一种基于双向拍卖机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格资源的特点以及运用经济机制进行网格资源管理所具有的灵活性及有效性,提出一种改进的基于双向拍卖机制的网格资源分配方法.首先,描述了基于双向拍卖机制的资源分配框架,整个系统由买方、卖方和计算资源经纪人组成.然后,针对网格中的CPU资源,提出一种改进的双向拍卖机制,采用统一拍卖方式,可以灵活调节交易双方的付费.进而,分析了该双向拍卖机制满足优势策略激励相容、预算平衡以及个人理性的特点,并定义了拍卖机制的效率.最后,通过实验分析了双向拍卖分配机制的效率.     

基于多Agent拍卖的网格资源主动分配

为了保障网格资源的利用率和实现资源主动分配,提出基于FIPA（FoundationofIntelligentPhysi-calAgents）英式拍卖和荷兰式拍卖协议的网格资源分配方法,在多Agent开发平台JADE（JavaAgentDevelop-mentFramework）下分别对这两种拍卖协议作了实现,给出了具体的实现算法、步骤、参与拍卖的各Agent的交互过程以及拍卖结果。最后,用实例说明了仿真实现过程的正确性。     

基于多Agent拍卖的网格资源主动分配

为了保障网格资源的利用率和实现资源主动分配,提出基于FIPA（Foundation of Intelligent Physi-cal Agents）英式拍卖和荷兰式拍卖协议的网格资源分配方法,在多Agent开发平台JADE（Java Agent Develop-ment Framework）下分别对这两种拍卖协议作了实现,给出了具体的实现算法、步骤、参与拍卖的各Agent的交互过程以及拍卖结果。最后,用实例说明了仿真实现过程的正确性。     

基于经济模型的计算网格资源分配

提出了一种基于市场的计算网格资源分配框架,在这个模型中,用效用函数刻画用户对网格服务的满意程度,将计算网格资源分配问题转化为在传统的考虑负载平衡的基础上,求最大化所有用户的效用和,并给出了分布式、可扩展的算法。     

一种基于Bayes均衡的网格资源调度算法

针对经济网格提出了一种基于市场机制的资源分配方法:以Bayes均衡理论为基础,依靠市场机制,实现网格资源的优化分配。首先给出了资源交易的经济模型:双边叫价拍卖模型;接着给出了网格资源分配的市场模型:基于Bayse均衡的市场模型;最后引入了网格资源管理的调度流程和算法。     

基于风险策略的多单元连续双向拍卖的网格资源分配

针对计算网格资源的特点,提出一种基于风险策略的多单元连续双向拍卖的网格资源分配机制,实现对网格资源灵活有效的管理。首先,介绍了基于多单元连续双拍卖的网格资源分配框架。其次,针对计算网格资源的有限性,提出了RB2-MCDA机制。RB2-MCDA机制是在多单元连续双向拍卖中,代理采用Risk-Based2策略进行资源交易。Risk-Based2策略是一种基于风险行为的代理策略。实验结果表明,在不同规模的有限资源的计算网格中采用RB2-MCDA机制能够实现较高的资源分配效率,当资源需求量接近供给量时,分配效率超过99%。     

网格环境下基于HLA的分布交互仿真动态交互研究

基于HLA开发的分布交互仿真缺乏灵活性，不支持动态资源分配。网格服务是开发基于网络的分布交互仿真的另一途径，但只应用网格服务开发分布交互仿真，开发者必须自己创建通信机制来协调仿真执行。本文提出了一个动态交互框架，将基于HLA的分布交互仿真建立在网格服务的基础之上，来克服两者所存在的问题并发挥各自的优点，实现仿真资源的动态分配、动态状态监控及任务动态迁移。文中详细地阐述了框架的构成、框架关键服务构建的设计和实现、各种网格服务的机制及服务接口，并给出实例进行验证。     

基于QoS的网格计算经济模型*

提出了基于经济模型的网格QoS控制机制,刻画了基于经济模型的网格QoS管理结构。用生产—消费模型给出基于多QoS指标的全局QoS优化模型,用整数规划中的背包问题形式化描述了以用户QoS效用函数为导向的资源分配问题。这种形式化描述将用户的QoS需求、资源稀缺以及服务成本等网格关键因素统一在一个框架中分析,提出用价格和契约来控制网格QoS的策略。     

基于QoS的网格计算经济模型

提出了基于经济模型的网格QoS控制机制,刻画了基于经济模型的网格QoS管理结构。用生产一消费模型给出基于多QoS指标的全局QoS优化模型,用整数规划中的背包问题形式化描述了以用户QoS效用函数为导向的资源分配问题。这种形式化描述将用户的QoS需求、资源稀缺以及服务成本等网格关键因素统一在一个框架中分析,提出用价格和契约来控制网格QoS的策略。     

一种基于市场机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格提出了一种基于市场机制的资源分配方法，以一般均衡理论为基础，依靠市场机制，实现计算网格资源的优化分配，首先，描述了基于代理的资源分配框架，它包括3个 层次：资源层、代理层和用户层；接着，给出了计算网络资源分配的市场模型，其中效用函数用于刻画用户对给定资源的满意程度；然后定义了市场模型的均衡状态并证明了均衡状态撮优性，这意味着在均衡状态下资源分配不仅有效而且公平，最后引入了资源代理的迭代算法。     

