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。     

网格经济模型中的一种可信调度算法

在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下提出一种改进的可信模型.针对网格的动态性,提出一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法.此方法可以有效地阻止恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度.可信度值曲线示意图表明:本模型较现有模型在抑制网格中恶意节点的活动方面具有更好的效果.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(Trust DBC).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.     

基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图（DAG）的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行。OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本。Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法（DBC）考虑了时间和成本,但没考虑任务间的优先关系。本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法。通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本。     

基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图(DAG)的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行.OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本.Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法(DBC)考虑了时间和成本,但没考虑任务问的优先关系.本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法.通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本.     

Nimrod-G系统中DBC分类调度算法探讨

针对Nimrod-G系统中DBC调度策略只能集中对一个目标(时间或费用)进行优化的问题,提出了基于平均成本的DBC分类调度算法,该算法综合考虑了任务调度的完成时间和费用。通过GridSim仿真实验证明,基于平均成本的DBC分类调度算法在均衡完成时间和费用方面有很大的优势,有效的扩展了原有算法。     

优化后的网格时间最优化算法

Nimrod-G是在计算经济网格体系结构（GRACE）下开发的网格资源管理系统,它提供了一套基于期限和预算的调度策略DBC（Deadline and Budget Constrained）,以优化任务调度过程中的时间和费用问题。其中,时间最优化算法是DBC策略中最主要的算法之一,该算法的主要目标是对任务的处理时间进行优化。但该算法在预算分配和预算使用方面存在着不足,以致在任务预算较少时出现任务完成率低的现象。该文针对该算法的不足提出了一个改进方法,有效地改进了传统的时间最优化算法。     

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。     

TD_Max-min:信任驱动的网格任务调度新算法

利用信任机制的概念,对传统的Max-min调度算法进行改进,提出一种信任驱动的网格任务调度算法——TD_Max-min。在相同的假定条件设置下,将其与现有的TD_Min-min算法和TD_Sufferage算法进行仿真和比较研究。结果表明,信任驱动的网格调度算法不仅优于传统的基于时间的调度算法,而且当具有强信任关系的任务数量大于弱信任关系及无信任关系的任务数量时,TD_Max-min算法的调度性能明显优于TD_Min-min算法。     

多维QoS指导的DBC最优算法

目前应用于网格的一些调度算法过于简单,不能满足对QoS的多样化需求,比如DBC（deadline and budget constrained）调度算法只支持两维的QoS需求,即截止期限（deadline）和预算（budge）。而对于真正的网格应用,用户与系统之间的交互应该加强,用户应能对提交的工作提出多种多样的QoS需求。在对传统DBC算法进行优化的基础上,提出了“多维QoS指导的DBC最优算法”,以确保搜索到所有满足用户需求的资源,不仅包括价格、时间最优,而且满足他们自己定义的专有QoS需求。为了测试这一最优算法,所做的模拟实验是以上海网格环境中各高性能结点的数据信息作为参数。     

信任驱动的网格调度算法

针对目前网格资源管理中任务与资源匹配问题的不足,基于信任效益函数与匹配概念,提出了信任驱动的网格调度匹配算法。在调度中同时还考虑了任务和资源效益值,对已经提出的两种信任驱动的网格调度算法进行改进。结果证明:该算法较传统基于的信任驱动调度算法而言,信任效益值,资源效益值,负载平衡和失效服务数等方面有较好的综合性能。     

基于QoS效益函数的网格任务调度算法

在网格环境中,任务调度是一个非常复杂、重要而且具有挑战性的问题.使用市场经济的概念来构建和管理网格资源是一种较好的方式,而DBC算法是计算经济模式下比较流行的一套调度算法.本文在现有算法的研究基础上,提出一种基于效益函数的改进的网格任务调度算法,并采用GridSim 模拟器对相关算法进行仿真模拟实验和比较.实验结果表明,本文提出的调度算法在任务完成率、实际使用时间、实际使用费用这三方面相对于现有的算法在综合性能上有一定的提高.     

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．     

基于改进DPSO的网格资源调度算法

基于市场经济模型的网格资源调度问题是一个典型的离散问题及NP-Hard问题,考虑到离散粒子群优化算法在解决离散问题上的有效性,本文在现有算法的研究基础上,提出一种基于改进的离散粒子群优化算法的网格资源分配和任务调度算法,并采用GridSim模拟器对相关算法进行仿真模拟实验和比较。实验结果表明,本文提出的调度算法在作业完成时间、综合性能以及资源的负载平衡方面均具有较大的优势。     

无线传感器网络中基于网格信任度的可靠覆盖算法研究

针对节点的覆盖优化过程极易受到各种攻击的问题, 通过从信任管理的框架内深入探索可靠覆盖技术, 提出了一种基于网格信任度的可靠覆盖算法。该算法对节点进行可靠性筛选和轮换调度, 以并行覆盖的方式对覆盖区域内的网格点实施基于信任度的覆盖。对节点信任阈值的取值进行讨论, 分析得出信任阈值的大小对整个覆盖区域的安全性和覆盖质量有很大影响。经过仿真与传统的单一覆盖机制作比较, 该算法能有效提高网络安全性和延长网络寿命。仿真结果验证了算法的有效性和分析的正确性。     

一种新的异构网格任务调度算法

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

Scheduling parameter sweep applications on global Grids: a deadline and budget constrained cost–time optimization algorithm

Computational Grids and peer‐to‐peer (P2P) networks enable the sharing, selection, and aggregation of geographically distributed resources for solving large‐scale problems in science, engineering, and commerce. The management and composition of resources and services for scheduling applications, however, becomes a complex undertaking. We have proposed a computational economy framework for regulating the supply of and demand for resources and allocating them for applications based on the users' quality‐of‐service requirements. The framework requires economy‐driven deadline‐ and budget‐constrained (DBC) scheduling algorithms for allocating resources to application jobs in such a way that the users' requirements are met. In this paper, we propose a new scheduling algorithm, called the DBC cost–time optimization scheduling algorithm, that aims not only to optimize cost, but also time when possible. The performance of the cost–time optimization scheduling algorithm has been evaluated through extensive simulation and empirical studies for deploying parameter sweep applications on global Grids. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。