网格资源管理与调度的多Agent模型

在分析了网格资源管理和调度需求的基础上,提出网格资源管理和调度的多Agent模型并说明了模型中各类Agent的组成、职能及其与外部环境的交互过程。讨论了基于FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agents)合同网协议的各类A-gent的实现框架。该模型的优点在于可以充分利用多Agent的交互协议提高网格资源管理和调度的灵活性和给用户提供QoS保障。     

基于角色交换的多Agent协商问题的研究

利用角色与Agent之间的动态性刻画多Agent系统的结构和行为模型的特点,针对在协商过程中相互协作的Agent如何结成具有相对稳定的合作领域的问题,对角色进行形式化描述,提出了基于角色交换的多Agent协商角色交换算法。该算法能在不完全信息的环境下,提高多个Agent之间的协商效率;并以模拟足球赛为平台进行实验,结果证明该算法是可行有效的。     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

一种网格资源动态分配算法研究

在分布式集群环境中,如何对网格环境中的资源进行有效管理和合理调度至关重要。采用静态固定资源分配等策略不能适应资源和用户请求的动态变化,容易产生资源碎片,造成网格资源利用率低等问题。提出了一种基于分类挖掘的资源动态分配模型和算法,通过资源管理服务器中的守护进程,对集群中的任务动作进行分类挖掘,形成分类规则,用以指导资源的动态分配。实验证明,相比其他分配策略和算法,DRA算法能较好地适应网格环境的变化,具有资源分配利用率高等优点。     

基于反拍卖的计算网格资源分配方法

针对计算网格资源的特点和运用经济机制进行网格资源管理的优势,提出一种基于暗标反拍卖机制的网格资源分配方法.描述了基于网格服务市场的资源分配框架;针对网格中的服务资源,提出了一种以网格用户为中心,以用户需求驱动的暗标反拍卖网格资源分配方法,在满足网格用户QoS要求的情况下使系统的总效用最大化;分析了该拍卖机制的Bayes均衡点以及系统在均衡状态的效率、策略和效用;给出了基于用户效用函数的资源分配算法.     

基于三方博弈的网格资源协同分配模型

针对费用约束下的网格资源分配问题,提出一种基于三方博弈的资源分配模型.该模型通过引入一类“虚拟资源中介”实体,将资源分配问题转化为由用户任务,虚拟资源中介,资源提供者三方组成博弈过程.理论分析以效用函数为基础给出了模型的有效性证明和求解算法,仿真实验用实际网格任务负载和典型网格测试床模型检验了该三方模型的性能表现.实验结果显示,对于具有费用约束的网格任务,基于三方博弈的协同分配模型在资源收益,资源利用率和任务执行效率方面的性能表现显著优于传统的资源分配模型.     

基于合作博弈的网格资源管理研究

借鉴网格计算模型和博弈论思想,将网格环境中资源的分配问题转化为合作博弈问题,通过寻找合作博弈的纳什均衡点来解决资源的分配问题。提出了一种基于合作博弈的网格资源管理算法CGRM和作业调度算法GSA-CGRM来研究资源分配的均衡性问题,提出资源分配的新方法。     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

基于Agent的新型网格资源调度模型及策略

提出一种基于Agent的、旨在实现负载平衡的网格资源调度模型,着重描述该模型中各个模块的功能以及调度流程,并利用Agent的智能交互,进行协同合作以管理复杂的网格资源。为了充分利用资源调度中的可用资源,提高网格资源的整体利用率,提出了基于此模型的一种动态上限资源调度策略（DUBRSS）。此策略不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了资源调度的效率。     

基于Agent协商的语义Web服务知识模型

在面向服务的应用中引入语义协商的思想,使服务Agent能够在Web服务部署、发布、发现和组合过程中共享服务知识.并且具有足够的自治和理解能力.通过描述抽象和具体的语义Web服务以及分析服务Agent之间的交互过程,提出了适合协商的服务Agent和服务知识模型,并给出了服务Agent之间信念知识修正和更新的方法,形式化描述了协商过程中服务Agent的角色和行为以及针对服务属性的语义协商协议.实验结果表明,在服务发现过程中使用这种服务知识模型及语义协商交互协议,能够显著改善服务Agent的理解能力.随着部署的具体服务数和协商的服务属性数增加,返回服务发现结果的时间有所延长,但其精确度有了明显的提高.