计算网格中基于效用函数的资源选择方法的研究

研究运用效用函数对网格资源进行合理分配和管理．文中首先描述了基于Agent的计算网格资源分配模型；接着综合考虑费用和执行时间两方面的因素，讨论了两种可行的网格任务Agent效用函数模型，即基于期望的效用函数和基于响应时间的效用函数，并给出了网格资源Agent的效用函数描述；最后提出了一种网格任务Agent资源节点选择算法，该算法可对网格任务Agent在资源节点间移动的延迟，以及在目标资源节点上执行任务的时间进行优化．     

基于投标模型的计算网格资源分配的研究

研究运用投标模型对网格资源进行合理分配.建议了网格任务Agent的投标方式,并提出了任务Agent的爬坡式投标算法,任务Agent可以通过该算法搜索效用函数获得其期望效用最大化.网格任务Agent的效用函数是基于期望的效用函数.如果任务Agent在限定的时间内完成所有的任务并且将剩余的费用归还,用户将表示满意,否则,用户表示不满意.在仿真实验中,着重研究了网格任务Agent效用函数与作业响应时间之间的关系,并对基于效用函数的经济调度方法与传统的先来先服务（FCFS）方法进行了比较分析.     

网格计算中基于QoS的资源调度优化模型

文中对网格计算的多维度QoS进行量化,建立基于多维度QoS的网格资源调度优化模型.给出QoS维度的定义,这些维度包括花费、完成时间、信用度等.采用离散效用函数来描述用户的每一维QoS需求,每一维QoS都有自己的组合权重,网格服务的组合QoS即为综合效用函数.通过对网格资源约束和QoS服务需求进行数学抽象,将多维度QoS的资源调度的概念模型转化为一个多约束优化模型,该模型能够反映用户在服务质量上的不同要求.     

基于移动Agent的MANET多约束QoS路由算法

针对节点能量和可用带宽2个约束条件的问题,提出了一种基于移动Agent的QoS路由算法.该算法利用移动Agent采集网络中各节点的详细信息,以最大链路的生存时间作为选择路由的基础,增强了路径的稳定性;采用多路径策略,以缩短路由重构的时间;优先选择剩余能量多的节点,延长了网络的生存时间.利用网络仿真工具NS2进行的仿真实验结果证明,与AODV协议相比,该算法具有较高的包传输率和较低的端到端平均延时.     

基于分解策略的计算网格资源分配优化

提出多种Agent分别代表用户、服务提供者、资源提供者相互协作解决网格资源分配优化问题.采用双层市场模型解决网格系统资源的最优调度,即网格用户Agent与网格服务Agent相互协作的服务市场,以及网格服务Agent与网格资源Agent所组成的资源市场.为了降低计算复杂性,将分配优化问题分解为两个子问题,分别在资源市场和服务市场中解决.在双层市场中两个子问题所获得的优化值即为主问题的优化值.     

自组网中基于能量约束的QoS多播路由优化算法

在分析基于能量优化多播路由算法的基础上,提出了一种QoS多播路由的网络模型,并在网络模型的基础上,结合能量模型、极值元素组合和改进的遗传算法提出了一种基于能量的QoS多播路由优化算法EQMROA.仿真结果表明此算法是可行和有效的.它为移动Ad Hoc 网络QoS多播路由技术提供了一种新的有效途径.     

一种基于效用函数优化的计算网格资源分配策略

提出了一种基于效用函数优化的网格资源分配策略．试图利用效用函数和竞标函数对网格资源进行合理分配，采用拉格朗日方法对网格任务Agent效用函数进行优化，从而可使网格任务Agent在能估计资源节点拥塞度，并能完成其所有任务的情况下，产生一个合理的费用预算．对网格任务Agent的竞标函数的特征进行了研究分析，研究结果表明如果网络状态不变，网格任务Agent不能通过改变投标来获取效益．这种恒定性在任务Agent不知晓竞标结果的情况下，可使它无需做徒劳的重投标．     

移动自组网QoS路由协议研究

移动自组网是建立军事和民用快速通信系统的理想技术．如何在移动自组网中提供不同的服务质量(QoS)是其面临的一个重要问题，而QoS路由技术则是其中的核心技术和热点问题．文中对不同研究者提出的几种QoS路由算法进行了分析和研究，并从单向链路的支持、多播功能以及QoS参数选择几个方面进行了比较和分析，指出了移动自组网的QoS路由存在的问题，并针对问题提出了解决思路．     

无线传感器网络环境下的QoS机制研究

在分析了无线传感器网络的QoS需求以及提供QoS需要考虑的问题的基础上，设计了一种基于移动Agent的QoS机制，通过移动Agent的迁移实现网络状态信息的采集与动态QoS指标的调整，在保证网络应用完成的同时延长了网络生命周期。     

计算网格资源分配及算法研究

研究了基于经济模型的计算网格资源分配及算法，文中先描述了计算网格资源分配的特征及流程；然后着重讨论了基于Agent的网格资源经济调度策略及算法，论述了基于费用比例的网格资源分配技术，提出了一种基于费用比例的网格资源分配算法，描述了网格任务Agent效用函数，并给出了一种网格任务Agent投标算法．     

圆形区域划分的k-匿名位置隐私保护方法

用户位置信息的准确度反比于用户的隐私保护安全系数k（privacy protection level）,正比于查询服务质量;为了平衡由位置信息的准确性引起的隐私保护安全与查询服务质量之间的矛盾,借助位置k-匿名模型,提出了圆形区域划分匿名方法.将整个区域划分为相切圆及相邻的4个相切圆的顶点组成的曲边菱形形成的组合区域,当用户位置区域含有的用户数量不满足隐私保护安全系数要求时,利用区域扩充公式得到合适的匿名区域.实验结果表明该方法减小了匿名区域的面积,提高了相对匿名度,从而平衡了k与QoS的矛盾;并从匿名成功率、服务质量和信息处理时间3个角度确定了基于位置k-匿名隐私保护方法的评估模型.     

