基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

网格环境下基于QoS的协作型任务调度算法研究

在深入研究网格环境下任务调度算法的基础上,提出一种基于QoS的协作型任务调度遗传算法并通过引入协作型任务的形式化描述DAG图构造了QoS参数模型.该参数模型提出了任务完成时间、价格和可靠性三个QoS参数并将这些QoS参数引入遗传算法,实现了网格环境下协作型任务调度对服务质量的优化并保证了协作型任务之间的数据依赖.通过与DAG-MIN和DAG-GSA算法的对比实验表明,该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量.     

网格环境下信任QoS的量化研究

目前研究网格QoS(服务质量)越来越成为热点,很多论文里都能找到基于QoS的调度算法.但由于忽视信任机制的影响,大大降低了服务质量.所以本文中我们把信任加入了网格系统中进行研究服务质量问题,以期提高服务质量.在早期的研究中虚拟组织层将网格QoS参数分成了五类.本文基于这样的分类提出了一种量化信任QoS的方法,其中把信任QoS的参数分别考虑,并把量化模型应用到调度算法中与性能QoS进行比较,结果表明基于信任QoS优于性能QoS算法.     

基于多QoS需求驱动的网格资源调度研究

为解决网格用户多QoS需求的资源调度问题,引入了满意度函数模型和经典Min-Min算法。将众多网格QoS分为性能和信任两类,选取性能QoS中的优先级、时效性、精度性和信任QoS中的安全性、可靠性共五个指标,分别构建每一维QoS参数的满意度函数模型并形成QoS综合满意度函数模型,由此设计多QoS约束的网格资源调度(Q-Min-Min)算法,以期将Min-Min算法中按照期待执行时间(ETC)进行调度改为按照服务质量综合满意度(QSM)进行调度。仿真实验表明,改进的Q-Min-Min算法在任务的跨度和成本两项性能指标上均比Min-Min算法更具优势,取得了较为理想的结果,证明了基于多QoS需求驱动的网格资源调度的有效性。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

基于无线网络的混合业务资源调度算法

WCDMA系统混合业务下的资源调度算法要区分业务以保证用户的服务质量(QoS)。基于此,在研究最大加权延时优先算法(M-LWDF)的基础上通过引入QoS监测机制提出一种保证混合业务服务质量的资源调度算法,在业务调度中同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,并采用传输时延保证的资源分配准则。仿真结果表明,该算法在时延和吞吐量水平上要优于已有的调度算法。     

一种具有GQoP保证的网格QoS自适应调度算法

网格服务质量(QoS)保证是网格环境中最关键的研究内容之一,以往的网格QoS保证机制大多关注于性能QoS的保证,而对于安全QoS鲜有涉及.针对这一不足,提出了用网格安全保护质量(grid quality of protection,GQoP)的概念来定义网格安全QOS,并给出了相应的测量技术.将GQoP看作为网格QoS(GQoS)的一个子类,通过融合模型和协商算法来消除两者之间的资源竞争矛盾,并据此提出了一种具有GQoP保证的网格QoS自适应调度算法.该算法不需要中央节点的控制,而由各资源提供者按照一定的概率分布来调节GQoP和GQoS等级,不仅能够保证用户的GQoP和GQoS需求,而且能够通过构造的马尔可夫链,渐进地逼近系统效用的全局最优解.     

基于多QoS属性的分类优化调度算法

实现用户的服务质量（Qos）是网格计算中力求达到的重要目标,网格资源的分布性、异构性、动态性等特征使网格环境下以服务质量为指导的资源调度成为一个复杂的问题,尤其是在用户的任务具有多种QoS属性的情况下。该文利用经济模型研究网格QoS控制的资源分配问题。以效用最大化为目标通过综合效用函数量化服务质量,设计了在时间和费用受限情况下对任务进行分类的优化调度算法,该调度算法满足用户多QoS属性。仿真实验显示了该算法的有效性。     

基于用户满意度的网格资源调度遗传算法

传统的网格资源调度研究注重调度的性能,很少考虑调度的服务质量。针对上述问题,设计3种类型的用户满意度评估方法衡量调度的服务质量,提出一种基于用户满意度的网格资源调度遗传算法,以用户满意度作为遗传变异的依据,实现网格资源调度过程的优化。实验表明,该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量。