一种容量最大化的OFDMA资源分配算法

针对功率受限的多用户OFDMA系统,提出了一种简化的子载波和功率分配算法,此算法在最大化系统容量的同时兼顾了用户间的公平性。算法首先依据当前的信道状况计算出各用户所需的载波数量,并分配子载波,然后以注水算法对各载波上的功率进行分配。仿真结果表明,以此算法对OFDMA的系统资源进行分配可显著提高系统的多项性能。     

分散P2P网络中资源的自适应共享策略

针对P2P网络中资源共享交换效率问题,提出一种计算网络资源共享可能度的自适应策略,以决定节点对资源的共享抉择。该策略考虑了P2P网络中资源共享存在受限存储空间、下载中断和冗余下载等问题,以资源共享可能度作为资源共享抉择依据,提出资源共享可能度在单个代理的计算方法。实验结果证明自适应策略能够较好地避免资源的冗余下载,提高P2P网络资源共享效率。     

基于Kuhn-Munkres最优匹配的D2D资源分配算法设计

由于资源复用,D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰.为了抑制这种干扰,提出了一种基于Ku-hn-Munkres最优匹配的资源分配算法.该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB,达到提高系统吞吐量的目的.同时,通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求.最后,通过计算机仿真可以看出,该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求,又提高了系统吞吐量.     

The catallaxy approach for decentralized economic-based allocation in Grid resource and service markets

Efficient resource allocation in dynamic large-scale environments is one of the challenges of Grids. In centralized economic-based allocation approaches, the user requests can be matched to the fastest, cheapest or most available resource. This approach, however, shows limitations in scalability and in dynamic environments. In this paper, we explore a decentralized economic approach for resource allocation in Grid markets based on the Catallaxy paradigm. Catallactic agents discover selling nodes in the resource and service Grid markets, and negotiate with each other maximizing their utility by following a strategy. By means of simulations, we evaluate the behavior of the approach, its resource allocation efficiency and its performance with different demand loads in a number of Grid density and dynamic environments. Our results indicate that while the decentralized economic approach based on Catallaxy applied to Grid markets shows similar efficiency to a centralized system, its decentralized operation provides greater advantages: scalability to demand and offer, and robustness in dynamic environments.     

一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路。针对网格环境下集中式和无结构P2P资源发现机制的缺陷,提出了一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型,引入了索引P2P分层网络,充分利用了网格环境中节点性能的差异,具有较好的资源查找发现功能,并且对大规模的网格具有较好的适应性。     

基于ISAP的D2D资源分配优化算法研究*

D2D通信通过复用蜂窝系统频谱资源,实现一定范围内终端设备点到点的直接通信。频谱资源的复用缓解了资源匮乏的问题,但必然会产生同频干扰而影响蜂窝系统的性能。为了提高资源利用率且降低干扰,通过运用ISAP算法来完成合理的资源分配,从而实现D2D对与频谱资源之间的一对多的复用关系。同时,在满足各用户不同QoS需求的前提下,可将干扰有效抑制在合理的范围。最后通过仿真实验可知,该算法既不仅可以提高系统的吞吐量,也能保证蜂窝系统的通信性能不受影响。     

P2P技术在网格文件管理中的应用

目前把网格分为两类：计算网格和数据网格。计算网格目标在于通过大量计算节点的协作来减少应用程序的执行时问。数据网格提供解决大量数据管理的问题的方法。目前网格文件传输软件例如Grid FTP使用Client／Server结构，在性能和结构上存在问题。将网格和P2P结合起来，提出一种新的非集中式的、高效的数据网格文件管理协议。     

P2P与网格相似性研究

网格和P2P都属于分布式技术,它们最初产生的原因不同,但总体目标相似。本文对P2P与网格技术的相似性与差异性进行了研究,重点对比分析了它们的资源管理机制、安全机制、容错机制以及连通性等几个关系系统性能的重要方面。通过对P2P模式与网格模式的对比分析,找出它们各自的优势与不足之处,以便综合利用它们的技术优势来构建高性能的分布式系统。     

基于P2P协议的网格电子数据银行的模型研究

针对传统网格数据库在资源发现和资源整合方面的不足,提出将网格技术与P2P技术之间进行协同和互补的思想,构造一个四层的基于P2P协议的网格电子数据银行模型。该模型运用P2P协议构建多个相同虚拟子集群,进行消息路由和资源发现的优化,利用网格技术对数据库进行管理,把业务处理放在客户端进行。该模型可以解决网格的单点失效、资源搜索等问题,同时增强网格的可扩展性。     

基于P2P协议的网格电子数据银行的模型研究

针对传统网格数据库在资源发现和资源整合方面的不足,提出将网格技术与P2P技术之间进行协同和互补的思想．构造一个四层的基于P2P协议的网格电子数据银行模型。该模型运用P2P协议构建多个相同虚拟子集群,进行消息路由和资源发现的优化,利用网格技术对数据库进行管理,把业务处理放在客户端进行。该模型可以解决网格的单点失效、资源搜索等问题．同时增强网格的可扩展性。     

基于本体的网格资源匹配算法研究

由于网格动态异构等特点，传统的基于资源属性的精确匹配方法不够灵活，并且扩展性差。近年采，本体论引入到网格计算中，试图在语义层次上采用通用可扩展的信息系统建模工具，使得网格资源分配系统能够高效和精确地检索网格资源信息。通常采用的技术是建立和维护一个集中和一致的网格资源本体。这种集中的本体不适合具有分布式特性的P2P网格资源匹配。针对P2P网格，本文提出了一种基于分布式网格本体的P2P网格资源匹配模型。在该模型中，全局本体由各个节点的独立的本地网格资源本体构成。网格资源匹配操作完全分布式地由节点自主控制。这种方法可扩展性强，更适合p2p网格的资源匹配。     

A P2P strategy for QoS discovery and SLA negotiation in Grid environment

In recent years, Grid systems and Peer to Peer networks are the most commonly-used solutions to achieve the same goal: the sharing of resources and services in heterogeneous, dynamic, distributed environments. Many studies have proposed hybrid approaches that try to conjugate the advantages of the two models. This paper proposes an architecture that integrates the P2P interaction model in Grid environments, so as to build an open cooperative model wherein Grid entities are composed in a decentralized way. In particular, this paper focuses on a QoS aware discovery algorithm for P2P Grid systems, analyzing protocol and explaining techniques used to improve its performance.     

