加弱能力节点的任务量可将实时的任务分配比例量控制在较为适合的区域(靠近D)。曲线F是一种不均衡分配的容忍极限(可称警戒曲线)；曲线D可使用在任务分配前的计划阶段，也可以在服务运作过程中，作为调度临界指标在线优化各服务节点的任务量分布。于是，在实际运作中加入监控机制：当实际产生的任务分配比例一旦越过警戒曲线F，系统利用率必然受到影响，则需启动区域内调度。
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