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《辽宁师范大学》 2010年
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网格环境下资源发现决策支持算法研究

申安来  
【摘要】: 网格计算可为网格用户提供更多的资源、功能和交互性。对于像网格这样大规模的分布式系统,资源利用的合理性始终是需要关注的一个重点。因为网格中的已有节点可能会因为各种原因退出,也会有许多新的节点加入进来,需要网格的资源发现机制返回一个或多个与描述相匹配的资源位置。所以资源发现是网格研究中的一个非常关键的问题。在网格其它研究方向比较成熟的今天,资源发现所承担的任务越来越重。 在利用资源发现机制返回新节点,并使新节点加入网格的过程中,需要考虑新资源的多种属性,从而判断该节点是否适用于某个子网格。综合评价原理的理论是运用多个指标对拟评价目标进行分析。网格中的资源因为其具有多种属性,所以利用综合评价原理进行判断是一种很好的选择。 网格计算领域中,网格资源以提供服务为主,未来的趋势是收取相关费用。所以网格节点的增加也意味着经济开销的增大。针对网格领域中资源花费的问题,本文在分层结构的基础上提出了一种基于综合指数法的网格资源发现及准入策略。该策略能够综合考虑网格任务执行费用和执行时间两种因素,对主动声明加入网格的资源状态进行多属性综合评价。另一方面,网格中的各种实体是不断变化的,这就不可避免的引发了节点失效问题。为了保障信息网格领域中节点的可靠性、解决动态网格环境下的安全问题。利用综合指数法,本文对网格节点的直接、间接信任度、时间衰减度建立了一种综合信任评价模型。该模型可从网格实体间交互情况提取信任信息,从而综合评价某节点的总体信任度。并通过设置系统阈值对网格中的实体进行交互控制。 最后通过仿真实验表明,本文利用综合评价方法对资源进行多属性判断,使得网格模型在顺利进行资源发现的前提下,针对需要控制花费的网格任务,建立相适应的子网格,使任务计算花费和性能得到最优化。并在信任管理模型中,能够提高信息网格中任务运行的成功率,有效减少不确定的网格环境对任务执行的影响。
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