UVSP：一种融合网格与P2P资源的组织机制

分析了网格与P2P资源的特点，提出了一种融合二者资源的UVSP模型，以实现有效的资源表示、发现、访问和协同。根据此模型，为网格加入基于DHT的Bootstrap系统和为P2P系统加入服务化节点。讨论了资源组织体系结构，实现了一个具有BT Tracker功能的系统原型。该模型对网格与P2P系统资源的融合或具有异构拓扑的P2P系统之间的资源共享与协同有参考作用。     

广域网虚拟平台：网格计算和对等计算的融合

近几年，分布式计算领域出现了两个研究热点：网格计算(Grid Computing)和对等计算(PeertoPeer Computing)。网格计算和对等计算以不同的方法组织大规模分布式的资源，包括计算能力、存储资源和带宽等。两者的研究领域有一定的重叠，又有很好的互补性，融合将是必然趋势。我们构想了一个广域网虚拟平台，全世界的计算机连接成一个整体，任何人随时随地都可以得到所需的资源和服务。正是这一理想，驱动着网格计算和对等计算技术的快速进步。     

基于P2P计算的教育资源库共享系统研究

E-learning的有效实施需要将现有异构教育资源库进行集成,提供一个大规模的资源共享平台.深入分析了e-learning对资源共享的目标和教育资源库管理系统的发展趋势,介绍了P2P计算的分类和JXTA开发平台的技术优势.在此基础上,设计了一种混合P2P结构的教育资源库共享系统,给出了基于JXTA平台的系统体系结构与实现方案,详述了利用XML元数据与本体实现数据库与文件资源发布的机制及支持元数据搜索的查询算法.应用P2P技术和本体解决了分布式异构性教育资源的共享问题.     

AutoProc: An automatic proactive replication scheme for P2P storage

Due to the prevalence of peer departures, P2P storage systems need to constantly generate replicas for high durability. However, few existing systems are able to select the right replication rate that balances replication cost and durability, e.g., minimizing replication cost without threatening the durability target. In this paper, we propose a method called AutoProc to automate the replication process in P2P storage systems. AutoProc employs two key techniques to enable cost-effective replication: correct...     

P2P网络中应用移动Agent进行资源搜索的研究

P2P网络中的搜索是P2P应用领域中最为广泛的。在研究现有P2P搜索发现机制的基础上,提出了在P2P网络中建立区域结构,并引入移动Agent技术来执行资源搜索的任务,从而实现搜索的灵活性、全面性和有效性,同时实现了一个文件搜索系统的应用。     

利用结构化对等网络构造计算资源共享平台

设计和构建了一个基于结构化对等网络的计算资源共享平台DHT-CRSP。它可以把因特网上用户提交的科学计算作业高效地映射到平台中合适的工作节点上运行,通过容错和安全机制,能保证系统的可靠性和正确性。描述了DHT-CRSP中支持的两种分布式哈希表：Chord协议节点树和CAN协议空间区域;分析了DHT-CRSP中高效的资源匹配算法。通过构建评测环境,运行各种负载与作业场景下的结果表明,DHT-CRSP系统可以获得好的负载均衡性能、低的资源匹配代价,它提供了一种构建高性能的桌面网格平台的新思路。     

RAP2P：一种基于资源广告的非结构化P2P系统

研究了非结构化P2P系统的数据管理和相应的资源查询算法。提出了基于资源广告的非结构化P2P系统，即RAP2P。设计了一种类似谣言传播机制的资源信息广告算法AdGossip来传播共享资源广告，并且通过共享资源广告缓存限制机制来保证局部区域缓存空间对共享资源节点的最大覆盖率。分析和模拟结果表明，在获得100％查询命中率的条件下，RAP2P的资源定位消息开销约为泛洪查询的25％，查询的时延为泛洪查询的30%~50%，并且远远低于k-random walks。     

Optimal resource allocation for time-reservation systems

This paper studies the optimal resource allocation in time-reservation systems. Customers arrive at a service facility and receive service in two steps; in the first step information is gathered from the customer, which is then sent to a pool of computing resources, and in the second step the information is processed after which the customer leaves the system. A central decision maker has to decide when to reserve computing power from the pool of resources, such that the customer does not have to wait for the start of the second service step and that the processing capacity is not wasted due to the customer still being serviced at the first step. The decision maker simultaneously has to decide on how many processors to allocate for the second processing step such that reservation and holding costs are minimized. Since an exact analysis of the system is difficult, we decompose the system into two parts which are solved sequentially leading to nearly optimal solutions. We show via dynamic programming that the near-optimal number of processors follows a step function with as an extreme policy the bang-bang control. Moreover, we provide new fundamental insights in the dependence of the near-optimal policy on the distribution of the information gathering times. Numerical experiments demonstrate that the near-optimal policy closely matches the performance of the optimal policy of the original problem.