基于能效的D2D通信系统中资源复用策略研究

针对D2D通信(device-to-device communication)与传统蜂窝通信共存下的能效资源复用问题,联合考虑蜂窝用户和D2D用户对的QoS约束,结合电路消耗功率,提出一种基于能效的D2D用户对与蜂窝用户最优匹配的资源复用和功率分配策略,分析了D2D用户对复用蜂窝用户资源的最优功率的存在性,并用分式规划理论求解了该最优功率的闭合表达式.仿真结果表明,相比已有算法,所提的能效资源复用策略的D2D用户的总能效最优,并且该总能效在低QoS要求下相比最大化和速率算法提高36.25%,高QoS要求下略高于基于节能的功率分配算法,同时还具有1.7~3 Mbit/s的和速率.      

QoS awared power and admission controls based on non-cooperative game theory in wireless networks

In order to better accommodate heterogeneous quality of service (QoS) in wireless networks, an algorithm called QeS-aware power and admission controls (QAPAC) is proposed. The system is modeled as u non- cooperative game where the users adjust their transmit powers to maximize the utility, thus restraining the interferences. By using adaptive utility functions and tunable pricing parameters according to QoS levels, this algorithm can well meet different QoS reqniremcnts and improve system capacity compared with those that ignore the QoS differ- ences.     

基于QoS升降级的无线单播多播混合带宽资源分配方法

在单播与多播混合服务的OFDM蜂窝系统中,因负载较重而使带宽资源被完全占用时,为接纳更多的多播用户,在单播多媒体用户可接受的范围内提出：基于信道容量平滑的QoS升降级带宽借用方法.通过建立QoS升降级的子载波借用模型和CUpDown-QoS算法,达到最大化多播用户数和减小多播切换呼叫中断率;提出了GoS保证下,限制新呼叫的动态带宽借用阈值,给出基于Markov模型的CBP（Call Blocking Probability）与HDP（Handoff Dropping Probability）最优折中的阈值确定方法,以及多播优先的动态带宽借用策略对阈值确定的影响.     

基于随机高级Petri网改进型网格资源调度算法

网格环境下资源是分布的、异构的、动态的,因此对网格资源管理和调度是具有挑战性的问题．文章采用随机高级Petri网模型来描述网格资源调度问题,并在此基础上改进了Sufferage算法．考虑了网格调度执行前输入数据和执行结束后输出数据的存取和传输时间及调度的执行时间．还在追求任务最小完成时间的同时考虑了用户QoS要求．仿真试验结果表明,改进型算法能够大幅提升网格平台满足用户QoS要求的能力．     

A Multiobjective Optimization Algorithm for QoS-Aware Path Selection in DiffServ and MPLS Networks

Introduction The enlargement of the Internet user commu-nity has generated the need for IP-based applica-tions requiring guaranteed quality of service (QoS)characteristics. For providing per-flow serviceguarantees without a per-flow state in the corerouters, the integration of DiffServ and multi-pro-tocol label switching (MPLS)[1]architecture hasbeen proposed. The MPLS architecture provides adistributed way for resource reservation and QoSpath setup through the use of a Label Distribut…     

基于用户关系的在线社会网络关键用户识别算法

为了从在线社会网络中识别关键用户,并对用户的关键性进行量化排序,提出URRank算法,通过模拟人类社会的投票行为,综合考虑用户自身的活跃度和用户间的关注与互动关系,经过迭代计算,量化用户的关键性.以新浪微博的部分抓取数据为例,通过比较现有几种关键用户排序算法发现,URRank算法能够避免其他算法存在的被欺骗及片面性问题,识别出具有高认知度和高覆盖度的关键用户.     

Joint user and antenna selection for multiuser MIMO downlink with block diagonalization

User selection is necessary for multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) downlink systems with block diagonalization (BD) due to the limited free spatial transmit dimensions. The pure user selection algorithms can be improved by performing receive antenna selection (RAS) to increase sum rate. In this paper, a joint user and antenna selection algorithm, which performs user selection for sum rate maximization in the first stage and then performs antenna selection in the second stage, is proposed. The antenna selection process alternately drops one antenna with the poorest channel quality based on maximum determinant ranking (MDR) from the users selected during the first stage and activates one antenna with the maximum norm of projected channel from the remaining users. Simulation results show that the proposed algorithm significantly outperforms the algorithm only performing user selection as well as the algorithm combining user selection with MDR receive antenna selection in terms of sum rate.     

基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的.