基于信任驱动的网格QoS匹配算法

利用信任机制的概念,提出了一种信任驱动的网格QoS匹配算法——TD_QMO(Trust Drive QoS Matching Offset).引入任务与资源的QoS匹配概念,能够根据任务需求来分配,同时还考虑了在调度中的任务和资源QoS效益值.模拟结果显示该算法比TD Trust-Relation,TD_Min-min的信任效益、资源效益、负载平衡有明显的提高.     

基于信任驱动的网格QoS匹配算法研究

由于工作流任务之间存在时序和数据依赖等关系,使得网格环境中工作流的调度问题成为一个NP完全问题,针对现有网格任务调度算法存在的问题,本文提出了基于信任驱动的QoS匹配算法(TD_QMO,Trust-Driven QoS Matching Offset),模拟结果显示该算法的有效性。     

基于蚂蚁算法的网格作业调度研究

网格环境下的作业调度是一个NP难问题,蚂蚁算法内在的并行性和可扩充性使其非常适合网格作业调度。将蚂蚁算法应用于网格环境作业调度,提出一种通过作业代理的移动进行网格作业调度的方案,该蚂蚁算法不仅在分配网格计算资源时进行信息素的局部更新,还在网格计算资源完成作业后进行信息素的整体更新。通过模拟实验测试和选取蚂蚁算法的各种影响参数,取得了比较理想的实验结果。实验证明该算法能够有效地实现作业的合理调度和网格系统的负载平衡。     

网格环境中推荐信任计算的研究

由于网格资源分布的广泛性和节点交互的稀疏性,推荐信任的计算已成为网格信任管理的一个重要组成部分。在阐述信任的定义、性质的基础上,结合相关文献。提炼出推荐信任计算中的几个关键问题,并围绕这些问题进行分析讨论,指出现有机制的利弊,最后总结了相应改进机制并提出了关于下一步研究方向的若干意见。     

基于多影响因素的网格信任传播算法

结合分层思想给出了信任在网格环境下的部署方案,降低了系统的管理成本。基于交互能力和诚实能力提出了细粒度描述的信任模型,增强了模型的合理性,同时探讨了影响信任传播的4种因素,包括循环路径、路径长度限值、节点诚实限值以及进一步信任信息,并在此基础上设计了基于深度遍历的网格信任传播算法。实例和仿真结果表明了模型和算法的可行性和正确性。     

网格环境下信任体系结构建模

为了提高网格的安全性,针对网格环境的动态特点,首先给出网格环境下信任和信任关系等概念的基本定义,在此基础上提出信任评价和动态信任的概念,并构建了一个基于动态信任的信任体系结构模型,同时设计了该体系结构所涉及的4个基于信任的安全算法。最后,通过仿真分析验证了该模型能够增强网格系统的安全。     

信息网格中基于信任的访问控制研究

信息网格是利用网格技术实现信息资源的共享、管理和提供信息服务的系统.访问控制是对信息网格进行安全管理的重要手段,目前的信息网格访问控制技术不能完全满足实际应用的需求.为了防止用户的非法操作及恶意入侵,对用户的信任度进行了评估,提出了一种基于信任的访问控制机制,减小了信息网格中访问控制的安全隐患,该机制对其他信息系统也有很好的借鉴作用.     

基于信任力矩的网络资源选择模型

提出了基于信任力矩的网格资源选择模型,将网格资源按类型划分为多个可信资源域,每个域的网格资源由其域代理负责组织管理,通过对资源节点进行信任评估,依靠历史交易经验、当前资源属性和个人偏好综合判断,实现了既注重用户资源选择的服务质量,又能满足用户需求偏好的资源选择算法.通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性     

ASON光网格中基于GridFTP的资源并行调度机制

为解决面向应用驱动的网格资源动态分配,提出基于ASON的光网格模型,在此基础上提出面向GridFTP服务的并行网络资源调度机制.并行资源调度借助于光资源控制系统提供网格应用中并行通道数据传输,在网格应用驱动下实现网络资源的动态按需分配,提高了光资源利用效率及海量数据传输能力.通过构建基于ASON的光网格平台体系,执行DridFTP文件传输应用服务以验证所提模型和资源调度机制.     

