蚁群算法在网格资源调度中的应用

网格资源调度是网格研究的热点问题,蚁群算法是解决多项式复杂程度的非确定问题（non-deterministic polynomial,NP）的一种有效方法。通过对网格资源调度过程和蚁群算法的研究,提出了网格环境下用蚁群算法进行资源调度的方法。采用网格模拟器GridSim进行仿真,实验结果表明,蚁群算法用于网格资源调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间。     

基于网格技术的仿真及其应用研究

网格系统的设计是一个复杂的系统工程,它需要考虑由于广域共享所引起的许多问题,比如资源的异构性、动态性及性能等问题.网格仿真技术为帮助网格系统的设计者验证设计方案、测试设计性能提供了极大的便利.通过分析当前一些有代表性的网格仿真工具、仿真网格的体系结构,提出了网格仿真在交通领域的应用前景.     

空间信息网格的数据互操作方法

空间数据互操作是空间信息网格(SIG)的关键技术之一,文中提出了一种较为通用的SIG数据互操作方法.该方法基于OGSA-DAI扩展了一个空间数据访问活动,设计了一套空间数据访问接口,从而以空间数据网格服务的形式实现对分布、异构的多维空间数据的互操作,是基于Web服务的空间数据互操作方法的一种具体实现,实验系统以二/三维空间数据为例验证了其可行性.     

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.     

一种分层式计算网格资源定位路由协议

计算网格是一种新兴的高性能计算技术。计算网格系统包含各种计算资源．这些资源具有动态变化、广域分布和异构系统等特征。这些特征给网格资源定位提出了新的挑战．文中运用层次结构的思想提出了一种分层式网格资源模型l以该模型为基础设计了一种基于离散动态规划原理的分层式网格资源定位路由(HGRLR)协议。在该协议中，计算网格的资源可按节点所分布的地理区域、连通性以及节点之间的相关性等因素进行分簇(cluster)，各节点只需维护局部路由信息及网格资源簇结构的主要信息，它能实现网格资源请求的路由和转发，并将资源请求转发给满足此请求的计算资源，能适应计算网格资源结构的动态变化，可有效地解决计算网格资源发现及定位问题。文中描述了HGRLR协议的主要模块，给出了正确性证明及复杂性分析。     

基于移动Agent动态自适应网格资源的管理模型

网格的资源管理在网格计算中有着非常重要的地位,介绍了移动agent技术,以及网格资源管理模型应具备的特征,最后提出基于移动agent的网格资源管理模型来解决网格中资源管理,作业调度,负载平衡的问题.     

基于WSRF的网格资源共享和调度的研究

针对当前交叉学科间资源存在的分布性、异构性的问题,分析网格技术的发展,提出了一种基于WSRF的网格资源共享模型,分析了模型各个层次的具体功能．通过建立网格资源的描述模型,实现了网格资源的透明化使用和管理,并在此基础上提出了一种基于QoS的网格资源调度算法,实现网格资源的合理调度,为网格用户提供个性化的服务．     

分局调度系统中通用表头编辑器的设计与实现

在分局调度系统中，各个调度工作表的样式是不同的，提出一种通用表头编辑器，可将不同的工作表方便的在可视化环境下实现，运用面向对象的思想方法，建立了网格模型的概念，并运用Java语言详细地讨论了类的设计与算法的实现。可将表头编辑作为一个独立的组件嵌入分局调度系统的各个子系统中，实现了代码的重用，提高了程序的效率。     

基于Agent的计算网格资源管理

计算网格是当前高性能计算领域的一个研究热点，由于计算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，文中提出了一种基于Agnet的计算网格（ACG）资源管理方案，给出了网格资源的描述，并设计了实现网格资源管理的3个网格协议原型，服务登记协议，服务发现协议和服务访问协议，描述了它们的构成要件及功能作用。研究表明，文中建议的ACG资源管理方案可为网格的计算资源和服务提供一个统一的高层管理框架，为网格资源管理提供了一种有效的方法和途径。     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题，提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了算法的有效性。