网格资源模糊聚类查找的研究

为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资源节点集合进行划分。然后根据资源的静态数值特征与类属特征,确定与资源请求属性特征值最相似的类簇。最后综合资源的动态数值特征选择最优的资源节点。模拟实验的结果表明,与其他同类算法比较,算法能提高资源查找的查准率、鲁棒性和降低平均响应时间。