基于分类挖掘的网格资源分配研究

根据用户访问网格资源的历史信息,采用分类算法对此信息进行挖掘,得出用户使用集群资源的访问规则和模式,在此基础上构造一种基于分类挖掘的资源调度模型、用户调度UA算法以及资源调度CDMRA算法,分别将用户请求调度到各个集群中闲置的CPU资源.实验证明,采用基于分类挖掘的资源分配策略相比其他算法可以减少资源分配过程中对资源的重新分配次数,可以提高网格资源的利用率.     

负载均衡的主导资源公平分配算法

随着使用云计算并行且可靠地处理计算问题成为一种趋势,各种云计算平台应运而生,在这些平台中,保证多种资源调度策略的公平性非常重要。主导资源公平分配算法DRF有效地实现了多种资源环境中的公平分配,但在资源分配过程中容易出现集群负载不均的情况。因此,提出在使用DRF算法分配资源过程中,通过集群中各节点的资源利用率情况对节点进行K-means聚类分析,根据聚类结果将资源分配给任务来提高集群负载均衡的能力。基于CloudSim 4.0实现了改进DRF算法的仿真实验,实验结果表明,负载均衡的DRF算法比原始的DRF算法以及基于层次分析法(AHP)改进的DRF算法更能有效地改善集群整体的负载均衡。     

基于改进蚁群算法的网格组合拍卖资源分配

网格计算资源分配是一类组合优化问题,即如何将网格计算资源有效地分配到用户任务.针对当前网格环境中资源繁多的特点.为了更好地提高网格计算资源的利用率和资源分配的时间效率,提出了一种新的方法,采用一种通过改进转移概率准则和信息素的蚁群算法来解决网格组合拍卖模型中计算资源的优化分配问题.仿真结果表明,该算法能够保证在一个拍卖周期内满足服务的最大用户数和最短的平均等待时间,证明了改进蚁群算法在网格计算资源合理分配上的有效性.     

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。     

一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

基于信誉度效益最优的网格调度算法研究

基于经济模型的网格调度算法是目前网格环境中非常重要的算法,而信誉度是经济模型的一个概念.文中将信誉度问题引入到网格资源分配中,通过信誉度与效益相结合,提出了基于信誉度的网格资源分配算法.将信誉度融入到网格资源调度中,用户可以选择信誉度高的资源,提高了资源的信誉度,同时使得网格资源的质量有所提高.通过实验对算法进行了验证.实验结果表明,在费用和时间限制相同的情况下,该算法在使网格资源获得效益上优于时间最优化算法和代价最优化算法,并且提高了资源调度的效率.     

基于强化蚁群算法的任务DAG在线网格集群资源调度

网格集群资源调度是一个NP难题,而现有的调度方法通常具有任务调度效率低和负载不均衡的问题,由此设计了一种基于强化学习算法和蚁群算法融合的协同依赖型任务调度方法;首先对基于DAG的网格集群协同调度数学模型进行了定义,然后,采用改进的一步TD算法即Q-Learning算法实现集群资源的初始分配,从而得到最优调度方案以及对应的Q值,在此基础上提出一种改进的蚁群算法实现网格集群资源到任务分配的进一步优化,将Q-Learning算法得到的分配方案的Q值用于初始化蚁群路径中的信息素,以避免蚁群的盲目搜索,同时将Q值引入路径概率函数中使得蚂蚁具有启发式的搜索能力,从而获得协同依赖多任务集群调度的最终方案;在Gridsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现网格集群调度,且较其它方法具有任务调度效率高、CPU利用率高和负载均衡的优点,具有较大的优越性.     

基于进化博弈的网格资源分配方法的研究

在网络资源优化分配问胚的研究中,由于用户存在决策失误,现有基于理性用户博弈的网格资源分配在实际网格环境会完全失效.分析了非完全理性网格用户群体的资源分配策略及其演化过程,提出一种改进的复制动态机制的网格资源分配方法,克服了用户理性的限制,引入变异机制,在无初始学习样本的情况下,也能确保用户达到进行稳定策略点,实现了网格资源在有限理性用户之间的优化分配.仿真表明,用户通过学习对资源分配策略进行调整,可实现最优分配策略并处于稳定状态,证明了进化博弈的资源分配方法在网格环境中的适应性和稳定性.     

基于任务的网格资源分配研究和设计

网格资源调度和分配是一个非常复杂而且重要的研究问题,传统的集中式管理方法很难适用于网格计算环境,基于经济模型的资源和分配调度成为当前的研究热点。文章分析了资源分配中计算资源价值时存在的问题,提出了一种基于任务的网格资源分配方法。     

基于MAS市场机制的动态计算资源调度模型研究

针对动态计算网格资源调度问题,结合多Agent系统(multi agent syste,MAS)协同技术和市场竞价博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于市场经济的网格资源调度模型,该模型一方面能够充分利用消费者Agent的协商能力,另一方面能够充分考虑消费者的行为,使得消费者的资源申请和分配具有较高的合理性和有效性.同时,设计了消费者的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和惟一性以及Nash均衡解.基于所提资源调度模型,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者竞价,从而使得整个资源的分配趋于合理.