一种基于市场机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格提出了一种基于市场机制的资源分配方法，以一般均衡理论为基础，依靠市场机制，实现计算网格资源的优化分配，首先，描述了基于代理的资源分配框架，它包括3个 层次：资源层、代理层和用户层；接着，给出了计算网络资源分配的市场模型，其中效用函数用于刻画用户对给定资源的满意程度；然后定义了市场模型的均衡状态并证明了均衡状态撮优性，这意味着在均衡状态下资源分配不仅有效而且公平，最后引入了资源代理的迭代算法。     

一种基于市场机制的随机服务系统模型

在市场机制的网格环境中对大量的用户进行有效的排队是很有必要的。本文以随机服务系统理论为基础针对网格计算提出了一种基于市场机制的资源分配系统的接受用户服务的模型。该模型可以提高计算网格资源的随机服务系统性能及其运行的优化和缓解网络堵塞和系统忙,可以提高网格资源分配的均衡和网格系统的运行效率。     

一种基于Bayes均衡的网格资源调度算法

针对经济网格提出了一种基于市场机制的资源分配方法:以Bayes均衡理论为基础,依靠市场机制,实现网格资源的优化分配。首先给出了资源交易的经济模型:双边叫价拍卖模型;接着给出了网格资源分配的市场模型:基于Bayse均衡的市场模型;最后引入了网格资源管理的调度流程和算法。     

一种基于市场竞拍机制的网格资源管理分配方法

提出了一种基于市场机制的网格资源分配方法：以均衡理论和第二价格竞拍机制为基础, 依靠市场机制, 实现计算网格资源的优化分配。描述了基于市场的资源分配框架, 它包括三个层次: 资源层、市场层和消费者层;采用第二价格竞拍规则作为资源分配策略,满足了网格对分配系统可扩展性和全局最优调度的需求。     

一种基于端系统竞价博弈的网络资源分配模型

随着网络流量以指数形式急剧增长,各种应用对网络资源的需求随之增加,特别是需要严格QoS保证的实时网络多媒体应用要求更多的网络资源.资源分配是QoS分配的最终实现,QoS分配目的是为了进行合理的资源分配,因而有效的资源分配十分重要.在描述资源分配问题的基础上,对资源分配博弈进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网络资源定价机制,并设计了端系统的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和唯一性以及实现Nash均衡解端系统的竞价策略.最后,为完善上述资源分配博弈模型,对该模型中的资源价格和相同竞价问题进行进一步讨论.该研究为基于竞价的资源分配算法的设计提供了理论上的支持.     

一种基于信任度的网格计算资源分配模型

针对网格计算资源管理中的资源分配问题,提出了在资源分配过程中加入安全控制和负载均衡的设计思想,使整个网格计算系统具有比较高的运行效率和安全性。     

基于分布式资源覆盖树的P2P网格资源发现机制

现有网格环境中大部分的资源分配策略都是集中式的,但集中式的资源分配机制对于资源在网络中构成节点数量巨大的时候,无法保证高度的动态性、有效性和健壮性,从而出现了分布式的资源分配机制,但已有的分布式资源分配机制也无法在三个方面进行有效的平衡.提出了一种基于分布式资源覆盖树DROT(Distributed Resoure Overlay Tree)的网格资源发现机制DROT _GRDM(DROT Based Grid Resource Discovery Mechanism),通过对网络资源覆盖拓扑结构构建,资源寻获等方面来说明资源的分配过程.DROT _GRDM具有以下特征:(1)采用树状结构在逻辑上建立网络中的资源提供者节点组成空间;(2)分布式资源覆盖树不是一个整体网络结构的反映,而是分散存在的;(3)分布式资源覆盖树结构是与网络拓扑结构相剥离的.     

