一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

MAS动态协作任务求解模型与算法

针对网格环境的自治性、动态性、分布性和异构性等特征.提出基于多智能体系统(mutil agent system, MAS) 博弈协作的资源动态分配和任务调度模型,建立了能够反映供求关系的网格资源调度动态任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、惟一性和Nash均衡解.该方法能够利用消费者Agent的学习和协商能力,引入消费者的心理行为,使消费者的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性.实验结果表明,该方法在响应时间的平滑性、吞吐率及任务求解效率方面比传统算法要好,从而使得整个资源供需合理、满足用户QoS要求.     

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MAS协同的动态资源优化调度策略研究*

目前,围绕着网格中的资源调度方法,虽然已提出了各种调度算法,但是都不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性和异构性等特征。针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于计算经济机制的网格资源调度模型,建立了消费者的效用函数,给出了资源调度的动态博弈算法。仿真实验说明资源利用率比传统算法好,整个资源的供需合理、负载均衡。     

基于MAS协作机制的动态计算资源优化调度模型

计算网格资源调度的目标是提高网格资源的利用率、改善网格应用的性能,它是网格中需着力解决的问题之一.目前,围绕着网格中的资源调度方法,虽已提出了多种调度算法,但是都不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性和异构性等特征.针对上述问题,文中运用MAS协同技术和市场演化博弈机制,建立了一个动态计算资源优化调度模型和演化博弈算法,构建了消费者效用函数,讨论了资源请求博弈中Nash均衡点的存在性和唯一性以及Nash均衡解,分析了模型的性质.实验结果表明,资源调度模型不但可以有效减少不必要的延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比传统方法要好,从而可以达到优化系统效率和提高用户满意度的目标.     

基于Agent技术的网格资源管理层次模型研究

由于网格的资源具有分布性、异构性、自治性动态性等特点,因而其资源管理较之一般系统的资源管理具有更大的复杂度,网格资源管理主要负责对网格资源进行组织、分配、调度,关系到资源分配、调度的效率,进而影响网格的整体性能。对当前网格资源管理的模型进行了分析,并分析了Agent技术应用于网格计算的技术优势,提出了基于Agent技术的网格资源管理层次模型,从而为使用者提供一个分布的、易于扩展的、高效实用的网络计算环境。     

基于Agent技术的电力市场竞价网格模型

网格技术能为电力市场竞价上网的实现提供大规模计算能力。Agent技术具有自主性、互操作性和自学习性,能有效地解决网格计算中的资源发现和管理、计算任务分配和调度问题,实现网格环境下异构计算资源的共享。介绍网格技术、Agent技术的相关内容,并提出一个在网格环境下运用Agent技术实现的电力市场竞价上网模型,能为电力市场竞价交易各方提供一个公平交易的技术平台。     

基于博弈理论的经济网格资源配置研究

针对经济网格中,由于网格系统的复杂性和用户的私利性,使得网格用户在资源竞价过程中往往因相关信息的匮乏而导致资源竞价的盲目性问题,根据重复博弈分阶段执行的特点,将网格用户间对网格资源的竞争看作多阶段的重复博弈过程.用户依据前一阶段博弈的竞价值及竞价结果对当前阶段的竞价策略进行调整,通过有限次的阶段博弈达到均衡出价策略组合,实现用户最大效用下的资源分配.仿真表明,在不完全信息的网格环境中,该竞价模型可逐步改善网格用户的资源竞价策略,实现优化目标最大化下的网格资源分配.     

基于市场方法的MAS系统任务调度算法

本文探讨了在Intemet环境下,知识型MAS系统的任务负载分配问题,指出了它与网格计算的区别.本文的方法与传统的计算资源分配方法相反,将任务负载看作资源,而将Agent作为消费者,每处理一个任务,就获得一定数量的边际效用,利用市场机制,使Agent自主进行任务负载的分配.设计了基于均衡市场和连续CDA市场的两种调度算法,对算法的效果和特点进行了分析,证明市场机制的调度算法可以有效地实现MAS系统任务负载的平衡.此外,本文还给出了一个简单的确定均衡价格的方法.     

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.     

Dynamic scheduling model of computing resource based on MAS cooperation mechanism

Allocation of grid resources aims at improving resource utility and grid application performance. Currently, the algorithms proposed for this purpose do not fit well the autonomic, dynamic, distributive and heterogeneous features of the grid environment. According to MAS (multi-agent system) cooperation mechanism and market bidding game rules, a model of allocating allocation of grid resources based on market economy is introduced to reveal the relationship between supply and demand. This model can make good use of the studying and negotiating ability of consumers’ agent and takes full consideration of the consumer’s behavior, thus rendering the application and allocation of resource of the consumers rational and valid. In the meantime, the utility function of consumer is given; the existence and the uniqueness of Nash equilibrium point in the resource allocation game and the Nash equilibrium solution are discussed. A dynamic game algorithm of allocating grid resources is designed. Experimental results demonstrate that this algorithm diminishes effectively the unnecessary latency, improves significantly the smoothness of response time, the ratio of throughput and resource utility, thus rendering the supply and demand of the whole grid resource reasonable and the overall grid load balanceable. Supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 06JJ2033), and the Society Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 07YBB239)     

