基于改进遗传算法的网格资源调度算法

网格计算关注大规模的资源和任务调度,要求采用的调度算法能够具有高效性。提出一种基于改进遗传算法的资源调度算法,该算法综合考虑了资源任务分配量以及任务完成时间,从而设计出良好的交叉和选择算子,既能够保留完成时间比较小的个体又能够保留具有一部分优秀资源分配方式的个体,算法具有较好的效率和收敛性。

基于虚拟组织的网格文件资源共享模型

网格计算主要关注大规模的资源共享,且这种共享是高度可控的。为解决网格环境下文件资源共享与管理的问题,提出了一个网格文件资源共享模型FsvGrid。该模型引入注册通知机制,并采用确定性算法与非确定性算法相结合的消息传递机制,使得网格中的各个节点之间能够高效协作;采用分层结构,屏蔽了文件资源的多样性;增加了共享的安全性,可以对共享进行控制;提出了一种依靠虚拟组织来对文件资源进行管理的方式,解决分布式资源难以管理的问题。

网格资源状态预测算法

网格环境下的资源具有动态性,只有了解资源状态,才能更好地进行资源管理和调度。资源状态的变化具有周期性,该文提出一种网格资源状态预测算法,能够预测资源状态变化的周期性和异常性,通过区分稳定状态与非稳定状态、周期性时刻与异常性时刻,对预测模型进行调整,从而较为准确地预测资源的状态。