基于强化学习的多机群网格资源调度模型

在由多个计算机集群构成的多机群网格环境下，为了解决数据并行型计算（DPC）与计算资源的有效匹配问题，提出了一个基于强化学习机制的网格资源调度模型；给出了由多个计算机机群组成的多机群网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义；利用多Agent的协作做竞争机制、基于强化学习的匹配知识库的修正方法，研究了逻辑计算机机群与DPC资源供需之间的有效匹配问题；描述了网格的资源调度模型。理论分析和实践表明，该模型有效地解决了多机群网格环境之下数据并行型计算所需的资源优化使用问题。该模型适合于基于多机群网格的数据并行型计算。     

基于多智能体的多机群网格模型

在由多计算机机群构成的网格环境下,为了实现数据并行型计算,提出了一个基于多智能体机制的网格开发模型.给出了由多计算机机群组成的网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义.利用管理智能体、独立计算智能体、协同计算智能体以及协同计算组之间的协同计算机制来实现数据并行型计算.描述了网格计算过程.实践表明,该模型有效地适应了多机群网格环境的异构性、动态性等特性,提高了计算资源的利用率.该模型适合于基于网格的并行型计算.     

负载平衡的多级并行对等计算在新药研发网格中的实现

介绍了一种在Internet环境下利用分布的计算资源实现计算/数据密集的高通量新药筛选的应用网格——新药研发网格(drug discovery grid，DDG)．对DDG中采用的多级并行对等计算模型(P2P)，自适应的动态负载平衡算法及实现，网格资源的容错技术以及系统安全做了较详细的描述，给出了一组实际环境下的实验数据．实验证明，DDG具有很好的负载平衡能力和良好的系统健壮性，新药筛选应用在大规模的互连网环境下可以获得良好的并行加速效果．     

大规模并行 CFD 软件的负载平衡设计

基于多区结构网格的计算流体力学方法,在并行处理的难点是多个网格数据块在计算资源上的高效合理分配,以实现大规模并行环境下的负载平衡。本文围绕负载平衡问题,介绍了 CCFD 软件开展的一些工作,包括：1. 面向结构网格的双层图剖分策略,通过细层图剖分环节考虑计算量和通信量的负载平衡;2. 建立可细分的重叠网格体系,并基于该体系建立了重叠网格系统的双级负载平衡模型。算例验证表明,所采用的负载平衡策略在大规模并行环境下能获得较高并行效率。     

基于网格环境的遥感图像并行分类

随着遥感技术的发展,高分辨率大容量遥感数据的应用,对图像处理效率提出了更高的要求。网格计算因具有分布式、高性能和充分的资源共享性,为海量遥感图像的处理提供了有效的解决途径。针对遥感图像分类,提出基于网格环境的遥感影像并行模型,分析构建此模型的网格服务机制,设计网格服务及任务调度的算法流程。搭建网格实验测试平台,采用封装的SVM分类服务,实现了遥感图像并行分类处理。实验结果及分析表明,测试平台实现了网格环境下的遥感图像并行分类的架构,有效提高大容量遥感数据的分类效率,为分布式并行处理遥感图像提供了有效的途径。     

一种扩展的虚拟树型网格可靠性评估模型

在已有虚拟树型网格可靠性评估模型的基础上引入了"截止时间违约失效",提出一种扩展的网格可靠性评估模型,用于支持实时网格任务的可靠性评估.该扩展模型采用队列系统来建立网格资源的负载模型,解决了原模型中不支持并行资源和无法感知动态负载的缺陷.理论分析给出了模型的有效性证明和实时性任务的可靠性计算方法.实验结果显示,在饱和负载状态下,该扩展模型能显著提高可靠性评估的准确性,其动态负载感知机制能有效降低任务的平均响应时间.     

基于网格的并行FFT计算研究

快速傅里叶变换（FFT）在科学和工程领域有着广泛的应用。在网格环境下进行并行FFT计算可以提高运算速度,促进FFT的应用。在介绍了网格计算发展状况的基础上,详细阐述了基于网格的分布式并行计算。实验以FFT算法为背景,在Globus Toolkit 4平台下实现了并行FFT计算,并对实验数据作了分析,说明了基于网格的并行FFT计算的可行性。最后指出网格资源调度对并行计算的重要性。     

基于网格的并行FFT计算研究

快速傅里叶变换(FFT)在科学和工程领域有着广泛的应用.在网格环境下进行并行FFT计算可以提高运算速度,促进FFT的应用.在介绍了网格计算发展状况的基础上,详细阐述了基于网格的分布式并行计算.实验以FFT算法为背景,在Globus Toolkit 4平台下实现了并行FFT计算,并对实验数据作了分析,说明了基于网格的并行FFT计算的可行性.最后指出网格资源调度对并行计算的重要性.     

