网格资源模型及资源节点选择方法<%=id%>

摘要　.
.本发明提供一种网格资源模型及资源节点选择方法，网格资源模型采用基于期望的任务Agent的效用函数和基于响应时间的效用函数；资源节点选择方法是：初始化，得出任务Agent的位置指针，预算基金；置资源节点不可达；查找资源节点，找出适合的资源来完成任务；计算 Texp＝在预算E下的计算时间T+从1到k的时间Ttravel的值；比较Texp与Tmin的大小；如果Texp＜Tmin，将Tmin＝Texp，使目标资源节点指针指向该节点，同时记录下执行任务所需的花费，tj＝在k节点上的费用；继续查找，遍历所有的资源节点，直到找到一个最小的，把任务Agent指针指向这个最优节点，选择该节点完成任务，扣除在该节点消耗的费用，把该节点位置压入堆栈V。
. 主权项　.
.1.一种网格资源模型及资源节点选择方法，包括网格资源模型的建立和资源节点选择方法，其特征在于：采用基于期望的效用函数和基于响应时间的效用函数的网格资源模型，基于期望的任务Agent的效用函数为： U i 1 = E i 1 + exp ( k i ( Σ j = 1 M i q ij c ij x ij - T ^ i ) ) - Σ j = 1 M i t ij - - - ( 2 - 1 ) ]]> 其中ki描述用户期望的准确度，为执行第j个任务的所花时间，为用户所期望的任务完成时间，为完成所有任务花费的时间与用户期望的差距，其中Ei为用户赋予网格任务Agent完成所有任务的总经费，tij为执行第j个任务所需的费用，Mi表示第i个任务 Agent所要完成的任务数，qij表示第i个任务Agent所要完成的第j个任务的大小，Cij表示第i个任务Agent访问第j个网格资源节点后剩余的计算能力，xij表示第i个任务Agent完成的第j个任务时得到的网格计算资源能力的比例；基于响应时间的效用函数： U i 2 = E i - Σ j = 1 M i ( q ij c ij x ij ) 2 - Σ j = 1 M i t ij - - - ( 2 - 2 ) ]]> 资源节点选择方法是：第一步：初始化L＝当前位置，E＝Ei得出任务Agent的位置指针，预算基金；第二步：Tmin＝∞，置资源节点不可达；第三步：开始查找资源节点，找出适合的资源来完成任务；第四步：由 T = qij Cj u ( θj + u ) = qij ( θj + u ) Cju - - - ( 4 ) ]]> 计算Texp＝在预算E下的计算时间T+从1到k的时间Ttravel 的值，式中u如(2-1)或(2-2)计算，Cj为资源节点j的计算能力，θj为资源节点j的拥塞度，qij表示第i个任务Agent所要完成的第j个任务的大小，为任务Agent预计在资源节点j所获得的计算资源；第五步：比较Texp与Tmin的大小，如果Texp＞Tmin，说明该节点不能提供服务，这时，我们就要判断是否还有其他资源节点提供服务，如果有，我们返回第三步，开始查找下一资源节点。否则，任务失败；如果Texp＜Tmin，说明该节点可提供服务，这时我们就用这个新的计算值代替第二步那个无穷值Tmin＝Texp，使目标资源节点指针指向该节点h＝k，同时记录下执行任务所需的花费，tj＝在k节点上的费用；判断是否还有其他资源节点能提供服务，如果还有，则继续查找下一个节点，返回第三步，每一次循环比较，遍历了所有的资源节点，直到找到一个最小的，这时把任务Agent指针指向这个最优的节点，选择这个节点来完成任务L＝h，扣除在该节点消耗的费用E＝E-tj，把该节点位置压入堆栈V；第六步：判断该作业是否完成，如果完成，则返回一个V，程序到此结束，否则，返回第二步，进行下一个任务的执行。.
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