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．     

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．     

计算网格中资源发现与经济调度策略的研究

设计了网格资源发现过程和网格资源经济调度过程以实现网格的资源管理．网格资源发现过程提供了一种基本的机制，它可使网格请求Agent能够发现所需要的网格资源．网格资源经济调度过程主要用于管理网格任务Agent通过竞标向网格资源Agent购买资源，以完成计算任务．文中对网格资源发现过程和网格资源经济调度过程进行了形式描述，并描述了所使用的主要数据结构．     

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.     

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.     

数据网格中一种QoS驱动的副本选择算法

以移动Agent作为任务载体,代表用户应用程序在分散的数据网格环境下智能地进行副本选择.利用移动Agent与各个副本宿主节点的本机通信来替代传统的远程访问方式,从而避免大量的副本传输,节省网络带宽资源.提出了一种由用户QoS（服务质量）驱动的副本选择算法,开发出基于Java Swing的实验演示系统,并针对于3种不同的QoS目标对移动Agent的迁移进行了模拟试验.实验表明提出的副本选择算法能够根据用户的不同QoS偏好来优化副本选择,当网格规模较大时更能凸显对用户QoS偏好的优化效果.     

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。     

多Agent系统协作求解的粒子模型方法

讨论了多Agent系统分布协作求解和粒子协作之间的关系,提出了一种多Agent系统协作求解粒子模型方法,将任务资源规划协作求解过程转化为多粒子共同寻优的过程.引入了协作程度变化参数,建立了需求强度计算公式和效益目标函数,并构造了适合求解的粒子群算法.通过算法的寻优计算,得到了任务资源规划协作求解的最优解.仿真实验结果表明,对于复杂的任务资源规划问题,该方法能描述和处理Agent本身自组织现象和社会交互行为的随机性和并发性,并具有良好的收敛性和有效性.     

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。     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.