网格环境下基于经济机制的资源预留方法研究

论文摘要

网格是使用户共享网络中的大量分布式计算资源的新兴技术，网格应用程序可以使用分布式的资源，例如高性能计算机、网络数据库和仪器等。由于网格中的资源被不同用户或组织所拥有，因此有必要采用基于经济机制的方法实现资源的共享。同时，网格是一个高度动态的环境，系统中的服务资源和用户的请求都会不断地发生变化，并且网格资源是不可储藏的，也就是说今天的计算能力不能留到将来使用，因此资源预留在网格计算中起着十分重要的作用。虽然资源预留可以视作资源管理系统中调度功能的一部分，但是与被动地参与操作系统调度不同的，预留较多地强调用户主动地对资源进行选择，因此，用户预留的策略设计以及不同用户策略之间的相互作用都会影响决定用户能否预留到满意的资源。 本文在网格资源分配协议工作组（GRAAP-WG）定义的资源预留的状态基础上，针对网格环境下资源预留具有可选择性、层次性和动态性等特点，探讨适合与于该环境的基于经济机制的资源预留机制，以及研究在这些经济机制下理性的用户行为以及用户行为对系统性能的影响。本文的研究工作和创新点主要包括以下几个方面： 一、我们讨论了在多资源提供者条件下资源预留的数学模型，其中我们重点比较了多同时上升式拍卖、多序贯上升式拍卖、组合拍卖和GVA拍卖这几种主要的拍卖形式在解决该问题时的经济学性质以及拍卖中胜者决定算法的计算复杂性。 二、针对网格资源具有可选的特点，我们提出了序贯上升式拍卖的资源预留模型，并提出了当系统中存在多个序贯上升式拍卖时用户的启发式竞拍策略。我们分析和比较了用户在采用这些竞拍策略时的满意程度，指出了在设计竞拍策略时需要注意的问题。 三、为了实现资源的协同预留，我们提出基于迭代组合拍卖（ICA）的预留方法。我们比较了用户采用最佳响应竞拍策略时，服务提供者的收益、拍卖的持续时间、用户的满意度等参数在三种不同的价格更新策略下的性能。 四、为了解决用户预留请求不确定时的特殊情况，我们提出了一种基于或有价格机制的资源预留机制，我们采用动态规划的方法在每个预留周期决定是否接受用户的预留请求，我们提出了一种基于或有价格的激励兼容的任务接受机制，用户真实地报告其关于任务执行概率的私有信息是用户的占优策略。我们研究了该机制下，资源提供者的收益、用户的总效用和社会福利值随逆补偿率、接受率和预留周期等参数变化情况。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 引言
• 1.1 网格资源的特点
• 1.2 网格资源的管理策略
• 1.2.1 以系统为中心的管理策略
• 1.2.2 以用户为中心的管理策略
• 1.3 网格经济
• 1.4 网格资源的预留
• 1.4.1 网格资源预留的重要性
• 1.4.2 资源预留的定义与协议
• 1.4.3 资源预留的研究内容
• 1.5 现有工作中存在的不足
• 1.6 本论文的研究内容与创新点
• 1.7 论文的组织结构
• 第二章 理论基础
• 2.1 多Agent理论
• 2.1.1 Agent的定义与特点
• 2.1.2 多Agent系统
• 2.2 拍卖理论
• 2.2.1 经典拍卖理论
• 2.2.2 现代拍卖理论
• 2.3 基于经济机制的计算机资源管理
• 2.3.1 代表性工作、现有系统与方法
• 2.3.2 各种经济模式的比较
• 2.4 基于Agent的计算经济学
• 2.4.1 ACE与传统经济学的差异
• 2.4.2 ACE与网格经济
• 2.5 小结
• 第三章 多资源提供者离散资源预留问题
• 3.1 多资源提供者离散资源预留问题
• 3.1.1 形式化描述
• 3.1.2 离散资源预留的一个例子
• 3.1.3 价格均衡
• 3.1.4 关于单资源提供者的几个结论
• 3.1.5 关于多资源提供者的几个结论
• 3.2 价格上升式拍卖
• 3.2.1 同时上升式拍卖
• 3.2.2 序贯上升式拍卖
• 3.3 组合拍卖
• 3.4 GVA
• 3.5 小结
• 第四章 基于多个序贯上升式拍卖的资源预留
• 4.1 多个可选择的网格资源
• 4.2 序贯上升式拍卖的资源预留模型
• 4.2.1 系统的参与者
• 4.2.2 资源预留的状态
• 4.2.3 价格上升式资源预留拍卖协议
• 4.2.4 用户的效用函数
• 4.3 启发式的竞拍策略
• 4.3.1 竞拍策略的区分
• 4.3.2 常用的启发式竞拍策略
• 4.3.3 固定预测曲线的启发式竞拍策略
• 4.3.4 基于风险机制的竞拍策略
• 4.4 实验分析
• 4.4.1 实验设置
• 4.4.2 评价标准
• 4.4.3 实验结果
• 4.4.4 结果分析
• 4.5 小结
• 第五章 基于迭代组合拍卖的资源预留
• 5.1 迭代式组合拍卖规则
• 5.1.1 系统的参与者
• 5.1.2 资源预留的状态
• 5.1.3 拍卖流程
• 5.1.4 竞拍语言
• 5.1.5 用户的效用函数
• 5.1.6 价格的更新方法
• 5.1.7 拍卖胜者的决定
• 5.1.8 拍卖终止条件
• 5.2 案例分析
• 5.3 实验分析
• 5.3.1 实验设置
• 5.3.2 实验结果
• 5.4 小结
• 第六章 基于或有价格的资源预留
• 6.1 基于或有价格机制的资源预留
• 6.1.1 资源预留的状态
• 6.1.2 基于动态规划的预留模型
• 6.1.3 基于动态规划方法的一个例子
• 6.1.4 或有价格机制
• 6.2 实验分析
• 6.2.1 实验设置
• 6.2.2 参数m和β的影响
• 6.2.3 参数T的影响
• 6.3 小结
• 第七章 小世界模型中预留策略的进化
• 7.1 基于ACE的资源管理模拟系统框架
• 7.2 小世界网络
• 7.3 小世界网络中竞拍策略的进化实验
• 7.3.1 实验设置
• 7.3.2 非合作竞拍的情况
• 7.3.3 资源充足时候合作情况
• 7.3.4 资源不足时的合作情况
• 7.3.5 实验结论
• 7.4 小结
• 第八章 总结与将来的工作
• 8.1 总结
• 8.2 将来的工作
• 参考文献
• 发表文章目录
• 攻读博士学位期间参与科研项目
• 致谢