步骤2根据公式(5)计算服务节点综合服务能力F*。
步骤3按F*值对所有服务节点进行稳定排序。
步骤4按升序计算节点个数累积百分比x。
步骤5按升序统计各服务节点已分配任务量的百分比。
步骤6按升序统计各节点对应的已分配任务量累积百分比y。
步骤7通过二次曲线拟合x和y坐标描述形成洛仑兹曲线。
步骤8将各节点对应的y={y1，y2，…，yi}代入公式(6)计算出服务网络负载基尼系数width=23，height=14，dpi=110
步骤9将width=17，height=14，dpi=110与服务网络基尼系数阈值δ进行比较，如等于或超过δ则执行步骤10;否则执行步骤14。
步骤10按照服务节点能力升序序列安排分配任务的先后。
步骤11判断当前可分配任务量是否大于节点数，若是执行步骤12，否则执行步骤13。
步骤12按照升序中节点已分配任务量的互补百分比分配任务，例如，n个节点已分配任务量累积百分比y={y1，y2，…，yi，…，yi+1，yi+2，…yn-1，yn}，i节点所排位置对应已分配任务量占累积量的yi，则本次分配任务量应调节为总任务量的[y(n-i)-y(n-i-1)]。
步骤13优先分配申请队列中小序号节点，而将大序号节点靠后分配：即增大了小序号节点获得任务的机会，减少了大序号获得任务的机会；增加小序号节点的分配量，减少大序号节点的分配量。
步骤14实施任务分配，结束该轮公平调度，等待下一次启动公平调度或休眠一定时间间隔。如此反复若干次调整，使任务分配趋于公平。
4仿真实验及分析
4.1实验设置及数据
区域内调度的仿真实验平台采用六台普通PC机，CPU为2.5GHz，内存4GB，硬盘500GB，每台计算机上安装Windows7，安装Java1.8版本及JADE(JavaAgentDevelopmentFramework)3.5；服务器采用联想TS60Xi5(Inteli，4GBRAM，硬盘1000GB)，安装WindowsServer2012操作系统，运行环境采用.NET3.5及以上版本。仿真中设置调度启动阈值，即监控基尼系数值小于0.5为公平范围。
仿真基于智能Agent通信的机制，即服务网络中的节点都由自己对应的智能体代理，代表自己上报能力状况。各服务节点智能体能快速将自己的状态数据及时传递给本区域调度节点的智能体代理，使调度中心拥有作出全局决策的信息条件，进而可从全局快速求解、优化任务分配。设计使用Agent通信开发效率较高的JADE作为多智能体系统仿真的快速开发平台。仿真安排了29个服务节点Agent，模拟向调度中心Agent申请服务任务；调度中心每次分发任务的总量为以k为单位，每3分钟为间隔(t1，t2，…，t5)统计分配量，区域内任务分配的仿真数据如图9所示。仿真实验中变动各服务节点能力值，引起节点任务量的变化，最终导致拟合的洛仑兹曲线变化；通过公平调度算法动态调整图中节点的序列以及分配量，使网络负载分配基尼系数保持在合理经验值0.5之内。
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Figure9Relationshipbetweentaskallocationandtime
图9任务分配量随时间的变化关系
开始时间段任务量较为稳定，按照FIFO原则，100k任务较均匀地分配给了29个服务节点。其后，仿真程序安排数次模拟任务分配量变动，经过一段时间模拟任务分配后，各节点累积分配任务量已经有较大差距，期间不同时刻统计的各服务节点综合服务能力值F*和任务分配量如表2所示。
Table2Assignmentsamp;capacityofservicenodesatdifferenttime
表2不同时刻的服务节点任务量及能力值统计
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4.2实验结果及分析
表2和图10中跟踪显示了仿真负载分配Lorenz曲线由t1时刻调整到t5时刻的过程。在图10中，对29个服务节点按照客观能力高低比例分配任务，其分配状态初始如图10a中的曲线t1；事先按经验设定的预警曲线为图10b中的曲线t3，其对应不均衡分配的容忍下限基尼系数Gn=0.45设为阈值δ0.5，即期望任务负载Lorenz曲线落在图10中曲线t1、t3之间；仿真安排各服务节点采用竞争模式申请任务，在无监督的调度情况下，因为没有从全局考虑分配调度的问题，服务能力(能力值)F*大的节点分配到的任务就多，一旦任务总量发生波动，任务分配量差距就会增大，如申请排前20的节点在满载后另有9个节点空载，即忙闲比20∶9，经常有7～9个节点因任务量少而闲置的现象；负载Lorenz曲线因此由图10a中的t1逐步变为图10b中t2，再由图10b中的t2恶化成图10c中的曲线t4(表2中t4时刻的状态)，仿真结果显示此时Gn达到0.47，超过阈值δ，于是启动公平调度程序。
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