基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究

信任关系是网格作业调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到渲染网格作业调度中,建立渲染网格环境中基于信任机制的作业调度模型,在调度策略上对基本遗传算法进行了改进,提出了基于信任机制的遗传算法。实验结果表明,该算法可以提高任务完成率和平均信任效益,是适用于渲染网格的一种有效作业调度方法。     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

网格环境下基于信任关系的资源调度策略

提出一个信任评估模型。为了减少资源调度过程中使用传统安全措施带来的网格开销,提出把信任关系作为安全衡量标准融入网格环境下的资源调度策略中。设计了一个融入信任关系的资源映射算法TRM-Schedule,仿真试验证明了算法的合理性和有效性。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

信任驱动的网格作业调度遗传算法

作业调度是网格计算的关键技术之一.近年来,人们将信任机制融入到作业调度算法中,以满足作业调度对网格服务质量提出的需求.根据一信任模型,设计了求解基于该信任模型的遗传算法,该算法在保持种群多样性的同时,提高了局部搜索能力.仿真结果表明,该算法可以获得较好的调度结果,且收敛速度快.     

网格经济模型中基于信任机制的调度算法

在网格环境中使用经济学原理进行资源管理和调度是网格从理论研究走向实际应用的有效途径之一。本文在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下,提出一种基于微分方程的信任值量化计算公式:信任=直接信任8声誉,在此基础上建立基于行为的网格信任机制。根据应用环境的不同需求,对网格经济模型调度算法(DBC)进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间成本折衷优化为目的的网格信任调度算法(TrustDBC)。理论分析及模拟实验结果表明,本文算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法。     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

一种基于信誉QoS的网格资源调度算法

针对目前网格资源管理中存在的调度机制与信任机制分离、资源调度过多依赖于性能服务质量（QoS）的缺陷,讨论了基于信誉QoS的网格资源调度问题．分析了全局可信度模型,提出了基于信誉QoS的网格资源调度算法．该算法在保证服务安全性和可靠性的同时兼顾了网格负载平衡．实验结果表明,该算法在保证服务质量、维护系统性能和抵御恶意节点攻击等方面具有良好的综合性能．     

网格环境下安全约束的资源调度研究

提出了一个网格信任模型,用主观逻辑理论进行信任值的推导、综合。针对现有网格任务调度算法存在的问题,设计了一种任务和资源安全等级匹配的调度算法。通过安全需求对资源进行筛选,并使它满足最早完成时间。仿真实验表明,与传统经典网格任务调度算法比较,该算法提高了任务成功率,减少了任务完成时间,是网格环境下一种有效的资源调度模型。     

网格经济模型中基于信任机制的调度算法*

在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下,提出反映信任值动态变化规律的信任函数,在此基础上建立基于行为的网格信任机制。根据应用环境的不同需求,对网格经济模型DBC调度算法进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间—成本折中优化为目标的基于信任的DBC调度算法(Trust DBC)。理论分析及模拟实验结果表明,该算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法。     

网格环境的一种跨域信任模型

针对跨域资源调度中不同信任模型之间的差异,提出了一个由域间代理完成的不同信任机制之间的转换模型,将跨域和域内信任一致处理,实现了跨域信任度的转换和评估。给出了跨域信任中的上下文定义,提出了实现跨域调度并体现上下文含义的调度算法。实验表明,所提出的转换模型和调度算法在跨域范围内选择了信任度高的资源,缩短了任务完成时间,提高了任务满足率,使调度过程得到了优化。     

利用信任管理提高网格安全

网格计算系统是一个分布式的高性能计算机环境,由广域分布的异构的计算机和资源组成,目的是让用户透明的使用这些资源,为保证共享合作更加安全可靠,提出了信任的概念.信任管理是一种适用于大规模的、开放的分布式系统的授权机制.广义上讲,信任分为执行信任和代码信任.提出了一种信任管理的框架来提高网格的安全性,这种新的信任模型能捕获网格系统中存在的不同类型的信任关系,还提供了信任评价,信任推荐和信任更新的机制.     

网格环境下的信任机制研究综述

随着网格技术研究的深入与应用的逐步形成,安全性显得越来越重要.网格环境下的信任是网格计算的重要方面,也是网格安全的重要保证.文中总结了信任的基本概念与属性,对网格环境下的信任模型研究现状和研究领域进行了分析,比较了网络环境下的信任模型及信任评价方法,提出网格环境下信任领域研究要解决的主要问题.最后指出未来研究中,信任研究和应用的主要方向,为网格的进一步深入发展提供了参考.     

面向网格的信任评估模型GTruMod

提出一个新型的面向分布式环境的信任评估模型：GTruMod。GTruMod基于后验概率思想分析实体间的协作历史,推导实体间直接信任,基于信任的社会模型特点计算实体的信誉,综合直接信任和信誉给出信任度的计算方法。基于该模型,该文提出一种基于图搜索方法对实体间信任度实施评估的算法,分析了该算法的复杂度。通过实验分析了该模型的评估性能特征,说明模型具有防范恶意推荐的能力。     

信任约束下的网格工作流任务调度算法*

提出了信任约束下的网格工作流任务调度算法。该算法结合直接经验和推荐经验计算资源的信任度,根据任务在候选资源上的执行时间确定关键任务,然后选择满足执行时间和信任综合函数的资源。实验结果表明。该算法不仅缩短了工作流的完成时间,而且提高了调度的成功率。