面向独立任务的星型网格拓扑结构优化

文中以星型网格应用环境中独立任务周期性调度的研究成果为基础,通过分析网格平台分别处于非饱和态、临界态以及冗余态时的性质,提出了拓扑结构优化方法——静态优化与动态优化,给出了一种星型网格计算能力与资源利用率的度量方法;在静态优化方面,解决网格拓扑结构最优化的判断问题,给出组建最优化星型网格的方法;在动态优化方面,研究了网格拓扑结构动态变化时节点的准入策略;还根据网格计算能力与动态负载的匹配情况,提出了网格拓扑结构动态优化算法.最后给出了网格平台的扩展策略.     

一种基于资源状态预测的资源调度模型

网格资源管理系统在进行任务请求与资源的匹配调度时,应考虑资源的网格环境以及资源的当前工作状态的问题.提出了一种基于资源状态预测的资源调度模型,结合资源状态和距离计算资源的共享开销,并作为任务资源匹配调度的依据,从而为任务请求分配“最好”的共享资源.     

基于虚拟组织的网格资源管理和分配

讨论了网格计算环境下基于虚拟组织的资源管理机制与理论模型.在基于虚拟组织的网格资源管理系统中引入信誉度模型,实现资源的分类管理,改进了Buyya等提出基于代理的费用-时间最优调度算法中没有考虑任务迁移时间的不足.仿真结果表明,该资源管理系统能够根据用户的Deadline,Budget以及信誉度要求合理分配资源,实现效用驱动的资源管理和分配.     

网格环境下基于序贯博弈的性能-效率平衡型优化

为优化应用执行性能和提高系统资源效率,针对网格环境下的资源映射问题,文中提出了一种基于序贯博弈的优化策略.该策略根据平衡的思想,将资源映射过程分为活动分发和处理器分配两个阶段,通过有限次博弈后获得优化解.文中还给出了衡量应用执行性能的重要参数——信任度的计算方法.仿真实验检验了优化策略的可行性和有效性.结果表明,与Min-Min算法相比,文中的优化策略具有更低的时间复杂度、更优的应用执行性能和更高的资源效率.     

基于经济模型的网格资源调度算法

建立了基于经济模型的网格作业调度系统,给出了相应的服务质量(QoS)资源调度算法.通过定义资源的多维QoS指标,实现了对计算网格中广域分布和异构资源的统一描述,能很好地适应网格资源的动态性和自治性.采用QoS偏好度排序和欧氏距离的优化策略搜索资源,将用户提出的具有个性化或总体服务需求的作业透明、动态地分配给最适应的资源,优化了资源的统一配置.采用仿真实验比较多种算法的性能,结果说明QoS算法可满足资源的自适应性,较好地实现全局资源调度的目标.     

提升源网荷储多元协同的虚拟化网格划分方法

为减少分布式源荷双侧随机性及时序不匹配对配电系统经济运行的影响，提升区域内源网荷储多元功率互补协同，促进可再生能源就地消纳能力，提出一种全面兼顾分布式电源消纳、负荷需求响应、储能支撑及网络拓扑多元协同的配电网虚拟化网格划分方法。通过图论搜索算法遍历虚拟网格内所有节点信息，充分依托负荷需求响应节点、分布式电源节点以及储能节点建立虚拟网格信息优化模型。引入二阶锥规划松弛电压、电流辅助变量，获得优化后的网络潮流分布。考虑虚拟网格通信成本，兼顾虚拟网格供电率、虚拟网格间功率交互以及虚拟网格节点控制维度，建立了虚拟网格分区划分目标函数模型，提出虚拟网格分区划分策略。以IEEE33节点系统为案例，对所提出的虚拟化网格分区划分策略进行验证，结果表明虚拟网格分区划分方法可提高源荷匹配度、虚拟网格供电率以及经济性。     

基于负载的网格资源调度策略研究

研究表明,网格资源的调度策略与网络的拓扑结构紧密相关.本文从无标度网络负载特征出发,认为基于节点负载特征分布(BOL:Base to Load)的调度策略有利用于提高网格资源的分配效率,考虑到计算网格负载的实际困难,认为以基于节点度特征分布(BOD:Base to Degree)的调度策略来代替是可取的.文章通过演化仿真的方法研究了这两种策略的各种表现.     

