基于契约的网格资源管理

针对网格计算经济，研究了将契约应用于网格资源管理和调度的方法。提出了一个结构化的契约模式，完成了契约匹配算法，分析了契约的安全问题和相关处理。在此基础上提出了基于契约的网格资源管理体系。该方法简化了资源管理以及网格监测，规范了GSP的行为，促进了资源的可靠性，进而推进了QoS的改善。     

网格环境下担保约束的信任调度

信任调度模型依据信任度大小选择资源,存在因信任度不够而导致的资源闲置和任务无法执行。针对上述问题,将担保契约纳入信任模型,给出调度契约和担保契约的结构定义及协商算法,提出支撑契约和担保的体系结构,设计基于信任的担保契约资源调度算法。实验结果表明,基于信任的担保契约调度算法在信任模型基础上,放宽了对资源的选择范围,保持双方的信任水平不下降,使任务的满足率和资源利用率均得以提高。     

基于冗余分配的网格任务调度模型

研究了现有的调度算法,针对以出卖计算力为目的的网格,提出了基于冗余分配的调度模型,通过冗余分配实现了具有计算结果验证功能的调度算法。对该算法中的预测器、资源信息服务、资源调度器及分配器进行了详细介绍。     

基于网格的空间信息共享技术

分析了空间信息共享技术的现状,针对如何消除"信息孤岛"的问题,提出了基于网格技术的空间信息共享模型.设计了元数据注册服务、元数据查询服务和空间数据服务,并通过实验进行了关键技术验证.实验结果表明,该模型在技术上是可行的,能够集成分布式异构数据资源.     

计算网格中动态负载平衡的分布调度模式

网格计算下对资源进行有效的管理和调度可以提高系统的利用率.在对现有若干调度方法的研究和分析基础上,针对计算网格中的负载平衡问题,提出了一种分布式网格作业调度模型,并给出相关算法.算法通过建立主从模式的负载信息收集机制,提供给节点全局负载信息,加速重负载节点的负载转移速度.通过有效的负载平衡模式,解决资源调度中负载平衡及其可靠性问题.     

一种规避风险的网格信任调度模型

网格资源调度中,调度的可靠性不仅依赖资源本身,还受制于调度的环境。针对可靠性问题,将调度中环境带来的影响归纳为风险,以网络拥塞、病毒警报和系统可靠性为参数,给出了风险模型;提出了支撑该模型的体系结构;在信任度基础上,给出了规避风险的资源调度算法。实验表明,所提出的调度算法尽可能规避了存在的风险,大幅度提高了调度的成功率,实现了调度的优化。     

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.     

一种冗余调度的可靠网格计算模型

为了解决动态、不稳定的网格环境下的可靠计算问题,提出一种基于冗余调度的可靠网格计算模型.首先给出计算网格系统可靠性的定义,并基于系统可靠性定义给出了冗余调度的可靠网格计算模型,设计了冗余调度算法,模拟实验结果证明了提出的模型可以提高计算网格任务调度的可靠性.为了使提出的模型更好应用于实际网格计算环境,给出基于概率的冗余度优化公式,将该公式引入到冗余调度模型,可以获得优化的调度冗余度,不仅可以提高任务调度系统的可靠性,而且能提高资源的利用率.     

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．     

基于语义网格的注册信息服务模型设计

作为下一代网络新架构,语义网格凭借其强大的语义分析能力及集合网格技术的特征,正逐步被人们认可和接受.尽管网格注册为发布、发现资源提供了用于存储和访问元数据的一些机制,如,元数据目录服务MDS,但是要将其扩展到语义网格上处理资源,这种注册机制还不够完善.因此将Web服务和元数据目录服务引入语义网格的资源管理的信息服务模型中,提出一个语义网格注册信息服务模型.定义该模型的信息模型和语义模型,以此得出语义推理结论,并给出具体的执行过程.     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上，提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制，避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法，通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比，表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度，提出了基于期货合约任务调度算法，通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间，基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。     

具有模糊多目标的网格任务调度算法

在异构的网格计算平台上,网格中有用户、资源管理员、组织管理者等实体,这些实体对网格的管理、使用、维护、安全性、可靠性等目标都提出了要求,并且这些目标有时是不可量化的。针对具有模糊多目标网格计算的任务调度问题,提出模糊多目标网格任务调度模型,使用模糊化等式对多目标进行模糊处理,给出求解该模型的模糊化定理,并对该定理进行证明。利用差分优化算法无需目标函数连续可微的特点,提出使用模糊差分优化算法完成模糊多目标的网格任务调度。实验结果表明,模糊差分优化算法较现有算法在执行时间上处于劣势,但在可靠性、安全性和丢失任务数三个指标上要优于现有算法。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

基于多QoS需求驱动的网格资源调度研究

为解决网格用户多QoS需求的资源调度问题,引入了满意度函数模型和经典Min-Min算法。将众多网格QoS分为性能和信任两类,选取性能QoS中的优先级、时效性、精度性和信任QoS中的安全性、可靠性共五个指标,分别构建每一维QoS参数的满意度函数模型并形成QoS综合满意度函数模型,由此设计多QoS约束的网格资源调度(Q-Min-Min)算法,以期将Min-Min算法中按照期待执行时间(ETC)进行调度改为按照服务质量综合满意度(QSM)进行调度。仿真实验表明,改进的Q-Min-Min算法在任务的跨度和成本两项性能指标上均比Min-Min算法更具优势,取得了较为理想的结果,证明了基于多QoS需求驱动的网格资源调度的有效性。     

网格环境下基于QoS的协作型任务调度算法研究

在深入研究网格环境下任务调度算法的基础上,提出一种基于QoS的协作型任务调度遗传算法并通过引入协作型任务的形式化描述DAG图构造了QoS参数模型.该参数模型提出了任务完成时间、价格和可靠性三个QoS参数并将这些QoS参数引入遗传算法,实现了网格环境下协作型任务调度对服务质量的优化并保证了协作型任务之间的数据依赖.通过与DAG-MIN和DAG-GSA算法的对比实验表明,该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量.     

基于遗传编程的网格资源调度算法

网格资源调度是一个非常重要的研究课题.由于因特网的开放、动态性,传统的资源调度和分配方法已经不再适用网格计算,基于经济模型的资源管理和调度成为研究热点.在计算市场模型中,构造有效的效益函数又是提高算法性能的关键.有关文献中采用的是线性效益函数,虽然降低了复杂度,但不能很好地反映用户的效益.文中提出了基于遗传编程来寻找和构造非线性效益函数的方法,并将其应用到网格调度算法中.实验结果表明该算法可以提高网格中的资源调度性能.     

网格环境下基于信任机制的资源调度研究

信任是网格资源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。将信任机制引入到网格资源调度中,提出了网格环境下的信任模型和基于信任机制的资源调度模型,在调度策略上对传统的Min-Min算法进行了改进,提出了基于信任机制的Trust-Min-Min算法。仿真结果表明,算法不仅可以缩短任务的总执行时间,而且可以有效地平衡负载,是网格环境下一种有效的资源调度方法。     

基于遗传编程的网格资源调度算法

网格资源调度是一个非常重要的研究课题。由于因特网的开放、动态性,传统的资源调度和分配方法已经不再适用网格计算,基于经济模型的资源管理和调度成为研究热点。在计算市场模型中,构造有效的效益函数又是提高算法性能的关键。有关文献中采用的是线性效益函数,虽然降低了复杂度,但不能很好地反映用户的效益。文中提出了基于遗传编程来寻找和构造非线性效益函数的方法,并将其应用到网格调度算法中。实验结果表明该算法可以提高网格中的资源调度性能。