网格环境下一种基于招标的信任评估模型

为了提高信任模型中信任查找的效率和更有效的防止恶意推荐,对在网格环境下的信任模型引入了招标的思想以及改进了信任更新机制。首先由评估者向资源实体发出招标信息,资源实体根据招标信息投标或不投,评估者收到资源实体的投标申请书,就只需在已发投标申请的资源实体中进行信任查找,然后与符合条件的资源实体签订合约;在信任更新机制中将推荐行为发生后总体信任值作为较真实的信任值,与中间实体推荐信任值比较,根据二者的误差生成反馈,调整对此实体的信任度。实验表明信任模型在引入招标机制和改进了信任更新机制后,不仅调动了资源节点的主动性,实现了用户和资源的互动,提高了信任查找的效率,而且能够更好更有效的防止恶意推荐。     

树形网格自适应调度模型研究

提出一种基于树形计算网格的自适应调度模型,实现对小粒度独立任务和用户大作业的自适应最优调度.通过对网格环境的实时检测,给出了基于节点负载状况、节点任务执行时间和任务特性的自适应调度算法.实验证明该任务调度模型在负载平衡和容错方面具有良好的性能.     

Task scheduling accuracy analysis in optical grid environments

Currently optical networks have been employed to meet the ever-increasing data transfer demands of grid applications and thus give rise to the concept of an “optical grid”. Task scheduling is an important issue for an optical grid, for it optimally allocates both grid and optical network resources to accelerate application execution and increase the resource utilization ratio. However, most task scheduling algorithms based on theoretical models may generate accuracy deviations between the scheduled results and the actual finish time of the applications. Accuracy deviations may lead to inefficient resources utilization and unsatisfied Quality of Service (QoS). This paper aims to improve the accuracy of task scheduling algorithms in optical grid environments. We first propose the theoretical task scheduling algorithm and demonstrate that the scheduling result is deviated with actual finish time in the real optical grid environment. Then, we reveal several factors which are likely to influence scheduling accuracy and develop a realistic task scheduling algorithm. We evaluate the theoretical and realistic task scheduling algorithms in our optical grid testbed. The experimental result shows the scheduling accuracy can be improved significantly by the realistic task scheduling algorithm.

将参数扫描应用分布于网格的负载平衡方法

为降低高性能计算网格中参数扫描应用的响应时间,基于负载平衡确定各网格节点分得任务的数目.用处理机需求与处理机数的比值表示网格节点的作业负载,用作业负载的均方差表示网格负载失衡度,并按降低网格负载失衡度确定参数扫描应用的任务分配.当参数应用的任务数不足以实现网格负载失衡时,选择作业负载较低的一组节点,并按负载平衡将该参数应用分布于这些节点.实验表明,基于负载平衡的调度可有效降低参数扫描应用的响应时间.     

校园计算网格作业自适应调度的研究和实现

由于网格资源具有分布、异构、动态、自治等特性。使得网格作业调度成为网格计算中具有挑战性的任务之一。针对校园高性能计算资源负载不均衡、管理模式不统一的问题，提出了校园计算网格自适应调度系统的解决方案。详细研究了网格作业的白适应调度技术，设计了含有负载均衡能力的资源动态信息收集模型，并给出自适应调度算法。实现了校园范围内高性能计算资源的负载均衡和统一的资源管理。     

基于价格反馈机制的网格任务管理研究

网格的任务管理目的是优化网格资源,利用选择、匹配、负载平衡等技术提高整个系统的利用率和吞吐率。应用经济学思想。设计基于价格反馈机制的任务调度模型,通过资源调度价格的调控与选择,实现任务的合理调度,向网格用户提供满意的服务质量。     

基于OGSA的校园网格和作业服务研究

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,网格服务结构（OGSA）的校园网格应用调度模型和作业调度模型。行性和有效性。文中通过对校园网现状和网格技术的分析,提出了基于开放仿真实验表明了校园网格应用调度模型和作业调度模型的可     

基于非贡献网格的自适应任务调度算法研究

针对传统的Min-Min算法的高效特性和Max-Min算法的负载平衡特性,引入了资源的服务代价属性和任务的请求代价属性,以提高任务调度的时间跨度性能为目标,提出了一种面向非贡献网格(No-dedicated Grid)的自适应任务调度策略(No-dedicated Adaptive Min-Min and Max-Min,NDA-MM)。实验表明,该算法在时间跨度和可扩展性等方面的综合性能较以往算法有较大提高。     

基于5G边缘计算的智能电网高性价比任务调度

针对智能电网环境中电力数据量庞大且对处理时效性要求高的问题,将5G边缘计算引入智能电网系统.研究了基于5G边缘计算的智能电网任务调度问题,在满足电网任务完成需求的同时,最大限度地降低成本.基于此提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,通过与两种算法在包括输入任务数、传输数据大小和延迟要求等参数下的比较,验证了所提算...