业务驱动的光子网格关键技术研究

通过对光子网格资源管理新机制、光子网格中间件和光子网格用户网络接口等关键技术的研究，建立业务驱动的光资源动态调度方法，给出大块数据传输及视频点播（VOD）服务在可控光路与基于OBS的网格（Grid over OBS）模式下的业务应用模式。理论与实验证明业务驱动的光子网格关键技术的实现，使得光子网格能很好地为密集数据业务服务。     

信任驱动的网格作业调度算法

针对目前网格资源管理中信任机制与作业调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,提出了信任驱动的网格作业调度问题。对传统批作业调度算法进行信任扩展,提出了两种信任驱动的网格作业调度启发式。对信任驱动网格作业调度算法进行大规模仿真实验,有力地证明了信任驱动算法优于传统时间驱动算法,在平均信任效益和总信任效益等方面具有较好的综合性能。     

面向分布式业务的可重构光网络资源调度机制研究

针对在光网络中为分布式并发业务提供定制服务的问题,提出了一种负载均衡的多源多路并行调度策略,将网络负载和应用负载均衡分担在不同的资源节点.通过仿真验证,与普通的单源单路最短路策略和多源多路最短路并行传输策略相比,该策略能够有效地降低分布式业务的阻塞率.以分布式服务GridFTP在可重构光网络实验床上的应用为例,通过实验验证了该策略的可行性和有效性.实验结果表明,综合考虑应用资源和网络资源的负载均衡,可以有效降低分布式业务在网格系统中的处理时间,提高系统性能.     

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     

光网格计算的节能型业务调度

近年来节能问题成为了光网络研究领域的一个热点问题。基于光网络底层架构的光网格计算的资源由计算资源和通信资源两部分组成。提出了一种基于混合整数线性规划的综合优化这两部分资源能耗的业务调度方法,分析了其节能效果,并分析了业务并行程度与光网格总能耗的关系。     

网格调度的算法研究及改进

优化网格资源调度算法可以提高网格系统执行效率,给任务安排合理的执行顺序和合适的处理器是优化网格资源调度算法需突破的关键技术.文中研究并实现了（Heterogeneous-Earliest-Finish） HEFT[1]算法和新的（Hierarchical Reliability-Driven Scheduling）HRDS算法.采用DAG[2]任务图生成函数,通过对已有HEFT算法进行研究,采用SimGrid为在分布计算环境下进行分布并行应用调度研究提供一个仿真环境,对HRDS算法进行了改进和验证.验证过程中在HRDS算法中加入了可靠性开销作为调度依据,并把算法分为两层调度,本地可靠性驱动调度和全局可靠性驱动调度.两算法的调度结果在SimGrid网格模拟器中仿真调度,仿真成功并且调度结果在可靠性和性能方面HRDS都比HEFT算法要好.     

光子网格中支持并行传输的多用户按需光路共享机制研究

提出了一种面向光子网格网络的共享光路供给机制,使得多个网格作业可以根据其动态需求,在执行时间内共享同一条端到端的光路.通过网格作业的有效汇聚,光路上的网格业务速率可以最大限度地接近链路所支持的最大速率.实验表明,相比于传统使用专有光路的光子网格网络,该机制在保证服务质量的基础上可明显提高网络资源利用效率.     

基于移动代理的网格计算环境下的资源管理的研究

根据网格计算环境的各种特点,分析比较了网格计算环境下各种资源调度模型,得出采用分布式资源调度的体系结构和基于移动代理的资源管理策略的可行性和必要性.论述了在网格计算环境下引入移动代理技术对于解决网格计算问题的作用和优点,提出了基于移动代理的资源管理模型,并分析了在此系统中采用的资源发现算法及资源调度策略.     

校园网格系统的研究与设计

随着校园网络资源的快速增长,为实现资源共享,最大限度地避免了"信息孤岛"的局限性,结合黄淮学院校园网资源现状及管理需求,设计了面向服务的校园网格系统拓扑结构,构建了面向服务的层次系统架构及服务访问模型,为用户提供统一透明的网格服务.     

基于MDS4的网络资源管理

网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。传统意义上的网格资源通常包括计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源等,并且认为网络有足够的传输能力,能够为网格应用之间的数据传输提供足够的带宽资源。因此,传统的网格把网络看作数据传输媒介,而并没有将它作为一种可控制的资源提供给用户。对于数据密集型的网格应用,这时网络就成为一种数据传输瓶颈。这里提出了一个基于MDS4的网格网络模型,把网络抽象为资源,为用户提供按需的服务。     

基于多智能体深度强化学习的智能电网光网络切片方案

为了提高光网络对大规模、差异化电力业务的资源分配能力,降低大规模业务的算法训练时间,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的智能电网光网络资源分配方案。该方案考虑大规模和差异化电力业务,将智能电网光网络建模成多智能体系统,以最大化电网公司收益为目标,建立了智能电网光核心网络切片模型,进行网络资源分配优化,并采用条件判断映射,简化了优化问题。同时,把不同业务部署到不同智能体中进行运算,以降低训练时间,满足网络实时性需求。仿真结果表明,该算法具有更大的奖励、更低的成本、时延和训练时间。     

A fuzzy modeling based dynamic resource allocation strategy in service grid

One of the major challenges in service grid is to guarantee the promised quality of service (QoS) for all the admitted users or applications, while maximizing the resource utilization through dynamic resource sharing. An efficient resource allocation method should ensure the service QoS and balance the load among service grid nodes which are often highly dynamic, heterogeneous and linked by wide-area network. In this paper, a new dynamic resource allocation method is presented and analyzed based on fuzzy modeling to solve the adaptation between heterogeneous applications with multiple QoS requirements and grid resource. Simulations in service grid with heterogeneous QoS requirements reveal that the proposed dynamic resource allocation method can distribute most suitable resource among the different service quickly and sensitively as the service QoS demand varies under the constraint of achieving maximum utilization of grid resources.     

