基于多Agent拍卖的网格资源主动分配

为了保障网格资源的利用率和实现资源主动分配,提出基于FIPA（FoundationofIntelligentPhysi-calAgents）英式拍卖和荷兰式拍卖协议的网格资源分配方法,在多Agent开发平台JADE（JavaAgentDevelop-mentFramework）下分别对这两种拍卖协议作了实现,给出了具体的实现算法、步骤、参与拍卖的各Agent的交互过程以及拍卖结果。最后,用实例说明了仿真实现过程的正确性。     

基于移动Agent技术的自动拍卖模拟研究

自动拍卖的基本思想是用某种代理机制——Agent代替人监控整个拍卖过程。提出分阶段第二价格封标拍卖模式,设计了多Agent网上自动拍卖协议,和多Agent拍卖系统体系结构。提出三种拍卖策略模型：平稳加价型策略、跳跃型策略和保密型策略。利用移动Agent开发平台Aglet实现了一个模拟系统,并进行了多次仿真模拟实验,对实验数据进行了详细分析。实验结果表明该模拟系统基本达到设计目的,并为进一步研究自动拍卖相关策略、协议提供了一个实验平台。     

基于计算经济的网格资源管理模型研究

由于网格中的资源具有分布性、自治性、异构性和动态性,对网格资源进行高效的管理是一个具有挑战性的问题.提出把移动Agent和Agent技术、计算经济机制引入网格资源管理.自治Agent利用双向拍卖经济杠杆的调节,以用户的QoS所驱动,对资源的使用进行竞价拍卖,使网格的资源管理能够自动适应环境的变化.提出的基于计算经济的网格资源管理模型DynamicSA,实现了以用户的QoS驱动,对网格资源的有效管理具有一定的理论意义.     

基于移动Agent的安全电子拍卖系统的构建

随着电子商务技术的日益发展，移动Agent技术可以用来进行市场调查，商品买卖及离线拍卖等。事实证明只有当用移动Agent构建的系统的安全性得到确切的保证后，才能被大众用户所接受。该文提出了一个基于移动Agent的电子拍卖协议，并以此协议构建了一个实际的系统。系统中采用了主从结构，在认证过程中要求Agent向拍卖服务器出示许可证等方法来保证系统的安全性。最后，对协议设计的正确性和效率进行了详尽的分析。     

基于间隔型双边拍卖的网格资源预留算法

针对已有基于竞价拍卖的网格资源预留方法存在的问题，提出了一种基于间隔型双边拍卖的网格资源预留算法。根据网格资源预留的需求和拍卖机制的特点，给出了网格系统模型；基于间隔型双边拍卖的思想，设计了适合网格系统的资源拍卖机制，给出了详细的网格资源预留算法；算法的最优性分析表明：在资源拍卖过程，提供真实信息对用户方和资源方均是唯一占优策略，且算法能够保证中标资源供需平衡。 最后，模拟实验结果证明了算法的有效性和正确性。     

基于多任务拍卖的资源调度算法

资源调度是计算网格资源管理系统的主要内容之一。文中借鉴市场模型中的拍卖机制,通过用户代理、资源代理、拍卖师和资源的交互作用,设计并实现了一个基于多任务拍卖的网格资源调度原型系统,系统使用多拍卖师结构,提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为,改进了网格资源的调度性能。同时,与传统算法相比,该算法能够有效地配置资源和满足用户的服务质量需求。     

基于多任务拍卖的资源调度算法

资源调度是计算网格资源管理系统的主要内容之一。文中借鉴市场模型中的拍卖机制，通过用户代理、资源代理、拍卖师和资源的交互作用，设计并实现了一个基于多任务拍卖的网格资源调度原型系统，系统使用多拍卖师结构，提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为，改进了网格资源的调度性能。同时，与传统算法相比，该算法能够有效地配置资源和满足用户的服务质量需求。     

一种安全的多属性拍卖模型

网络拍卖不仅成为电子商务不可分割的部分,而且是自治Agent和多Agent系统(MAS)技术的重要应用领域.同时,拍卖作为一种有效的资源分配形式,在联盟生成等MAS问题中有着重要的应用,因而受到学者们越来越多的关注.拍卖的安全性、隐私性特征是拍卖研究的重要方面.给出了一个一般的多属性拍卖模型和一个安全的多属性拍卖协议--SVAMA协议,并证明了SVAMA的一些重要性质,如Strategy-proof等.并与已有的多属性拍卖和使用的安全方法进行了比较,部分改进了David,Brandt等人的工作.     

一种基于移动代理的自主拍卖模型

Agent的自治性和移动性为网络环境下的电子商务活动提供了许多潜在优点.拍卖是一种典型的商务活动,基于Agent的自主拍卖是传统拍卖方式的一个发展趋势,具有广泛应用前景.重点研究了建立自主拍卖系统所涉及的主要问题,包括拍卖大厅建模、拍卖大厅查询、交易对象定位、拍卖过程同步和出价策略等.基于移动Agent和博奕理论,提出了一种自主拍卖模型.该模型支持一次价格密封标价拍卖和双边拍卖两种拍卖机制.模型中的Agent接受拍卖任务后能够自动搜寻拍卖大厅、自主参与拍卖过程并向其所有者返回拍卖结果.     

