基于Vague集的網(wǎng)格信任模型及任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、網(wǎng)格計算系統(tǒng)實現(xiàn)了不同地理分布的異構(gòu)資源的共享、選擇和聚合，以解決在科研、工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域大規(guī)模的計算問題。然而資源共享是用戶自愿的行為，用戶不承擔(dān)任何責(zé)任，很難通過傳統(tǒng)的信任機(jī)制來建立用戶之間的信任模型。其次，網(wǎng)格資源的異構(gòu)性和地理分布性使得在大規(guī)模分布環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度成為一個復(fù)雜的問題。網(wǎng)絡(luò)信任模型和調(diào)度算法直接影響著網(wǎng)格系統(tǒng)的使用率和吞吐量。 本文基于Vague集理論提出一種新的信任模型并將其應(yīng)用到相關(guān)性任務(wù)調(diào)度算法中，

2、主要做了以下幾個方面的工作： 1、參考社會學(xué)的人際關(guān)系模型和Bayesian網(wǎng)絡(luò)信任模型，在Vague集合理論基礎(chǔ)上，提出了一種基于推薦的主觀信任管理模型。利用具有適合描述處理模糊概念、對象特點的Vague集理論和節(jié)點之間的信任關(guān)系與其提供服務(wù)類型有關(guān)的Bayesian網(wǎng)絡(luò)理論，給出了P2P網(wǎng)格環(huán)境下基于對服務(wù)屬性主觀評價的信任關(guān)系的建立方法以及最優(yōu)節(jié)點的選擇算法。 2、為了減小網(wǎng)格環(huán)境下不穩(wěn)定性和欺騙現(xiàn)象對任務(wù)正常執(zhí)行