可重构分组密码指令集处理器自动映射方法研究

计算资源与寄存器资源分配是可重构处理器自动并行映射的重要问题,该文针对可重构分组密码指令集处理器的资源分配问题,建立算子调度参数模型和处理器资源参数模型,研究了分组密码并行调度与资源消耗之间的约束关系;在此基础上提出基于贪婪思维、列表调度和线性扫描的自动映射算法,实现了分组密码在可重构分组密码指令集处理器上的自动映射。通过可用资源变化实验验证算法并行映射的有效性,并对AES-128算法的映射效果做了横向对比验证算法的先进性,所提自动映射算法对分组密码在可重构处理中的并行计算研究有一定的指导意义。     

Joint wireless and optical resources allocation for availability-guaranteed service in survivable fiber-wireless access network

The fiber-wireless (FIWi) access network not only leverages the technical merits of wireless and optical access networks, but also provides a potential opportunity for the design of survivable access networks. Previous works have studied the survivability of FiWi access network against network component failure by means of backup fiber deployment and wireless rerouting. However, most of these works put less attention on the connection availability and ignore the joint allocation of wireless and optical resources, which plays an important role in improving the global network performance gain. In this paper, we consider a notable failure scenario in FiWi access network but less mentioned in previous works, i.e., single shared-risk link group failure. We first propose a model for FiWi network to estimate the connection availability of service demand. Then, a novel resource allocation approach is proposed to provide the availability-guaranteed service. Under the requirements of bandwidth and connection availability, we deal with the optimal allocation of joint wireless and optical resources with the objective of minimum resource consumption. Numerical results demonstrate that the proposed scheme can reduce the resource consumption significantly compared to the resource allocation without considering connection availability.     

A Two‐Step Scheduling Algorithm to Support Dual Bandwidth Allocation Policies in an Ethernet Passive Optical Network

In this paper, we design a two‐step scheduling algorithm to support multiple bandwidth allocation policies for upstream channel access in an Ethernet passive optical network. The proposed scheduling algorithm allows us a simultaneous approach for multiple access control policies: static bandwidth allocation for guaranteed bandwidth service and dynamic bandwidth allocation for on‐demand, dynamic traffic services. In order to reduce the scheduling complexity, we separate the process of the transmission start‐ time decision from the process of grant generation. This technique does not require the timing information of other bandwidth allocation modules, so respective modules are free from a heavy amount of timing information or complex processing.     

软件定义时分波分复用无源光网络中基于带宽预测的资源分配策略

针对时分波分复用无源光网络(TWDM-PON)多个光线路终端(OLT)间资源缺乏协同集中调度问题,该文提出一种带有软件定义的基于带宽预测的资源分配策略(RABP)。在光线路终端间,设计粒子群优化的BP神经网络模型预测各光线路终端所需带宽,避免了控制器与光线路终端信息交互时延对资源分配实时性的影响;其次,在光线路终端内,动态设定滑动周期并基于光网络单元授权信息实时统计资源池共享带宽,同时,设计负载均衡的波长调度机制实现多波长的高效利用。仿真结果表明,该策略提高了信道资源利用率,降低了平均包时延。     

基于智能网络的租户服务质量保证技术

在多租户虚拟网络环境中,用户对于网络服务的多样性以及性能的稳定性需求并不会随着网络架构和运营模式的升级而削弱,用户需求之间的差异性和动态性对于不同切片间资源的分配和调度效率提出了新的挑战.针对多租户虚拟网络的特殊环境,首先提出了QVR(QoS-Virtual Routing)流量调度算法,同时将用户流量调度与网络虚拟资...     

DRAGON: a framework for service provisioning in heterogeneous grid networks

Dynamic resource allocation in GMPLS optical networks (DRAGON) defines a research and experimental framework for high-performance networks required by grid computing and e-science applications. The DRAGON project is developing technology and deploying network infrastructure which allows dynamic provisioning of network resources in order to establish deterministic paths in direct response to end-user requests. This includes multidomain provisioning of traffic-engineering paths using a distributed control plane across heterogeneous network technologies while including mechanisms for authentication, authorization, accounting (AAA), and scheduling. A reference implementation of this framework has been instantiated in the Washington, DC area and is being utilized to conduct research and development into the deployment of optical networks technologies toward the satisfaction of very-high-performance science application requirements.     

基于蚁群优化算法的网格OBS任务调度研究

本文采用蚁群优化算法（ACO）设计了基于光突发交换（OBS）网络的网格任务调度。该算法既考虑了网格用户的需求,同时结合了网格中计算资源和网络资源的分配。设计了基于ACO算法的两种通路选择规则,并在一个集中式的网格OBS仿真平台上对这两种选路规则的性能进行了对比分析。     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。