一种基于P2P分层结构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.该文在分析了现有网格资源查找方式不足的基础上,提出了一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型.模型针对网格资源的特点引入了本体和语义相关度概念,在此基础上将网格资源进行分层管理,并借鉴了iVCE体系结构,提出了本体共同体的概念从而较好解决了虚拟组织内节点的动态自组织问题,较好实现了网格资源的聚合以及动态增减问题.     

网格计算系统及其关键技术研究

网格计算是近年来国际上兴起的一种重要信息技术,它的目标是将地理上分布的、异构的多种计算资源通过高速网络连接起来,共同完成计算任务. 分析了网格计算系统的主要特征、体系结构和关键技术,同时给出了网格计算系统的体系结构模型、使用网格的模式以及一个基于代理的资源管理模型.     

计算池环境下的资源调度算法研究

网格的一个重要功能就是多个虚拟机构间共享资源,如何合理的管理和调度网格资源一直是网格领域的研究热点.该文主要对网格计算池模型下常见资源调度算法进行了研究,分析了各种算法的利弊,并针对最短距离路由转发资源调度算法的不足,在其基础之上提出了一种改进的资源调度方法.文中根据该方法设计了资源调度模型,并搭建实验环境对改进算法与原算法进行对比实验,实验证明该方法可以有效提高资源利用率和作业执行效率.     

关于异构环境下网格计算模式及体系结构的设计研究

与机群系统相比,网格计算模式的优势在于：可以更好地解决资源的异构性问题,支持资源的柔性伸缩及多种并行编程环境,支持科学计算库与工具软件,支持可视化动态人机交互。网格计算模式的体系结构是具有一定智能的分层结构。参考5层沙漏结构思想和前人的研究成果,研究设计具有资源底层、安全调度层、抽象接口层、中间件层、应用接口层和应用层等6个层面的网格计算系统多层体系结构。     

基于拍卖机制下网格资源分配的时间最优算法

资源调度是计算网格资源管理系统中研究的主要内容之一.基于计算经济的网格体系结构,提出了一种时间最优算法.该算法适用于基于拍卖机制下网格资源调度管理系统.系统遵循均衡分配原则,允许用户出高价以获得更多的资源,并通过代理周期地调节用户竞价价格,在给定的最终期限内完成应用程序.     

P2P网格环境中的一种资源查找方法

为解决目前P2P网格资源查找算法资源查找效率低下的问题,结合网格环境中普遍存在的幂律现象,提出了分层的网格资源查找模型,给出了一种新的资源查找方法．仿真结果表明,该方法利用历史查询信息,减少了无效查询次数,提高了网格资源查找效率．     

一种应用移动代理的P2P安全计算模型

针对目前P2P网络安全问题的研究不足,提出了一种应用移动代理的分布式协同计算的P2P安全计算模型.该模型建立在半分布式的P2P拓扑结构之上,具有管理性、可扩展性、安全性的特点.借鉴网格安全基础设施的成果,给出了具体的分布式协同计算的P2P工作流程.     

一种应用移动代理的P2P安全计算模型

针对目前P2P网络安全问题的研究不足，提出了一种应用移动代理的分布式协同计算的P2P安全计算模型．该模型建立在半分布式的P2P拓扑结构之上，具有管理性、可扩展性、安全性的特点．借鉴网格安全基础设施的成果，给出了具体的分布式协同计算的P2P工作流程.     

一种新的网格任务调度策略

依据网格的原理,为保护仿真模型开发者的知识产权,提出了解决网格应用中模型泄漏问题的一种新的资源调度策略。用网格进行汽车制造过程中的复杂结构的设计和极端情况的模拟,以网格服务的形式提供仿真模型服务,为各种仿真模型提供统一的接口标准,并根据计算单元可信度的高低建立了一种多级调度策略。理论分析和仿真计算结果表明:该调度策略既能在网格中实现仿真模型共享,又能保护模型开发者的知识产权。     

一种基于超级节点的P2P-IPTV体系结构研究

目前,IPTV技术还存在服务效率低、重定向机制复杂、网络需要更高带宽、资源调度不灵活等问题。为了更好地满足IPTV业务发展的需要,有必要引进一种更为先进的IPTV网络架构。在介绍了IPTV技术和P2P对等计算技术基础上,提出了一种基于超级节点的P2P-IPTV系统的设计方案,给出了基于超级节点的P2P-IPTV体系结构,并介绍了基于该体系结构的P2P-IPTV系统原理。     

基于资源分组的多约束云工作流调度算法

已有的云工作流调度算法采用全局搜索方式进行资源选取,存在计算成本高、对大规模云系统适应性差的问题。该文提出了基于资源分组的多约束云工作流调度算法,采用有向无环图的方法,对云工作流中的多任务之间的执行顺序和数据交换等属性进行量化建模;使用模糊聚类方法实现基于资源多维特征的分组处理,降低工作流任务到资源匹配过程中的搜索空间;并引入执行时间和成本预算约束,将工作流的任务调度问题转化为有约束条件的极小极大问题进行快速求解。仿真测试表明,该算法显著降低了任务执行完成时间和成本。     

基于多目标权衡的数据网格作业调度算法

动态变化的数据网格环境下,很大一部分服务器和带宽资源于分发业务和下载类服务的传递,其资源请求任务受调度长度、时间跨度、负载均衡、服务质量、经济原则及安全性能等诸多因素制约,难以用单一的特征来表示。鉴于此,基于多目标权衡提出一种针对多业务作业请求矩阵,权衡多参数均衡的作业调度算法。仿真实验表明,该算法能在系统重载时提升系统整体的吞吐率,适应大规模图状数据处理场景.     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

基于移动agent的P2P网络搜索算法研究

高效搜索P2P网络上的资源是P2P网络实现最为关键的问题.通过引入移动agent,在混合式P2P网络模型基础上提出了一种基于区域划分的网络搜索模型,设计了基于移动agent的网络搜索算法,从而实现了P2P网络搜索的灵活性、全面性和有效性.     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

基于Vague集的网格资源发现模型

资源发现是网格技术的一个非常重要的方面,资源发现就是找到与预想的资源描述相匹配的资源.当前对网格资源匹配的研究主要集中于精确匹配,而在模糊匹配方面做的研究较少.通过引入Vague集理论,结合P2P的资源发现技术,提出了一种新的网格资源发现模型.该模型提供灵活的资源模糊匹配机制,用户可以根据自身资源需求来发现资源.仿真实验表明,提出的发现模型具备良好的资源发现性能.     

基于小生境遗传算法的网格节点资源研究

针对解决网格节点资源聚类问题，提出了基于小生镜遗传算法的模糊聚类分析方法。该算法把小生镜遗传算法搜索的随机性和并行性引入模糊聚类中，对模糊聚类中的聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，解决了模糊C均值聚类对初始聚类中心的敏感性问题、实验证明该方法能具有全局收敛性，克服了FCM算法可能陷入局部极小值，并有效地对网格节点资源整合归类，从而改善网格节点资源发现的性能。     

基于遗传算法的网格资源任务调度策略研究

网格是当前高性能计算领域的一个研究热点。首先分析了网格任务的特点,给出了网格任务模型,在此基础上提出了一种层次结构的网格资源管理任务调度系统模型。采用了遗传算法作为调度策略,给出了调度策略的每一步具体实现方案。此模型可为网格的资源管理提供一个统一的高层管理框架,能实现全局最优调度,为网格调度提供了一种有效的方法和途径。