基于拍卖机制的网格资源调度性能的提高

资源调度是计算网格资源管理系统的最主要内容之一。基于计算经济的计算网格体系结构设计并实现了一个多拍卖师结构的网格资源调度原型系统。系统提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为,改进了网格资源的调度性能,提高了资源的利用率。     

Agent Grid技术研究初探

1.引言 Grid的研究和发展源于高性能计算领域,最初目标在于解决高性能计算对于计算机计算能力所提出的越来越高的需求。Grid是信息技术一个全新的研究领域,其内涵与概念还很不完善,业界关于Grid的观点很多,本文概括为以下三种: ·中间件观点。Grid实际上是一个中间件,现有的资源,诸如网络、超级计算机、服务器、操作系统、数据库、文件系统等都是Grid的底层设施,Grid之上是应用程序,这些应用程序通过Grid调用、共享资源来完成任务。     

Auctioning resources in Grids: model and protocols

In this paper, we propose and study an auction model for resource management in Grids. We propose and investigate by simulation three types of auction‐based resource‐allocation protocols: (i) first‐price auction protocol; (ii) Vickrey auction protocol; and (iii) double auction protocol. The goal is to find which of these is best suited to the Grid environment from the users' perspective as well as from the resources' perspective. The results showed that when we consider a mix of risk‐averse and risk‐neutral users, the first‐price auction protocol favors resources while the Vickrey auction protocol favors users. On the other hand, the double auction protocol favors both users and resources. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

A Pricing Mechanism for Resource Management in Grid Computing

We consider the problem of efficient resource allocation in a grid computing environment. Grid computing is an emerging paradigm that allows the sharing of a large number of a heterogeneous set of resources. We propose an auction mechanism for decentralized resource allocation. The problem is modeled as a multistage stochastic programming problem. Convergence of the auction allocations to the social optimum is established. Numerical experiments illustrate the efficacy of the method.     

基于强化学习的多机群网格资源调度模型

在由多个计算机集群构成的多机群网格环境下,为了解决数据并行型计算（DPC）与计算资源的有效匹配问题,提出了一个基于强化学习机制的网格资源调度模型;给出了由多个计算机机群组成的多机群网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义;利用多Agent的协作做竞争机制、基于强化学习的匹配知识库的修正方法,研究了逻辑计算机机群与DPC资源供需之间的有效匹配问题;描述了网格的资源调度模型。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了多机群网格环境之下数据并行型计算所需的资源优化使用问题。该模型适合于基于多机群网格的数据并行型计算。     

Grid Economics in Departmentalized Enterprises

The application of Grid technology is finally spreading from engineering and natural science-related industrial sectors to other industries with a high demand for computing applications. However, the diffusion of Grid technology within these sectors is often hindered by a lack of the incentive to share the computational resources across departments or branches even within the same enterprise. A promising way of overcoming these barriers is the introduction of a pricing mechanism for the use of Grid-based resources. This work introduces such a pricing approach to Grid computing and provides three simulation scenarios to illustrate the effectiveness of such an economized Grid solution. The simulation results indicate that the pooling of information technology resources can produce a reduction of 33% in cost compared to individual and dedicated servers. However, with a price-based allocation of computing resources, a further 10% of cost reduction can be achieved by introducing an auction mechanism. Therefore we claim that there is huge cost reduction potential in departmentalized enterprises beyond the savings that can be achieved by a utility-based allocation of computing resources, if economically measured allocation methods are combined with advanced refining and learning methods in the allocation process.     

Double auction-inspired meta-scheduling of parallel applications on global grids

Meta-schedulers map jobs to computational resources that are part of a Grid, such as clusters, that in turn have their own local job schedulers. Existing Grid meta-schedulers either target system-centric metrics, such as utilisation and throughput, or prioritise jobs based on utility metrics provided by the users. The system-centric approach gives less importance to users’ individual utility, while the user-centric approach may have adverse effects such as poor system performance and unfair treatment of users. Therefore, this paper proposes a novel meta-scheduler, based on the well-known double auction mechanism that aims to satisfy users’ service requirements as well as ensuring balanced utilisation of resources across a Grid. We have designed valuation metrics that commodify both the complex resource requirements of users and the capabilities of available computational resources. Through simulation using real traces, we compare our scheduling mechanism with other common mechanisms widely used by both existing market-based and traditional meta-schedulers. The results show that our meta-scheduling mechanism not only satisfies up to 15% more user requirements than others, but also improves system utilisation through load balancing.     

分散式多工厂资源调度中的一种理性策略

为提高多工厂资源调度的效率,更好地解决特殊产业面临的生产资源和维护资源匮乏的问题,提出了理性的GD2报价策略。将其应用于连续双向拍卖机制,用分散式的方法实现了多工厂资源的高效调度。GD2策略是一种包含价格和数量的二维报价策略,Agent通过建立自信函数计算最大期望利润调整报价。实验结果表明,在多工厂资源调度中GD2策略可以实现较高的资源调度效率,整体平均效率达到92%。