基于虚拟组织的网格资源管理和分配

讨论了网格计算环境下基于虚拟组织的资源管理机制与理论模型。在基于虚拟组织的网格资源管理系统中引入信誉度模型,实现资源的分类管理,改进了Buyya等提出基于代理的费用—时间最优调度算法中没有考虑任务迁移时间的不足。仿真结果表明,该资源管理系统能够根据用户的Deadline,Budget以及信誉度要求合理分配资源,实现效用驱动的资源管理和分配。     

CRM4G App Engine:基于CRM4G的应用开发托管平台

虚拟资源管理平台(CRM4G)是部署于高性能网格主节点和校园网格之上,对计算资源进行管理的基础软件平台,主要实现了计算资源、存储资源的虚拟化,使得网格用户以及网格应用能够以服务的形式透明地访问计算和存储资源.CRM4G应用开发平台(CRM4G App Engine)通过利用CRM4G所提供的虚拟资源API,数据资源AP...     

网格及其资源管理和分配研究

首先对网格及网格资源做了简单的介绍;然后,分析了网格资源管理的三个部分;最后,比较详细地给出了一种网格资源的分配策略.     

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VCA模式的网格信息集成策略

提出基于虚拟客户端访问(virtual client access,VCA)模式的网格异构信息集成策略,以松耦合的架构提供了系统无关的信息资源封装模型.该模型将异构信息系统的虚拟客户端封装为网格服务,使网格能够以与物理客户端相同的方式和信息系统进行交互,在保证信息集成效率的同时,实现了网格平台和本地信息系统的访问控制模式和作业管理方式的无缝结合.试验结果表明,基于VCA的模式有效地保证了信息的集成效率,适合于复杂网格环境下的集成应用.     

虚拟实验室资源网格多任务调度

针对虚拟实验室的资源调度问题,提出了一种基于服务质量的网格算法.建立了虚拟实验室资源的网格模型,讨论了其特点;分析了虚拟实验室网格的服务质量体系,从可靠性、响应性、成本等6个方面对实验室服务质量进行量化评估,将用户的多任务调度问题描述为服务质量约束下的多任务协同寻优模型,以满足用户服务质量最大化为目标进行求解,并给出了基于遗传算子的求解算法;通过案例分析对本方案的可行性进行了验证和讨论,结果表明本方案有助于提高虚拟实验室资源利用率和服务水平.     

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。     

一种基于多标拍卖的资源分配算法

针对有限资源开放式系统多任务多资源分配问题,提出了一种基于多标拍卖的资源分配算法. 算法首先基于资源效用曲线为每个任务建立投标集合. 其次,任务向系统递交投标,系统收集所有任务投标并定义市场出清价, 确定资源分配的规则. 最后算法通过启发式方法调整每个任务的最大投标值,以获得接近最优的系统总效用. 实验结果表明算法在资源有限的情况下优先分配资源给投标价格高的任务,与0-1整数规划资源分配算法相比时间复杂度低,最优值偏差不大.      

云计算中基于拍卖的虚拟机动态供应和分配算法

当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配虚拟机（virtual machine,VM）。针对这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用的问题,提出一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于并行工作负载存档（parallel workload archive,PWA）的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。     

基于经济模型的故障诊断网格资源管理研究

文章提出了故障诊断网格环境下基于经济模型的各种组件,建立了一种新的故障诊断网格资源管理模型,定义了Market-Min-min算法,给出了基于市场机制的资源调度算法,为解决故障诊断网格资源管理的问题提供了一个有效的途径。     

基于市场机制的网格计费研究

为了激发网格资源的积极性,更好地共享资源,提出一种基于市场机制的网格计费模型,阐述了系统架构、主要的组件,通过运用经济学中关于价格制定的原理,实现根据网格资源供求关系动态调整资源价格的定价模型。引入网格银行、价格公告中心、征信中心等概念,保证交易双方的交易安全,同时给出基于供求的价格模型和基于交易行为的信用模型。最后通过实验分析证明模型的可行性。     

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。