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.     

基于语义本体论的网格资源描述及匹配算法

针对网格的资源描述和匹配问题,提出了基于语义本体论的网格资源描述模型及匹配算法,从而,保证了供给者和消费者之间动态的、独立的资源描述及匹配。仿真实验结果表明所提出算法具有较高的查全率、查准率和较快的响应速度。     

基于模糊数学的网格资源综合调度算法

针对网格计算环境中网格资源的划分及调度问题,应用较完备的模糊数学理论和一个实例详细介绍了一种网格资源的划分及调度方法.其间使用的主要方法有:引入了数据标准化方法,以消除量纲的影响;采取了一种先综合考虑各项指标再分别处理的方法,以先期避免"木桶效应";针对有些文章中仅依靠模糊相似矩阵来进行资源划分的错误进行了纠正,最后的划分应该使用模糊等价矩阵.     

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.     

基于小世界聚类的网格资源查找算法

在网格环境中分布着大量不同类型的资源,为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题,提出了一种基于小世界聚类的网格资源查找算法. 它以小世界模型作为理论依据,确定聚类中心,按照分级扩散的原则对网格资源进行全局搜索. 为了提高算法的可扩展性,以一定概率增加网络连接,使节点连接的概率随距离的增大而衰减,缩短了查找平均路径长度. 仿真实验证明,基于小世界聚类的网格资源发现算法具有良好的搜索能力和扩展性.     

网格资源备份策略

为了实现资源预留技术，提出资源备份这个概念，在资源分配阶段如何为一个应用选择资源备份是一个非常重要的问题。具体描述了备份资源选择和资源备份策略，并提出了一种基于资源聚集的计算网格备份资源选择算法。由此，设计出了一些资源备份的预留策略。     

基于数据挖掘算法的网格日志分析

为提高网格资源的安全性,将数据挖掘算法应用到对网格日志的分析上,通过对网格日志的分析挖掘,从中发现用户的非法行为,实现对用户的限制性访问控制。用一个例子对这种方法进行了描述。该方法的提出增强了网格的安全性。     

网格资源计费模型的研究

网格将分散在各地的资源整合在一起,形成一个不受时间、地域范围限制的虚拟计算平台.如何有效地管理网格中的各种资源是网格技术的重要研究领域,经济模型是目前管理网格资源的主要方式.在对Nimrod分析的基础上,提出网格环境下以相关经济活动要素为基础的经济模型,此模型更加接近用户的需求,能提供更好的资源服务.     

一种基于层次结构的网格资源信息查询方法

在网格应用环境中,资源信息的获取是进行其他工作的前提条件,因此,如何收集网格内结点的资源信息是十分重要的,提出了一种基于Globus Toolkit的信息服务组件——监控与发现服务(Monitor and Discovery Service,MDS)中提供的网格资源信息服务(Grid Resource Information Service．GRIS)和网格索引信息服务(Grid Index Information Service,GIIS)而设计出的一种在网格环境中实现资源信息查询的方法。     

基于熵的网格资源QoS优化策略

针对网格资源的特性,提出了一种基于熵的网格资源服务质量(QoS) 优化策略。其核心思想是提出了衡量网格资源服务QoS稳定性的新尺度——熵,并利用熵来选择QoS稳定性好的资源, 提高了资源的可靠性和准确性,从而在网格服务频繁变化的环境中尽可能地提供QoS保证。仿真试验表明该方法能有效地确保系统QoS,并获得近似最优的资源分配方案。     

利用本体进行网格资源匹配的尝试

现有的网格资源匹配方法是把对资源的描述和约束进行精确的语法匹配,其灵活性差,难于扩展新的概念或特征.引入语义网中本体的概念,利用本体进行网格资源匹配,按照资源匹配的要求,构建网格需求方与提供方共享的网格资源本体,通过本体、背景知识和匹配规则进行语义匹配,进而获得满足需求的资源.     

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.     

基于纳什均衡的网格资源管理模型

提出了一种基于纳什均衡的网格资源分配模型.该模型中,多个资源是合作博弈参与者,将任务在资源上的等待时间转化为一个极大极小问题,通过数学模型求得最优解,并据此提出了任务的分配算法.分析证明该算法可以实现合作博弈唯一的纳什均衡.     

网格环境下集成决策资源创建决策服务的决策支持新技术

在对基于网格的开放式决策支持系统(DSS)进行规范化描述的基础上,提出在网格平台上以市场化的形式发布决策资源,动态集成决策资源创建决策服务为决策者提供决策支持的新思路,这种开放、动态、市场化的DSS构建形式有效解决了传统DSS灵活性、开放性和动态适应能力差的问题,为DSS的研究开创了新局面.     

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。