基于超边际分析的分布式资源分配模型

对以充分利用空闲资源为目的的分布式计算环境来说,可用节点具有波动性,网络环境具有不确定性,从而影响计算效率。提出一种基于超边际分析的分布式计算资源分配方法,该方法把计算任务分配到具有比较优势的节点,选择执行能力更强的节点进行计算,提高了分布式计算环境中资源分配的效率。仿真结果表明此方法合理、有效,适用于分布式计算环境。     

一种基于市场机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格提出了一种基于市场机制的资源分配方法，以一般均衡理论为基础，依靠市场机制，实现计算网格资源的优化分配，首先，描述了基于代理的资源分配框架，它包括3个 层次：资源层、代理层和用户层；接着，给出了计算网络资源分配的市场模型，其中效用函数用于刻画用户对给定资源的满意程度；然后定义了市场模型的均衡状态并证明了均衡状态撮优性，这意味着在均衡状态下资源分配不仅有效而且公平，最后引入了资源代理的迭代算法。     

基于雾计算的计算资源分配方案

雾计算可以为用户提供近距离的数据存储、计算和其他服务，因此雾计算中的任务调度和资源分配已经成为一个新的研究热点。考虑终端用户和雾设备通常处于一种相对开放的状态，扩展了雾计算的体系结构，提出一种开放式雾计算环境中基于稳定匹配的计算资源分配方案，利用雾网络中动态的计算资源协同为用户提供计算服务并收取计算收益，同时终端用户向雾服务器提交任务请求并支付一定的费用。基于稳定匹配的思想，利用子任务的优先级列表、子任务和计算服务设备的偏好列表解决子任务与计算服务设备的分配问题，保证任务的完成时间和计算服务设备的收益。通过实验对方案性能进行了分析，实验结果表明该方案的资源分配时间相对稳定，且在执行雾计算任务时延以及任务违规率上都优于SGA算法和ACOSA算法。     

基于经济模型的计算网格资源分配

提出了一种基于市场的计算网格资源分配框架,在这个模型中,用效用函数刻画用户对网格服务的满意程度,将计算网格资源分配问题转化为在传统的考虑负载平衡的基础上,求最大化所有用户的效用和,并给出了分布式、可扩展的算法。     

志愿计算模型形式化方法

旨在从形式化抽象的角度来认识移动计算的本质特点.分析了志愿计算平台的特征,提出并分析了志愿计算中的3种角色以及志愿计算中资源和构件的概念,介绍了一种关于志愿计算的形式化模型和方法.对系统中的基本元素和交互关系进行了形式化的描述,并通过集合理论和操作规约,又以志愿计算平台XtremWeb为例,描述了构件化的志愿计算形式模型和方法,为系统地研究志愿计算形式化理论打下了基础.     

计算资源受限MEC中任务卸载与资源分配方法

移动边缘计算(MEC)通过将计算中心下沉至网络边缘,可以有效服务于任务计算.然而,MEC拥有的计算资源并不是无限的,这带来了诸多问题.文章针对计算资源有限MEC系统中的计算卸载,分析了最大化MEC总收益的卸载与资源分配联合优化问题.首先通过Stackelberg模型来描述MEC与用户之间的交互,使用差异化定价策略增加对卸载的约束,然后将卸载问题转化为二元背包问题,最后,通过改进模拟退火算法分配计算资源,并迭代得到最优方案.仿真结果表明,所提方案可以最大程度提高用户卸载数量,并有效地提高了MEC系统的收益.     

移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法

移动边缘计算(MEC)通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突.但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上升,严重影响了MEC系统的收益.建立任务队列动态调度模型,以队列上溢概率为约束构建最大化系统平均...     

基于可用性模型的志愿计算

对志愿提供空闲计算资源为目的的高性能计算技术来说,资源提供者的可用性在一定范围内具有规律性和周期性。该文介绍用Hurst重标度和分形学理论分析CPU可用序列的方法,并应用该方法研究了志愿者可用性序列动态变化的分形特性。实验表明,志愿提供计算资源者可以看作一个复杂的非线性动力系统,用分形维数呵以从整体上描述志愿计算系统的动态变化特征,用于高性能计算平台性能的测量,并在轻量级计算平台Xtrem Web上进行实现。     

一种基于双向拍卖机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格资源的特点以及运用经济机制进行网格资源管理所具有的灵活性及有效性,提出一种改进的基于双向拍卖机制的网格资源分配方法.首先,描述了基于双向拍卖机制的资源分配框架,整个系统由买方、卖方和计算资源经纪人组成.然后,针对网格中的CPU资源,提出一种改进的双向拍卖机制,采用统一拍卖方式,可以灵活调节交易双方的付费.进而,分析了该双向拍卖机制满足优势策略激励相容、预算平衡以及个人理性的特点,并定义了拍卖机制的效率.最后,通过实验分析了双向拍卖分配机制的效率.     

