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题名基于非完全信息博弈的网格资源分配模型
被引量:16
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作者
李明楚
许雷
孙伟峰
陆坤
郭成
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机构
大连理工大学软件学院网络工程系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期428-438,共11页
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基金
国家自然科学基金(61103233
90715037)
+3 种基金
国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金(200801410028)
国家重点基础研究发展计划(973)(2007CB714205)
重庆市自然科学基金(2007BA2024)
NSFC-JST重大国际(地区)合作项目(51021140004)
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文摘
针对网格计算环境动态,异构和分布的特性以及网格资源分配中资源利用率低、效益不均等问题,结合微观经济学理论,建立了一种多赢家式的网格资源拍卖模型(muti-winners auction model,简称MWAM).将隐马尔可夫模型应用在网格用户t时刻出价状态预测方面,并结合分配算法计算出能够获得所需资源的概率;并且在原有资源分配机制的基础上,结合非完全信息纳什均衡理论设计了一种多赢家拍卖算法.从理论上证明了资源分配结束后系统收益最大,且本模型符合微观经济学中的激励相容性与个人理性准则.实验模拟在验证了隐马尔可夫预测的可行性的同时,又与几种具有代表性的算法相比较,从资源利用率、系统总收益等方面突显了本模型的优势.
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关键词
隐马尔可夫预测
非完全信息博弈
纳什均衡
多赢家式拍卖
资源分配
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Keywords
hidden Markov prediction
uncompleted information game
Nash equilibrium
multi-winners auction
resource allocation
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分类号
TP316
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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