计算网格工作负荷的建模

为评估计算网格中的作业调度，建立了网格工作负荷模型。在不同的节点，作业的运行时间不同；在不同的节点之间，作业的迁移开销不同。定义了不依赖网格资源性能的纯运行时间和纯迁移开销。借鉴并行计算机的工作负荷模型，可得到并行度、纯运行时间和到达间隔的分布。构建了作业提交位置、纯迁移开销、纯运行时间估计因子、完成期限的分布。应用实例表明，由网格工作负荷模型可获得 各种工作负荷，支持对作业调度的全面评估。     

信息网格中元数据层次化结构模型的研究和应用

数据的透明访问是信息集成技术研究的重点问题之一，分布自治的动态网格环境为数据的透明访问带来了更大的挑战，因此网格在分布式数据的异构透明和位置透明的基础上，提出了名字透明、并行透明、模式变更透明等更高层次的要求，这对于描述资源结构、内容、访问方式的元数据的设计也提出了更高的要求，基于信息资源空间模型的元数据层次化结构模型对屏蔽物理资源模式差异和模式变化，实现物理资源命名和位置独立性，实现资源透明访问的目标具有有益的帮助，最后介绍了支持这种元数据结构的元数据目录服务在铁路信息网格中间件中的设计和实现。     

网格资源模糊格模型及其算法研究*

在研究总结了现有成果的基础上,首次提出了模糊概念格和模糊概念trie树的网格资源管理策略,将形式概念分析理论和网格资源管理技术进行了有机结合.给出了网格、资源的形式概念定义,建立了网格资源阈值模糊概念格模型.在阈值模糊概念格模型基础上,利用形式概念分析方法构造了网格资源模糊概念的外延trie树和内涵trie树,并给出了树的生成和资源与服务检索算法.实验和应用实例表明,这种资源组织方式是可行的和有效的.     

一种基于托管机制的网格计算资源管理模型

网格计算的关键技术是资源管理，如何有效地对网格资源进行管理调度成为一个网格系统是否可用的关键问题。简要介绍了网格计算环境下资源管理的研究状况，并提出了一种基于托管机制的资源管理模型，可以有效降低网格计算环境下资源请求失效率。最后，通过实验检验和分析了该模型的效果。     

基于计算经济的网格资源管理模型研究

由于网格中的资源具有分布性、自治性、异构性和动态性,对网格资源进行高效的管理是一个具有挑战性的问题.提出把移动Agent和Agent技术、计算经济机制引入网格资源管理.自治Agent利用双向拍卖经济杠杆的调节,以用户的QoS所驱动,对资源的使用进行竞价拍卖,使网格的资源管理能够自动适应环境的变化.提出的基于计算经济的网格资源管理模型DynamicSA,实现了以用户的QoS驱动,对网格资源的有效管理具有一定的理论意义.     

一种基于竞标机制的通用网格资源管理模型

目前大多数的网格资源管理都有表示网格资源的全局信息中心。该文提出了一种网格资源管理模型，在该模型中不存在全局的资源信息中心，网格资源管理采用节点的完全自治管理，网格资源的发现和匹配工作是通过在网格中采用竞标机制实现的，即资源提供者不仅管理自己的资源而且通过竟标参与网格资源的匹配和任务调度工作。     

基于网格的协同学习环境资源管理模型研究与实现

研究表明协同学习具有更好的学习效果,但通过计算机技术构建协同学习环境对资源管理有着特别的、更高的要求,目前的学习管理系统很难适应和达到协同学习环境对资源管理的需要。在分析目前主流学习管理系统在资源管理方面缺失的基础上,引入网格资源管理中间件GRAM,构建了一种基于网格的协同学习环境资源管理模型。并选择开源的、成熟的I_inux, Apachc, MySQI、和PHP构建实验实施环境,采用〔}`I}4作为网格服务,对模型进行了测试,实验结果表明实现了模型的设计预期,能够较好地支持协同学习环境资源管理的需要。     

基于移动Agent的网格计算资源管理

为了实现网格计算资源的动态自适应性管理,移动代理技术被引入网格资源管理,提出了基于移动代理的网格资源管理调度模型;在模型基础上,采用遗传算法针对网格计算环境下移动Agent任务调度问题展开了深入的研究。     

基于议价机制的网格资源分配研究

资源管理和分配是网格计算的核心问题，用市场机制可有效地管理和分配网格资源。提出了一个基于议价机制的网格资源分配模型，设计了资源分配策略。模拟实验表明该模型能够较好地适应网格环境的动态变化，并实现各个网格计算资源的负载平衡。