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.     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题，蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法．文章提出了改进的蚁群算法．该算法采用伪随机比例规则，不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新，还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新．模拟实验表明该算法是一种快速，有效，负载更均衡的算法．     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法.文章提出了改进的蚁群算法.该算法采用伪随机比例规则,不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新,还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新.模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法.     

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。     

一种并行的网格资源协同分配方法

针对网格系统中资源协同分配的实时性问题,分析了现有的基于有向无环图的资源映射方法,提出了一种并行资源协同分配算法.该算法采用有向无环图表示每个应用,然后,将所得到的这些图合并成一个有向无环图并对其进行分层,最后,对每层中应用任务的资源分配问题并行处理.分析表明,该并行资源协同分配算法降低了系统中资源调度时间,提高了资源分配的效率,从而能够满足系统实时性要求.     

光网格计算环境下基于抢占的多优先级提前资源预留机制

提前资源预留是光网格计算中一种重要的资源占用形式,能较好地保障资源的协同服务需求和网格应用的服务质量。通过研究光网络中动态路由和波长分配问题,提出了一种基于抢占的多优先级波长资源预留算法。仿真结果表明该算法保证了高优先级业务下能够兼顾网络全局资源分配,可以在一定程度上减少资源碎片,提高资源利用率,性能明显优于传统的RWA算法。     

一种计算网格资源分配的混合优化算法

针对计算网格提出了一种时间和费用混合优化的资源分配算法,以最小化用户的时间和费用为目标函数,以预算和时限为约束条件,运用经济规律把网格资源分配给一组相互竞争的网格用户。首先将多用户竞争使用同一资源的问题形式转化为一个多目标优化问题;然后建立了该优化问题的评价函数,采用α-方法确定权重,得到一组优化的资源分配,使所有参与竞争资源的用户都得到一个优化解,满足了用户需求的异构性;模拟实验证明了该算法的有效性。     

基于联合意图的网格资源分配模型

分析了网格资源管理过程中经典的资源分配模型,针对网格资源分配过程中的特点,构建了资源需求型Agent、资源提供型Agent、资源协调型Agent以及交互型Agent,建立了基于联合意图的网格资源分配模型.并给出了网格资源分配过程中的协商协议和协商算法,该算法利用多个Agent之间的共有目标进行交互,增强了问题求解的能力.此外,在传统网格资源管理体系结构的基础上,建立了基于多Agent的网格资源管理体系结构.在仿真平台下进行了对比实验,实验结果表明,利用新模型能够通过4种Agent角色之间的相互协商,合理地分配任务,提高网格资源的利用率.     

基于优化博弈算法在WMN信道分配中的应用

针对无线Mesh网在资源分配公平性方面存在的不足,提出了一种基于损耗因子动态优化权重的博弈算法,算法将博弈论融合在无线Mesh网的信道分配问题中,把节点间的竞争看作博弈参与者,采取博弈策略来竞争信道资源.针对信道分配过程中存在的损耗,引入损耗因子来动态更新博弈权重,使博弈能够按需索取,达到信道公平分配的目的.实验结果表明,改进算法使得网络吞吐量有所提升,并且保证了信道分配的相对公平.     

基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法

提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.     

基于激励与约束机制的网格资源分配模型

基于激励与约束的博弈机制式表述方法,根据科学与工程计算网格(science and engineering computing grid,SECGrid)应用特点,对网格计算资源负载与计算性能下降的相关问题进行了分析,将实际应用中影响计算资源使用性能的因素与双方经济效益目标,由定性转化为定量,构建合理效益函数,指导计算网格资源分配.将影响网格资源分配的各种因素划分、归类为相应的激励与约束策略和行动,并对其进行动态调整,引导和协调资源主体调节自身行为,充分共享更多的有效资源,使双方效益趋于最大.     

基于MAS的动态协作任务求解模型与算法

为提高动态网格资源的利用率,提出了基于多智能体系统博弈协作的任务动态分配和协作求解模型,建立了网格资源调度模型和任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、唯一性和Nash均衡解。该方法能够利用用户智能体的学习和行为能力,使得用户的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性。进行了供求关系中竞价博弈的模型试验。实验结果表明,资源调度算法不但可以有效减少延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比类似方法要好。使得整个网格系统供需合理、负载均匀。     

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.     

网格工作流资源层次模型与访问机制

针对网格协同计算的新需求,网格工作流建模既要考虑过程建模,也要考虑资源和服务建模.提出了面向服务的网格层次资源模型:物理资源、服务资源和虚资源,并在此基础上给出了网格应用执行过程中的资源访问机制,使实现过程模型中网格工作流和网格资源的分离并动态映射,增强了网格工作流执行的灵活性和动态适应性,同时也便于对跨地域的网格资源进行管理,提高网格服务的可重用性.     

基于虚拟市场的网格资源分配策略

针对计算网格提出了一种基于虚拟市场的资源分配方法:以局部性原理为基础,建立虚拟市场区域,并以排序优化后的队首资源优先匹配策略实现计算网格资源的优化分配.然后分析了匹配有效性及分配策略的快速响应性;最后通过模拟试验证明了该分配策略有着良好的负载均衡性,且能够使资源提供者和消费者双方的满足最大化.     

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

普通网格用户资源管理模型的进一步研究

从方便普通用户的角度出发,提出了一种以网格企业为管理域的网格资源管理模型.该模型以网格经济模型为基础,既可以实现资源使用计费问题,又可以实现管理域内的资源最优化分配,在一定程度上提高了系统的性能.对服务请求的网格企业间分配可以打破管理域的限制,进一步优化资源配置,提高处理能力和服务质量.简要介绍了基本的资源管理方式,对提出的普通用户资源管理模型的网格企业的内部管理方式、企业间资源交易进行了阐述,最后讨论了资源信息发布和需求信息发布两种方式的优缺点.     

能量有效的多小区OFDMA下行链路资源分配算法

为了实现多小区正交频分多址(OFDMA)下行链路资源动态分配,采用非合作博弈给出多小区OFDMA子信道分配和功率分配的联合博弈模型,各小区以最大化能量效率为目标实现资源动态分配.由于最优子信道和功率联合分配是NP-hard问题,为了求解联合博弈问题,首先,将其分解为子信道分配和功率分配2个子问题,然后,采用干扰信道增益比最小准则实现子信道分配,在此基础上,利用非合作博弈实现功率分配.理论分析显示:该博弈模型可表达为潜在博弈,从而保证了非合作博弈收敛于纳什均衡解.仿真结果表明:算法性能良好,虽然一定程度上降低了传输速率,但获得了较高的能量效率,实现了能量效率和传输速率折中.     

一种新的高速网格入侵检测系统模型

提出了一种新的高速网格入侵检测系统模型,将入侵检测系统部署于网格环境,并采用基于特征匹配的检测技术;为了实现网格中各种资源使用的负载均衡,采用改进的遗传算法进行任务的分配;为了实现对分布式攻击的检测,采用数据融合和频繁模式挖掘技术进行报警的合成与关联分析.该模型不仅能够利用网格资源进行攻击检测,而且实现了网格资源使用的负载均衡.