重型機械行業(yè)網(wǎng)絡體系結構及其關鍵技術

第1章 緒論
1.1 引言
1.1.1 網(wǎng)格的起源與發(fā)展
1.1.2 網(wǎng)格的基本特點
1.2 網(wǎng)格的研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)外的網(wǎng)格研究項目
1.2.2 網(wǎng)格體系結構的研究現(xiàn)狀
1.2.3 網(wǎng)格資源管理的研究現(xiàn)狀
1.2.4 網(wǎng)格的應用
1.3 重型機械行業(yè)網(wǎng)格的研究內(nèi)容和研究意義
1.3.1 研究意義
1.3.2 研究內(nèi)容

第2章 重型機械行業(yè)網(wǎng)格體系結構設計
2.1 重型機械行業(yè)網(wǎng)格設計理論原則與方法
2.1.1 設計理論原則
2.1.2 設計方法
2.2 重型機械行業(yè)網(wǎng)格概念與技術
2.3 重型機械行業(yè)網(wǎng)格框架與體系結構
2.4 重型機械行業(yè)網(wǎng)格關鍵技術
2.4.1 管理技術
2.4.2 資源信息管理
2.4.3 資源交易服務
2.4.4 服務鏈模型
2.5 本章小結

第3章 基于多層覆蓋網(wǎng)絡結構的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)機制
3.1 資源發(fā)現(xiàn)機制的重要地位
3.1.1 網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)研究的意義
3.1.2 網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀
3.2 網(wǎng)格中的資源管理
3.2.1 網(wǎng)格環(huán)境中的資源
3.2.2 網(wǎng)格資源管理
3.2.3 網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)與定位
3.3 多層覆蓋網(wǎng)絡資源組織機制
3.3.1 資源發(fā)現(xiàn)及資源組織模型
3.3.2 多層覆蓋網(wǎng)絡資源組織機制
3.3.3 多層覆蓋網(wǎng)絡的構造與維護
3.3.4 模型分析
3.4 本章小結

第4章 基于多層覆蓋網(wǎng)絡結構的資源發(fā)現(xiàn)算法
4.1 資源發(fā)現(xiàn)相關工作
4.1.1 資源發(fā)現(xiàn)機制的原則
4.1.2 歐式空間
4.1.3 top-k查詢
4.2 基于多層覆蓋網(wǎng)絡結構的資源發(fā)現(xiàn)算法
4.2.1 問題描述
4.2.2 匹配策略
4.2.3 多維屬性查詢轉(zhuǎn)化
4.2.4 MLON-SSA算法
4.2.5 算法分析
4.3 基于GridSim的仿真實驗
4.3.1 GridSim仿真包及結構
4.3.2 仿真結果及評價
4.4 本章小結

第5章 基于模糊聚類的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)機制
5.1 網(wǎng)格資源重組模型設計
5.1.1 設計目標
5.1.2 基于等價關系的網(wǎng)格資源模糊聚類分析
5.1.3 GRRM模型設計
5.1.4 模型分析
5.2 基于模糊聚類的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)機制
5.2.1 資源發(fā)現(xiàn)與資源查找
5.2.2 基于GRRM的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)方法
5.2.3 算法分析
5.3 GRRM-SSA資源發(fā)現(xiàn)算法仿真實驗
5.3.1 仿真實現(xiàn)過程
5.3.2 仿真結果分析
5.4 本章小結

第6章 基于最小代價函數(shù)的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)模型及其算法
6.1 基于最小代價函數(shù)的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)模型
6.1.1 模型中的基本定義
6.1.2 模型中的主要函數(shù)及其功能
6.1.3 模型的工作原理
6.2 基于最小代價函數(shù)的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)算法
6.2.1 資源路由節(jié)點選擇算法
6.2.2 資源注冊算法
6.2.3 節(jié)點退出算法
6.2.4 資源發(fā)現(xiàn)算法
6.3 本章小結

第7章 基于復制和插入的啟發(fā)式任務調(diào)度算法
7.1 調(diào)度算法的重要地位
7.2 網(wǎng)格中的任務調(diào)度
7.2.1 網(wǎng)格任務調(diào)度原理
7.2.2 網(wǎng)格任務調(diào)度的體系結構
7.2.3 網(wǎng)格任務的調(diào)度過程
7.3 協(xié)同分配算法
7.3.1 關聯(lián)任務的調(diào)度算法
7.3.2 問題描述
7.3.3 動態(tài)協(xié)同資源算法
7.3.4 性能分析
7.4 基于復制的網(wǎng)格任務調(diào)度算法
7.4.1 基于DAG模型的任務調(diào)度算法
7.4.2 靜態(tài)調(diào)度中的任務復制技術
7.4.3 DIBS調(diào)度算法
7.5 LHcNF算法及Dms調(diào)度算法的仿真實驗
7.5.1 仿真包的使用方法
7.5.2 仿真實現(xiàn)過程及結果分析
7.6 本章小結

第8章 決策樹型層次網(wǎng)格資源組織模型及調(diào)度算法
8.1 決策樹型層次網(wǎng)格資源組織模型
8.1.1 相關技術
8.1.2 決策樹型層次網(wǎng)格資源組織模型-
8.1.3 模型中的主要函數(shù)
8.1.4 模犁維護算法
8.1.5 網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)
8.2 Min-Min算法改進
8.2.1 網(wǎng)格資源調(diào)度
8.2.2 Min-Min網(wǎng)格資源調(diào)度算法
8.2.3 OPT-Min-Min調(diào)度算法
8.3 OPT-Min-Min算法實現(xiàn)和性能分析
8.3.1 實驗基準和實驗環(huán)境
8.3.2 ETC矩陣的生成
8.3.3 算法性能評估
8.3.4 綜合性能分析
8.4 本章小結
參考文獻