网格环境下一种健壮信任评价控制模型

当前的信任模型缺乏足够的信任评价控制机制,严重影响信任模型在网格等开放计算环境中的应用。基于传统的信任评价模型,提出信任评价控制模型。该模型采用插值技术,通过服务水平估计,有效过滤和调谐用户评价,对用户提出激励处罚机制。仿真结果表明,该模型优于现有的控制模型,能够较好地解决网格实体信任评价可靠性问题,降低恶意评价对信任评价模型的影响。     

一种规避风险的网格信任调度模型

网格资源调度中,调度的可靠性不仅依赖资源本身,还受制于调度的环境。针对可靠性问题,将调度中环境带来的影响归纳为风险,以网络拥塞、病毒警报和系统可靠性为参数,给出了风险模型;提出了支撑该模型的体系结构;在信任度基础上,给出了规避风险的资源调度算法。实验表明,所提出的调度算法尽可能规避了存在的风险,大幅度提高了调度的成功率,实现了调度的优化。     

网格计算经济中上下文感知的信任评价模型

当前的网格计算经济缺乏可靠的信任评价机制,这会影响网格资源的共享。在网格计算经济模型基础上,提出了信任评价控制模型。模型引入信任上下文的概念,通过上下文相似度估计,有效估算陌生实体的信任度,依据实际交易情况对交易实体提出激励处罚机制。仿真结果表明,提出的模型优于现有的信任评价模型,能够较好地解决网格实体信任评价可靠性问题,降低了陌生实体的虚假服务对信任评价模型的影响。     

网格信任评价审计及控制

客观地评价资源是信任模型有效的基础,而评价的主观性则使其难以实现,审计成为维护评价客观性的重要方法。针对信任评价,提出了一个带有审计功能的评价模型,通过采集调度数据、标准化、距离计算、异常评价发现和评价修正等步骤,实现评价的审计和对评价的控制。讨论了审计周期,给出了审计算法。实验表明,所提出的方法对用户信任评价的审计是有效的,发现了评价中存在的问题并在后来的评价中加以修正,同时促进了系统的稳定性和吞吐量。     

笔记本电脑CPU使用率100%的原因与解决对策

目前,笔记本电脑已经得到了广泛的使用,但在使用过程中,笔记本电脑突然会变得很慢,CPU的风扇却在一直高速运作,在＂任务管理器＂中将发现CPU的使用率为100%。这将很容易导致电脑卡或者无响应等情况的出现。文中将分析CPU使用率过高的原因,并提出解决CPU使用率过高的对策。     

基于后移空余时间的网格资源调度优化

网格资源调度的优化不仅体现在资源的选择上,还与任务之间的时间序列密切相关。就调度的优化问题,在深入分析静态调度时间序列的基础上,给出了动态分配时间模型,提出了后移空余时间的计算,并将其与后继任务的预计时间合并,由此设计了后移空余时间的成本优化调度算法(BOS)。实验证明,所提出的调度算法大幅度地缩短了应用的平均执行时间和运行成本,实现了调度的优化。     

网络环境下跨域信任调度模型

针对跨域资源调度过程中不同域之间信任度评价差异,域与域之间实体信任度无法比较的现象,提出了一个域间信任度计算模型,并由域代理完成不同信任机制的相互转换。通过对不同域之间资源调度历史记录以及推荐信任度进行综合评价,把域间信任度进行规范化,使域之间的信任度有了可比性;给出了跨域信任体系结构;提出了实现跨域调度的算法。实验表明,提出的信任模型和调度算法在跨域范围内选择了信任度高的资源,提高了任务满足率和调度成功率。     

基于云模型的网格QoS参数归约与调度优化

针对网格资源调度中用户对QoS的定性描述,利用云模型实现资源调度中的QoS匹配。深入分析了QoS参数云的特征,提出了QoS云处理模型,通过该模型,将离散的多个QoS参数归约到一个定性的概念上;设计了实现参数归约的体系结构;给出了基于定性概念的资源调度算法。实验表明,所提出方法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,实现了基于定性概念的调度,达到了优化调度的目的。