一种基于序贯博弈的网格资源分配策略

网格环境中资源的负载预测是实现资源优化分配的关键任务之一,而网格资源的动态性和异构性使得准确判断资源的负载状态十分困难.针对已有的分配策略对资源负载评估的不足,提出了一种基于序贯博弈的优化用户时间的网格资源分配策略.该策略将正比例资源共享的网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人序贯博弈,通过寻求该序贯博弈中各个阶段博弈的纳什均衡解来预测资源负载;然后利用此负载信息生成所有用户的最优出价组合和资源的优化价格;最后根据各用户出价,按比例分配资源的计算能力.通过对网格模拟器GridSim的实验研究,结果表明,该策略能够得到合理的用户出价,降低资源占用时间,从而弥补了Bredin提出的优化策略中未考虑资源未来负载变化的缺陷,实现了资源的优化分配.其结论说明运用序贯博弈方法预测资源负载是可行的,且能更好地适应网格环境下异构资源的动态性.     

基于非完全信息博弈的网格资源分配模型

针对网格计算环境动态,异构和分布的特性以及网格资源分配中资源利用率低、效益不均等问题,结合微观经济学理论,建立了一种多赢家式的网格资源拍卖模型(muti-winners auction model,简称MWAM).将隐马尔可夫模型应用在网格用户t时刻出价状态预测方面,并结合分配算法计算出能够获得所需资源的概率;并且在原有资源分配机制的基础上,结合非完全信息纳什均衡理论设计了一种多赢家拍卖算法.从理论上证明了资源分配结束后系统收益最大,且本模型符合微观经济学中的激励相容性与个人理性准则.实验模拟在验证了隐马尔可夫预测的可行性的同时,又与几种具有代表性的算法相比较,从资源利用率、系统总收益等方面突显了本模型的优势.     

虚拟机资源分配的非合作博弈标价模型

基于非合作博弈理论,提出虚拟机资源分配的标价模型,该模型设计了各虚拟机的效益函数,同时利用该函数的最优反应函数,优化各博弈参与者对资源的标价。在效益函数零点无定义下,给出虚拟机标价最优解的唯一性和最优性证明。在满足服务质量条件下,利用优化后的标价按比例分配资源,使资源在各虚拟机之间公平分配,以提高虚拟资源利用率,保证用户的响应时间。仿真实验表明,提出的模型是有效合理的。     

基于非合作博弈的变电站无线网络资源研究

无线资源管理对实现资源的有效利用起着至关重要的作用.针对变电站中无线网络资源分配问题,提出了基于非合作博弈的变电站无线网络资源的优化管理算法,解决了全双工系统的无线电资源分配问题.将下行链路与上行链路的联合速率最大化问题建模成为上下行链路信道之间的非合作博弈,提出了基于非合作博弈的迭代算法.该算法有效的实现最佳上行链路与下行链路的资源分配,直到达到纳什均衡.仿真结果表明,该算法实现了快速收敛,与同等资源分配方法相比,可以显著提高全双工的性能.     

发电企业竞价上网博弈模型及其算法研究

假设所有发电企业通过密封报价这种形式来上网竞价,并在发电企业共同见证及同一时刻开标,且规定报价最低者将会被选为中标方,设计两个发电企业竞价上网的基于静态贝叶斯理论的博弈模型以及算法,当参与的发电企业均应用线性策略时,对模型所对应的收敛性进行了分析,同时对贝叶斯纳什均衡解是否存在进行了讨论;接下来对两个发电企业竞价上网模型予以相应扩展,分析了若干个发电企业竞价条件下的贝叶斯纳什均衡及相关问题,与此同时,构建了一个包含若干发电企业在内的共同竞价上网博弈模型;最后借助计算机系统予以仿真实验,得到的结论是：在电力竞价上网的博弈模型中,随着企业数量的不断增加,各自报价将会更加理性,并不断趋于预测值。     

WLAN中非合作博弈的信道分配研究

为解决基于802.11无线局域网中固定信道结构导致的因客户需求不均衡而产生的信道频谱分配不公平和系统效用率低的问题,提出了基于认知无线电技术的可变带宽信道分配方法,建立了无线局域网中频谱分配的非合作博弈模型.在该多接入点无线网络博弈模型中,重点考虑非重叠频谱的单碰撞域方案,在证明存在公平的且是系统最优的纯纳什均衡的基础上,给出单阶段的公平的信道分配算法.仿真实验结果表明,该分配方案无论在信道使用公平性还是系统效用上都优于固定信道和非纳什均衡的分配方式.     

异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制

对异构无线网络中无线资源分配和呼叫接入控制进行研究.基于非合作博弈理论,提出了不同无线资源的带宽和连接数量分配的理论模型.结合网络连接的效用函数,对非合作博弈的无线资源分配中的纳什均衡点的存在性和唯一性进行论证.而且,进一步对业务量与阻塞率之间的关系进行分析,提出了能够保证通信可靠性的接入控制算法.仿真结果表明,基于非合作博弈论的无线资源分配机制能够有效地解决带宽和连接数量的分配问题,并能在整体上保证分配的合理性和公平性.接入控制算法根据需要能够动态地调整在某一区域分配的连接数量,从而保证通信的可靠性.