计算网格资源分配研究

计算网格是一种新的技术,有很多内容都刚开始研究发展,还不成熟。由于网格资源的异构与时变,网格资源用户的不同需求,使网格资源分配成为一个重要问题。因而,网格资源分配技术也成为一种关键技术。给出了基于代理的网格资源分配策略和资源代理的迭代算法,从而实现了资源的协调分配。     

基于智能多代理的工作流资源分配

提出了一种基于智能多代理实现分布式工作流资源分配的方法。该方法采用KQML语言来设计资源分配代理和工作流引擎之间面向知识交换的通信协议,并且由Router提供消息存储和转发机制。工作流资源分配代理与工作流管理系统的其他代理程序通过KQML消息交流知识,从而达到在分布式、异构环境下的互操作。     

一种基于并行遗传算法的网格资源分配方法

提出了基于并行遗传算法的网格资源分配方法,并采用粗粒度模型设计了该并行算法。为了评估该并行算法的性能,在PC集群上实现了该并行算法和一个串行遗传算法。通过比较两个算法的执行时间和解的质量,说明了并行算法极大地提高了求解的速度和质量,是一种高效的资源分配方法。     

一种基于资源分配策略的复杂网络中心性测度

针对标准中心性测度不适用于非联通网络这一问题,提出了基于资源分配策略的复杂网络中心性测度。节点的资源分配中心性测度定义为节点从其它节点接受的资源量,如果一个节点从其他节点接受的资源量越多,则该节点越重要。通过人工网络和现实网络实验表明,该度量不仅适用于联通网络,也适用于非联通网络,相较于标准测度,可以检测桥节点,而且具有良好的稳定性。     

一种基于机制理论的云市场多类型资源分配定价机制

为避免在云服务资源分配中因参与人的自私性而造成的个人效用与社会收益的冲突,在所有参与人都是理性的这一共同知识假定下,针对云市场多类型资源分配问题,首先给出其形式化描述,设计了基于机制理论的分配定价机制,该机制能在复杂用户任务请求下进行资源有效分配,保证个人效用与社会收益最大化。最后证明该机制满足个体理性、预算均衡和激励兼容性质,并给出该机制下寻求任务请求成本最小和效用最大的算法。     

一种基于端系统竞价博弈的网络资源分配模型

随着网络流量以指数形式急剧增长,各种应用对网络资源的需求随之增加,特别是需要严格QoS保证的实时网络多媒体应用要求更多的网络资源.资源分配是QoS分配的最终实现,QoS分配目的是为了进行合理的资源分配,因而有效的资源分配十分重要.在描述资源分配问题的基础上,对资源分配博弈进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网络资源定价机制,并设计了端系统的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和唯一性以及实现Nash均衡解端系统的竞价策略.最后,为完善上述资源分配博弈模型,对该模型中的资源价格和相同竞价问题进行进一步讨论.该研究为基于竞价的资源分配算法的设计提供了理论上的支持.     

基于Petri网的顺序资源分配系统活性的一个性质

具有多资源需求和柔性加工路径的顺序资源分配系统(Sequential Resource Allocation Systems with Multiple Resource Acquisitions and Flexible Routings,C/D-RAS)是一类较复杂的、更为一般的资源分配系统。考察了两个与 C/D-RAS密切相关的活性问题。借助这两个C/D-RAS的Petri网模型来定义标识S3 PGR2网对((N1,Mm),(N2,M02),由标识S3 PGR2网中资源种类、数量的守恒性和变迁使能的一个充分必要条件,证明(N1 ,M01)和(N2,M02)的合法变迁发生序列是一致的,据此得出的最终结论是(N1,M01,)和(N2,M02)具有相同的活性。最后,简要提及本结论的应用。     

基于终端分组的非正交随机接入资源分配方案

为了解决机器到机器(Machine to Machine,M2M)通信中的冲突碰撞、资源短缺等问题,提出了基于终端分组的非正交随机接入和数据传输(Non-Orthogonal Random Access and Data Transmission based on Terminal Grouping,TG-NORA-DT)方案。首先,根据能量消耗速度对机器类型通信设备(Machine Type Communication Devices,MTCDs)进行分组,并对组设定优先级,优先级高的组MTCDs优先分配接入资源。其次,利用到达时间的差异,识别出选择相同前导码的多个MTCDs,且在随后的接入过程中实现冲突MTCDs的功率复用。最后,基于TG-NORA-DT方案,提出一种资源分配方法,以实现在物理随机接入信道(Physical Random Access Channel,PRACH)和物理上行共享信道(Physical Uplink Shared Channel,PUSCH)间的资源合理分配。仿真结果表明,与正交随机接入数据传输协议(Orthogonal Random Access and Data Transmission Protocol,ORADTP)和非正交随机接入的数据传输(Non-Orthogonal Random Access-Data Transmission,NORA-DT)方案相比,TG-NORA-DT方案提高了系统吞吐量和资源利用率,降低了前导码冲突概率,其中资源利用率提高了20%以上。     

基于委托——代理理论的网格资源分配

在市场机制的网格环境中,本文把网格系统代理作为市场中的重要参与者,根据委托代理理论建立具有激励机制以诱使代理人从自身利益出发选择以委托人最有利的行动的模型.该模型可以在一定成度上保证用户的QoS,可以提高用户的满意度和代理人的信誉度,提高了资源的利用率,最终达到资源的适度配置.