摘要：在对动态网格资源发现模型研究的基础上,改进了移动Agent在网格环境中的动态巡游策略。分析和比较了路径优化算法,在遗传算法和蚁群算法融合的基础上,提出了基于Agent的网格资源发现机制中进行路径优化的新方法,解决移动Agent为完成用户指定的资源发现任务在网格动态环境中移动时的迁移路径问题。实验结果表明了该算法的可行性,适应网格的动态性,以及提高网格资源发现的效率。

摘要：基于资源的信誉度,提出一种经济模型下的网格资源调度策略。由用户自己设定各因素的重要性,调度器根据用户提交任务的需求不同,将任务放到对应的任务队列中,各队列调用不同的调度算法,以得出最优资源分配。同时每次任务完成后,用户的满意度又直接影响到资源的信誉度。理论上能够实现资源和消费者的有效匹配,使消费者请求达到快速响应,让资源提供者和消费者双方获得更高的满意度。