采用遗传-退火算法的网格依赖任务可信调度

针对异构网格环境下的依赖任务调度问题面临的安全性挑战,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,构建一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略;同时为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立了一个网格任务调度的安全可信模型.以此为基础,定义任务需求表示模型和网格资源拓扑模型,提出一种安全可信的网格任务调度新模型.为求解该模型,在遗传算法的基础上,设计新的进化算子即改进的交叉算子、内部交叉算子及作为变异的迁移算子,同时引入模拟退火算法增加搜索精度,从而提出了一种新的遗传-退火算法.仿真实验表明,在相同条件下,该算法比同类算法在调度长度、安全可信值及收敛性等方面具有更好的综合性能.     

网格计算中任务调度算法的仿真研究

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

自适应动态调整粒子群的云计算任务调度

为了高效地实现云计算任务调度,融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和多目标函数构造,提出一种新的云计算任务调度算法。对分数阶达尔文粒子群算法进行全方位改进,基于粒子群适应度动态调整惯性权重系数以自适应搜索最优解;利用粒子自身进化信息定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现快速收敛;借助Levy飞行随机扰动对局部最优位置进行位置扰动以提高跳出局部最优的能力;综合最短等待时间、资源负载均衡程度及任务完成所耗费用等三个目标构造任务调度满意度函数,以此搜索任务调度最优解。仿真实验表明,与其他粒子优化算法相比,该算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在任务调度中,该算法与其他三种调度算法相比,在较低的截止时间未完成率下实现了虚拟资源的均衡负载。     

网格环境中的资源任务调度模型研究

为了解决动态异构网格环境下任务调度多目标问题,提出了基于满意度概念的任务调度模型.该模型最优化目标是保证任务执行总费用最低,执行时间最短和负载平衡,结合满意度目标函数,实现了免疫粒子群(immuneparticle swarlnoptimization,IPSO)启发式调度算法.实验结果表明,随着进化过程的推进,与PSO算法相比,IPSO算法在全局寻优能力、搜索速度和避免早熟方面都有显著提高.     

面向可靠性一费用优化的网格任务调度模型及算法研究

网格资源的异构性、动态性等特征使得网格任务调度仍面临着诸多问题。针对传统可靠性评佑模型仅考虑 资源失效的问题,在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下,引入任务执行延期失效,从而建立了一种新的 网格资源可靠性评估模型。该模型使用随机服务系统理论建模网格资源的动态负载压力,给出了任务在资源上的执 行可靠性的计算方法及证明。基于建立的网格资源可靠性模型,建立了面向可靠性和费用的多目标任务优化调度模 型,以获得最大化任务执行可靠性、最小化任务执行费用的任务调度策略。针对该NP问题,采用化学反应优化算法 对该优化问题进行求解,并给出了算法4种操作的具体实施方法。仿真实验表明,所提出的可靠性评估模型更符合真 实的网格系统,与遗传算法、粒子群算法相比,化学反应优化算法能更好地解决可靠性一费用双目标优化的网格任务调 度问题。     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法

云计算任务调度是一个难于精确求解的调度问题,需要兼顾考虑计算时间和资源利用率.为了最大程度地节省计算时间和提升资源利用率,论文提出了一种云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法.首先,针对文化基因算法全局搜索能力不高的问题,通过结合遗传算法与粒子群算法,提出一种混合全局搜索策略,提高算法的种群多样性和收敛速度.其次,为改善普通精英种群在迭代后期进化缓慢的缺点,采用了双种群的进化机制.具体的Matlab仿真实验结果表明,改进算法的优化性能更佳.     