波长连续WDM光网络中新的自适应RWA 算法

在对WDM波长路由光网络的路由和波长分配算法进行研究的基础上，提出了一种新的自适应动态路由算法和考虑路径优先级及网络公平性的波长分配算法，给出了具体分析及实现步骤。该算法能有效地利用网络资源，保证业务分布的均衡，较好地兼顾网络资源分配的合理性，有效地改善了全网的平均阻塞性能。     

基于云模型的网格资源分配策略

网格是下一代的Internet,是目前网络研究的重点。网格资源分配是网格中非常重要的部分,而且网格资源有分布、异构、动态、由多个组织所拥有和具有不同的使用、访问及消费模型等特点,属于定性的范畴。传统的网格资源分配策略无法有效对定性的网格资源进行分配,容易形成网络瓶颈。云模型是定性定量间转换的不确定性模型,通过它能将定性的网格资源转换为定量的表达。因此笔者提出了一种新的网格资源分配策略,把云模型运用于网格资源分配,将定性的网格资源映射为定量的可细微变化的不同云滴,然后再配合目前研究相对比较成熟的算法或模型进行资源分配,实验表明新的策略能更准确地对网格资源进行评价并有效分配。     

网络负载均衡优化算法的建模与仿真

研究网络资源管理中的负载均衡与优化问题,网络资源有限且负载具有突发性,造成资源浪费。采用传统单一蚁群算法或遗传算法均存在各自不足,难以适应用网络负载变化特点,使网络资源利用率低,网络拥塞严重。为了提高网络资源利用率,使网络负载更加均衡,提出一种蚁群-遗传算法的网络负载均衡方法。首先利用遗传算法对网络负载均衡问题进行全局搜索,使网络负载均衡的解迅速处于全局最优区域解附近,然后将遗传算法的解作为蚁群算法初始信息素,进行进一步搜索,最后找到网络负载均衡的最优解。仿真结果表明,用蚁群-遗传算法提高了网络资源利用率,降低网络丢包率,提高网络整体性能。     

网络市场中带宽定价与分配

本文提出一种基于微观学原理进行分布式流控制的技术，将网络模拟为竞争的市场。在这些市场中，交换机对其链路的定价基于供求关系；用户购买带宽要尽量提高他们个人的服务质量。     

基于OpenFlow的自适应QoS流量控制方法设计与实现

随着新型业务类型如视频会议、网络游戏、交互应用等不断涌现,如何利用有限的网络资源进行有效的流量控制,以保障业务的服务质量(Quality of Service,QoS)已成为一个非常迫切的问题。而目前已有的QoS流量控制方法大多存在着对网络资源的利用率低、可靠性差、粒度粗、实现困难,可扩展性差等问题。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)提出的控制层与数据层分离思想,为解决此类问题提供了崭新的思路。本文提出了一种基于OpenFlow技术的QoS流量控制方法,利用自适应多约束QoS路由技术,提高了QoS控制的灵活性与可靠性,实现了对网络资源的高效利用和业务流控制的细粒度。最后,我们在OpenvSwitch环境下验证了该方法的有效性。     

基于累积时延的流媒体传输模糊拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中需要采用有效的拥塞控制策略.结合流媒体数据对时延敏感的特点,提出了一种基于累积时延的模糊拥塞控制算法,该算法在流媒体数据流传输过程中检测和跟踪其时延,在转发分组数据前,根据容忍时延阈值,丢弃超时数据包,减少不必要的带宽浪费,并且对所到达的数据流按照累积时延进行优先级分类,把全局性缓冲区和各队列的局部性缓冲区按照正常、拥塞避免和拥塞的规则划分为3个具有交叉过渡域的阶段,然后采用整体和局部相结合的拥塞控制方法,实现队列调度过程中的模糊处理,从而对网络拥塞进行有效的控制.理论分析和实验结果表明,使用基于累积时延的模糊拥塞控制算法,能有效改善流媒体的传输性能,是解决流媒体传输拥塞控制的有效途径,并能对提高网络性能起到重要作用.     