Dynamic scheduling model of computing resource based on MAS cooperation mechanism

Allocation of grid resources aims at improving resource utility and grid application performance. Currently, the algorithms proposed for this purpose do not fit well the autonomic, dynamic, distributive and heterogeneous features of the grid environment. According to MAS (multi-agent system) cooperation mechanism and market bidding game rules, a model of allocating allocation of grid resources based on market economy is introduced to reveal the relationship between supply and demand. This model can make good use of the studying and negotiating ability of consumers’ agent and takes full consideration of the consumer’s behavior, thus rendering the application and allocation of resource of the consumers rational and valid. In the meantime, the utility function of consumer is given; the existence and the uniqueness of Nash equilibrium point in the resource allocation game and the Nash equilibrium solution are discussed. A dynamic game algorithm of allocating grid resources is designed. Experimental results demonstrate that this algorithm diminishes effectively the unnecessary latency, improves significantly the smoothness of response time, the ratio of throughput and resource utility, thus rendering the supply and demand of the whole grid resource reasonable and the overall grid load balanceable. Supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 06JJ2033), and the Society Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 07YBB239)     

一种基于市场竞拍机制的网格资源管理分配方法

提出了一种基于市场机制的网格资源分配方法：以均衡理论和第二价格竞拍机制为基础, 依靠市场机制, 实现计算网格资源的优化分配。描述了基于市场的资源分配框架, 它包括三个层次: 资源层、市场层和消费者层;采用第二价格竞拍规则作为资源分配策略,满足了网格对分配系统可扩展性和全局最优调度的需求。     

基于MAS市场机制的动态计算资源调度模型研究

针对动态计算网格资源调度问题,结合多Agent系统(multi agent syste,MAS)协同技术和市场竞价博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于市场经济的网格资源调度模型,该模型一方面能够充分利用消费者Agent的协商能力,另一方面能够充分考虑消费者的行为,使得消费者的资源申请和分配具有较高的合理性和有效性.同时,设计了消费者的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和惟一性以及Nash均衡解.基于所提资源调度模型,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者竞价,从而使得整个资源的分配趋于合理.     

基于纳什均衡理论的网格资源调度机制

网格环境下资源是分布的、异构的、动态的,由不同的组织拥有,各组织对资源的管理策略以及资源的存取花费各不相同,因此网格资源管理和调度是具有挑战性的问题。文章针对网格资源的特性,提出一种基于经济学理论的资源优化管理机制,描述了基于市场经济的网格资源管理模型,有效地解决了资源的供给和需求。以纳什均衡理论为基础,依靠市场机制,实现基于QoS的网格资源管理和调度。     

基于合作博弈的虚拟化资源效用分配策略

效用分配是网格虚拟化资源提供者结成联盟完成用户任务时的关键问题。针对资源提供者建立联盟来提高网格整体效用的情况,研究了利用合作博弈论分配网格资源。给出了资源建立联盟的依据,并以基于费用最小化的MIN_COST算法得到了资源的最优化映射方案。在效用分配中,分别从联盟效用的平均分配和Shapley值分配两方面进行了分析,提出了基于Shapley值的资源联盟效用分配策略。算例结果表明,网格资源联盟可以提高任务的执行效率和资源整体收益,而Shapley值法在均衡联盟个体的效用分配方面也是有效可行的。     

网格环境中信任-激励相容的资源分配机制

在网格环境中,多数节点希望能够更多地使用其他节点的资源,而不愿共享本地的资源.每个理性的用户在追求自身利益最大化的同时,严重影响了协作整体的运行效率.在实际应用中,要吸引资源的拥有者加入资源协作,就必须保证其利益和安全.讨论了资源激励机制和分配机制之间的依赖与制约关系,从经济、信任角度提出自适应的信任-激励相容的资源分配机制.在网格环境中,资源供需的变化会引发价格的浮动,基于经济学的一般均衡理论,给出了资源提供者的动态价格调整策略.提供者可根据当前资源的供需和负载状况,制定自适应的信任-激励相容的分配策略ATIM(adaptive trust-incentive compatible resource allocation),遵循多贡献多分配的原则,激励节点共享出有价值的资源,最大化资源的聚合效用.在CROWN(China research and development environment over wider-area network)平台中评估了ATIM机制的效率和性能.     

Utility-driven solution for optimal resource allocation in computational grid

Optimal resource allocation is a complex undertaking due to large-scale heterogeneity present in computational grid. Traditionally, the decision based on certain cost functions has been used in allocating grid resource as a standard method that does not take resource access cost into consideration. In this paper, the utility function is presented as a promising method for grid resource allocation. To tackle the issue of heterogeneous demand, the user's preference is represented by utility function, which is driven by a user-centric scheme rather than system-centric parameters adopted by cost functions. The goal of each grid user is to maximize its own utility under different constraints. In order to allocate a common resource to multiple bidding users, the optimal solution is achieved by searching the equilibrium point of resource price such that the total demand for a resource exactly equals the total amount available to generate a set of optimal user bids. The experiments run on a Java-based discrete-event grid simulation toolkit called GridSim are made to study characteristics of the utility-driven resource allocation strategy under different constraints. Results show that utility optimization under budget constraint outperforms deadline constraint in terms of time spent, whereas deadline constraint outperforms budget constraint in terms of cost spent. The conclusion indicates that the utility-driven method is a very potential candidate for the optimal resource allocation in computational grid.