基于代价优化的云工作流调度改进PSO算法

云计算可以通过即付即用的方式向用户工作流提供资源。为了解决资源服务代价异构环境下的云工作流任务调度代价问题,提出一种基于改进粒子群算法的云工作流任务调度算法WSA-IPSO。通过综合考虑任务的执行代价和依赖任务间发生数据传输时的通信代价,算法将总代价优化问题形式化为有向无环图DAG中的任务调度模型,并提出基于改进粒子群算法的优化模型对其进行求解。通过改进传统粒子群算法的粒子速度更新策略和惯性权重更新策略,算法可以以更快的收敛速度得到代价最小化的调度方案。通过仿真实验,与MCT算法及标准粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,WSA-IPSO算法在降低总代价、任务分布的负载均衡以及算法收敛性方面比较同类算法均表现出更好的性能。     

一种面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法

任务调度是云计算及网格计算环境中的重要问题,已有的调度算法往往仅致力于最小化任务的总执行时间而不设置其他约束条件,以致难以实现多种性能指标的同时优化。所提出的面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法,用于解决并发任务在网络边缘服务节点中的分布式调度问题,调度的目标是在任务执行的资源开销不超过阈值的情况下,最小化任务完成的总时间。该方法与现有的离散粒子群优化算法相比同时降低了任务的总完成时间及资源开销,且在合理预设资源开销上限的情况下,其计算复杂度实现了较大程度优化。仿真表明,所提出的方法比现有的离散粒子群优化算法的任务总完成时间缩短约10.52%~13.23%,资源开销减少约10.32%~13.29%。同时,在合理降低资源开销阈值的情况下,该方法的程序运行时间比现有的粒子群调度方法明显缩短。     

基于PSODE的网格任务调度算法

针对网格计算中任务在各个资源之间的调度问题,提出了一种网格环境下PSODE的任务调度算法.该算法实现了计算资源、存储资源、带宽资源、数据资源的利用率最高化和代价最低化.对基本粒子群算法和差分进化算法进行了分析,通过构造算法函数、适应值函数和权重公式,建立了粒子群差分混合算法并对其进行优化,介绍了算法的实现过程.实验结果表明,该算法与其它调度算法比较,具有良好的性能.     

基于OGC规范的空间信息网格安全体系研究

网格技术在空间资源共享上起到了很大的作用,海量遥感数据、复杂的测量数据、专业的地学软件、科学的计算模型等数据和计算资源通过服务化技术,在网格环境能够提供一体化、按需服务。为了保证资源所有者的控制权和资源的私有性以及用户的隐私,需要设计一个完整的安全体系来从资源层、传输层、服务层、应用层等各个级别保证安全,同时要尊重网格节点的自治性和网格服务的整体性。本研究能够为跨区域、跨组织的数据和计算资源网格化共享的安全方案提供借鉴作用。     

网格资源模糊聚类查找的研究

为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资源节点集合进行划分。然后根据资源的静态数值特征与类属特征,确定与资源请求属性特征值最相似的类簇。最后综合资源的动态数值特征选择最优的资源节点。模拟实验的结果表明,与其他同类算法比较,算法能提高资源查找的查准率、鲁棒性和降低平均响应时间。     

网格技术的安全策略

网格能够实现多种分布式资源的虚拟化,为用户和应用提供对资源和大量IT功能的无缝访问。为了确保其完整性、确定性、保密性和访问控制,网格必须构建新的更高要求的安全体系。讨论了网格协议层结构对安全的支持,研究了网格安全需求、安全策略以及典型网格计算项目中实际使用的安全解决方案。     

一种基于六边形部署模型的面向传感器网络的随机密钥预分配方案

针对基本随机密钥预分配方案和基于部署信息的密钥管理方案中存在的不足,提出了一种基于六边形部署模型的面向传感器网络的随机密钥预分配方案。该方案更充分地利用了六边形部署模型的特点,通过将部署区域划分为六边形网格,并将传感器节点按其标志号进行分类,然后根据节点期望部署的网格位置和其节点类别进行相应的密钥预分配,从而有效改善了网络的安全性能。分析和仿真表明,在相同的存储开销下,本方案具有更高的安全连通率和更强的抗节点捕获攻击能力。     

基于自组织的网格资源发现方法的研究

为了提高网格资源发现的效率以及系统的稳定性,提出了一种可以自组织的三层网格服务资源结构.这种结构能够将系统中的结点进行有效的自组织,即结点按照各自的特点,自动组成虚拟组织并选出一个主索引结点,然后主索引结点动态地选出全局索引结点,另外还能够根据系统的具体状况选择适当的资源查找算法,从而提高了查找效率.仿真结果证明,这种结构是稳定可靠的,同时具有很高的查询效率.     