软件定义网络架构下基于流调度代价的数据中心网络拥塞控制路由算法

针对传统数据中心网络极易发生拥塞的问题,提出了在软件定义网络（SDN）的架构下设计基于流调度代价的拥塞控制路由算法加以解决。首先,进行拥塞链路上的大小流区分,并对所有大流的各条等价路径进行路径开销权重的计算,选择权重最小的路径作为可用调度路径;然后,使用调度后路径开销变化量和流占用带宽比例来共同定义流调度代价;最终选择调度代价最小的流进行调度。仿真结果表明,所提算法能在网络发生拥塞时降低了拥塞链路上的负荷,并且与仅进行流路径选择的拥塞控制算法相比,提高了链路利用率,减少了流传输时间,使得网络链路资源得到更好的利用。     

Flow forecast by SWAT model and ANN in Pracana basin,Portugal

This study provides a unique opportunity to analyze the issue of flow forecast based on the soil and water assessment tool (SWAT) and artificial neural network (ANN) models. In last two decades, the ANNs have been extensively applied to various water resources system problems. In this study, the ANNs were applied to the daily flow of the Pracana basin in Portugal. The comparison of ANN models and a process-based model SWAT was established based on their prediction accuracy. The ANN model was found to be more successful than the SWAT in relation to better forecast of peak flow. Nevertheless the SWAT model results revealed a better value of mean squared error. The results of this study, in general, showed that ANNs can be powerful tools in daily flow forecasts.     

Analyzing locality over a P2P computing architecture

A characteristic of Peer-to-Peer (P2P) computing networks is their huge number of different computational resources scattered across the Internet. Gathering peers into markets according to their multi-attribute computational resources makes it easier to manage these environments. This solution is known as market overlay. In this context, the closeness of the markets with similar resources, known as locality, is a key feature for ensuring good P2P resource management. Thus, the locality feature over a market overlay allows a lack of resources in a given market to be compensated quickly by any other market with similar resources, whenever these are close to each other. Consequently, locality becomes an essential challenge.This paper addresses the analysis of the locality of P2P market over-lays. According to this, a new procedure for measuring locality is applied together with an extensive analysis of some well-known structured P2P overlays. Based on this analysis, a new P2P computing architecture, named DisCoP, oriented towards optimizing locality is proposed. Our proposal gathers the peers into markets according to their computational resources. A Hilbert function is used to arrange multi-attribute markets in an ordered and mono-dimensional space and the markets are linked by means of a Bruijn graph. In order to maintain the DisCoP locality whenever the overlay is not completed, a solution based on the virtualization of markets is also proposed. Finally, the DisCoP locality is tested together with the proposed virtualization method for approximate searches over uncompleted overlays. The simulation results show that approximate searches exploit the DisCoP locality efficiently.     

ATM网络中基于模糊PD 的显式速率流量控制机制的研究

ATM网络中ABR服务采用基于速率的流量控制机制。基于模糊逻辑理论和传统控制理论,提出了一种模糊PD控制机制。通过仿真,得知该机制是稳定的、鲁棒的,并具有很好的瞬态和稳态性能,从而可以获得网络性能目标和提高网络资源利用率。     

IEEE 80211e中基于自适应信道预留的接纳控制算法*

为了在WLAN标准IEEE 802.11e中高效、高质量地传输各类业务,以及保证业务之间的公平性,提出一种基于自适应信道预留的接纳控制算法。算法中首先采用资源共享的方法提前为业务预留适当的信道资源,使用信道利用率作为接入准则,当网络资源不足时采用自适应地调节已经接入业务流的服务质量来满足新请求的业务流的服务质量需求。结果表明,该算法保证了各业务之间的公平性以及服务质量需求,而且最大程度地接入了更多的业务流,提高了网络的整体性能。     

基于Tetrolet变换的图像降噪新算法

通过在Tetrolet变换域利用最小化均方误差的SURE无偏估计方法对图像进行去噪处理,利用图像Tetrolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中用SURE无偏估计方法代替经典的硬阈值函数来对图像进行去噪。实验结果表明了该算法的有效性,其更高的峰值信噪比和更好的视觉效果说明该算法是可行的。     

基于多层次的虚拟网络创建技术

该文分析了基于多层次的虚拟网络创建技术。该技术对网络资源和资源管理节点进行分层组织管理，实现所需虚拟网的创建，从而可以统一利用网络资源并能更集中地提供QoS服务质量。