基于拍卖和免疫优化的网格作业分配机制

基于微观经济学方法和群体智能算法,设计了一种网格作业分配机制.首先建立网格资源管理模型,然后对经典拍卖模型进行了改进,通过拍卖过程对网格资源定价;引入亲和度函数,通过抗体生成、选择、克隆扩展、免疫记忆、自适应变异和调整等操作,基于改进的免疫优化算法,寻找最佳作业分配方案,兼顾时限和成本.基于GridSim对该机制进行了仿真实现,与现有的两种作业分配机制进行了性能对比,结果表明该机制更优.

一种QoS动态通信量疏导模式

考虑用户通信量请求的服务质量QoS(Quality of Service)约束和网络资源约束,提出了一种光Internet中的QoS动态通信量疏导模式.该模式以最小化网络费用为目标,基于分层图模型和Dijkstra第k最短路算法,引入亲和度,尽可能把新到达的通信量请求疏导到能满足其带宽和延迟要求的已有光路上.仿真结果表明,本文提出的模式是可行和有效的,不仅支持QoS,而且提高光路利用率,有实用性.

延迟与带宽受限智能静态通信量疏导模式

基于分层图,在满足用户通信量请求延迟与带宽约束的前提下,以最大化用户通信量请求总体延迟满意度和最小化网络费用为目标,应用正交设计演化思想,引入小生境种群和杂交,设计了一种IP overDWDM光Internet中的延迟与带宽受限智能静态通信量疏导模式.基于VC++6.0,仿真实现了该模式,在多个实际网络拓扑上进行了性能评价,并且与已有疏导模式进行了对比.研究结果表明,该模式是可行和有效的,具有较好的性能.