满足用户安全要求的多代理调度系统的利润最大化策略

摘要

随着网络向大规模、异构方向快速发展，传统网络管理框架、调度技术和优化算法等已无法满足网络发展的需要，尤其是在当今以云计算技术为代表所促进的网络大融合的背景下，形成了大规模计算网络分散分布、资源异构、规模巨大等显著特征，这使得单一的资源调度管理体系和技术算法很难适用。除此之外，随着互联网应用的快速发展，性能需求多样化的特点愈发突出，用户对服务的时效性、可靠性、数据安全性的要求越来越高，而服务提供商为了提高企业运营收益也需要在满足用户需求的基础上，提高资源利用率，节能降低成本，这些是目前迫切需要解决的关键性问题。
　　本文应用多代理系统理论，建立了多代理调度系统模型，以突破单一的资源调度管理体系的局限性，形成一种易扩展、高效管理、动态调度的新型网络管理框架，该框架将适用于分布异构、动态扩展的大规模网络环境。多代理调度系统模型主要由全局代理和执行代理构成，全局代理负责接收用户的任务信息，执行代理负责执行任务，出于提高服务提供商的收益考虑，全局代理会选择获得利润最大的执行代理来执行任务。针对用户对服务的可靠性和数据安全性的要求，本文通过设置任务安全等级，加入保护资源来满足用户的需求。对于不满足安全等级要求的执行代理，系统会为执行代理加入保护资源以保证任务的安全运行。对于满足安全要求的执行代理，则无需加入保护。由于资源可能发生故障，导致服务时间具有随机性。而通用生成函数技术对于这类多状态变量的评估非常有效，所以本文采用了通用生成函数来计算服务时间，结合服务价格表，从而确定了服务价格。服务利润主要受任务划分、资源分配方式的影响，要得到最大的服务利润，就必须找到最佳的任务划分、资源分配方法，而遗传算法十分适合解决此类最优化问题，所以本文采用了遗传算法来解决利润最大化问题。本文的最后，对不考虑安全等级和满足安全等级两种情况下的最大服务利润进行了实验，同时还对不同安全等级下的最大服务利润进行了实验，并且对实验结果进行了比较和分析。实验结果说明，本文提出的利润最大化策略是可行且有效的。

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第一章 绪论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要内容与创新

1.4 论文的组织结构

第二章 相关研究基础

2.1 多代理系统

2.2 通用生成函数技术

2.3 遗传算法

2.4 本章小结

第三章 满足用户安全要求的多代理调度系统模型

3.1 系统设计

3.2 用户任务处理流程

3.3 任务安全等级

3.4 本章小结

第四章 服务利润最大化策略

4.1 服务价格

4.2 服务利润

4.3 遗传算法求解利润最大化问题

4.4 服务利润最大化策略

4.5 本章小结

第五章 实验与分析

5.1 实验目的

5.2 实验分析

5.3 实验结论

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间取得的学术成果