基于矩阵的无线传感器网络密钥预分配

为了提高邻居节点建立共享密钥的概率, 减少无线传感器网络资源的消耗, 从而进一步提高无线传感器网络中的连通性, 提出了一种基于矩阵的无线传感器网络的随机密钥部署方案。该方案在无线传感器的目标划分区域中采用3×3矩阵的方式进行密钥预分配, 使邻居节点共享直接密钥的个数为q, 提高了节点间共享密钥的阈值, 减少了节点存储冗余密钥的数量。数据分析和仿真结果表明, 该方案不但在存储密钥数量和安全性方面有较好的性能, 而且连通率为100%。     

行为证据不全对无线传感器网络信任评估的影响与性质分析

在无线传感器网络中单独基于节点身份认证的静态安全控制不能满足动态的安全需要,必须结合节点动态的行为可信确认才能更好地提供安全保障,因此基于行为可信的研究已经成为业界研究无线传感器网络的热点。在节点行为信任评佑中,行为证据是行为评佑的根本依据,但由于节点的行为是随机的,不确定的,因此能否获得证据也是随机的,不确定的,这就造成了节点行为证据不全、每次交往的行为价值不相等的现象,但目前在无线传感器网络的行为信任评估中很少考虑这个非常重要的现象。分析了节点交往中行为证据不全对信任评估带来的重要影响,论述了节点交往中证据不全与节点行为价值的关系,给出了不足填充法和权重扩展法等针对不同价值交往的节点信任评估策略。最后通过两个定理和两个性质证明了方法对节点行为信任评估的作用和性质,这为提高节点行为信任的价 值可信度奠定了量化基础。     

基于Hierarchy结构的网格资源发现算法

为了解决传统资源发现机制不能很好地适应网络状态、可扩展性较差等问题,在超级节点模型的基础上,结合联系节点,建立了一种基于层次结构的网格模型,设计了成员加入协议,给出了基于跳数限定、缓存列表的资源发现算法。通过对网络架构的分析,该模型能够适应网格资源的复杂性与异构性,可扩展性好。实验结果证明：该算法缩短了查询时间,提高了网格环境下资源发现的效率。     

An efficient resource allocation for maximizing benefit of users and resource providers in ad hoc grid environment

Ad hoc grids allow a group of individuals to accomplish a mission that involves computation and communication among the grid components, often without fixed structure. In an ad hoc grid, every node in the network can spontaneously arise as a resource consumer or a resource producer at any time when it needs a resource or it possesses an idle resource. At the same time, the node in ad hoc grid is often energy constrained. The paper proposes an efficient resource allocation scheme for grid computing marketplace where ad hoc grid users can buy usage of memory and CPU from grid resource providers. The ad hoc grid user agents purpose to obtain the optimized quality of service to accomplish their tasks on time with a given budget, and the goal of grid resource providers as profit-maximization. Combining perspectives of both ad hoc grid users and resource providers, the paper present ad hoc grid resource allocation algorithm to maximize the global utility of the ad hoc grid system which are beneficial for both grid users and grid resource providers. Simulations are conducted to compare the performance of the algorithms with related work.     

一种新的基于网格环境的行为信任模型

针对目前网格环境下资源管理和分配中所存在的安全问题,提出了一种新的基于实体行为的信任管理模型.着重描述了行为信任的定义和算法说明,实验和分析结果表明,与以往的信任模型相比,这种信任模型能更加精确地评估实体之间的信任关系,从而能更加有效地解决网格环境中存在的安全问题.