[發明專利]網格市場中基于信任過濾的計算節點選擇方法

無效

• 申請號: 200810242775.4
• 申請日: 2008-12-16
• 公開（公告）號: CN101448026A
• 公開（公告）日: 2009-06-03
• 發明（設計）人: 楊壽保;武斌;路衛娜;申凱;郭良敏;胡玲玲;張瑞
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06F15/16
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司
• 代理人: 余成俊

1.網格市場中基于信任過濾的計算節點選擇方法，其特征在于包括以下步驟：

1)用戶向資源代理提交作業請求

資源代理：通過網格信息服務找到可用資源，并采用一定的調度方法將任務分派給資源執行；用戶的作業請求中包含一定約束條件，包括：每個作業都有一定的長度Li，整個作業有預算和截止期限約束(B，D)，就是說該組子任務必須在費用B內，D時間之內完成，否則無效；作業有對資源信譽屬性的要求T，就是說執行該作業的資源的信譽值不能低于T；

2)資源代理從資源信息中心獲取可用資源的列表

資源代理通過網絡，查詢網絡上所有可能的網格信息服務，尋求可用資源信息，資源應該滿足用戶的約束條件，代理收集得到的資源信息，準備使用；網格中的一組資源，每個資源包括有帶寬，速度，價格，信譽屬性，分別表示從代理到資源之間網絡帶寬，任務在資源上執行的速度和任務執行時的價格以及可靠性程度；

3)資源代理根據用戶作業的資源信譽屬性的要求，過濾可用資源信息；

4)資源代理計算使用各個可用資源的機會成本

借助于經濟學原理中機會成本的思想，把用戶正常執行作業的花費視為顯性成本explicit_cost，而由于資源風險造成的作業失效視為用戶的機會成本損失opportunity_loss；需要從價格和風險兩方面權衡機會成本，可以用公式(1)表示：

opportunity_cost＝explicit_cost+opportunity_loss????(1)

其中，顯性成本explicit_cost主要取決于作業長度、資源處理速度以及價格，即：

explicit_cost＝(job_length/processing_speed)*cost_per_second??(2)

機會成本損失主要取決于風險概率(1-T)和懲罰特性penalty_feature；即有(3)：

opportunity_loss＝(1-T)*penalty_feature????(3)

其中T為資源的信任值，T的取值范圍為[0，1]；而懲罰特性指作業延時或者?被中斷時的損失特性，按比例的計算方法，即一旦作業失效，按作業的本身的價值以及作業的失效敏感程度，計算懲罰；即作業的懲罰特性可以用公式(4)計算：

penalty_feature＝explicit_cost*β????????????(4)

其中explicit_cost由公式(2)得到，失效敏感因子β取[0，1]內的實數，值越大表明失效對作業造成的損失越大；將(4)代入(3)中，可以得到失效懲罰的計算方法(5)：

opportunity_loss＝(1-T)*explicit_cost*β??????(5)

將(2)，(5)代入(1)中，得到成本的計算方法，即式(6)：

opportunity_cost＝(job_length/processing_speed)

*cost_per_second*[1+(1-T)*β]?????????????????(6)

5)資源代理根據公式(6)計算各可選資源機會成本大小，根據機會成本的大小對可選資源進行排序；

6)根據排序結果，選擇最小機會成本資源；

7)資源代理提交作業到最小機會成本資源，等待作業結果；

8)根據作業執行結果進行后續步驟

作業如果按時成功執行，則進行支付報酬、下載結果文件，并回饋正面的評價，發送到資源信息中心；如果執行超時或失敗，則回饋較低的評價，將評價發送到資源信息中心，并從排序列表中刪除該資源，然后跳轉到步驟5)，直到作業完成；

9)資源信息中心根據用戶反饋計算資源信譽

令U為計算市場中的服務請求者，P為服務提供者，U從P請求服務的過程定義為U和P的交易，而交易回饋信息則包含了U對P的評分及相關認證信息；定義D_U→P為U對P的直接信任度，表示U根據與P的直接交易回饋信息得到的信任關系，R_U→P表示U根據其他節點的推薦而得到的對P的信任關系，即推薦信任度，可以隨機選取多個推薦節點，取其多個推薦的平均，則U對P提供服務的信任度T_U→P可以用公式(7)，(8)，(9)表示：

T_U→P＝α*D_U→P+(1-α)*R_U→P，α∈[0，1]????????????(7)?

(m+n+l＞0)??????????????????(8)

其中在公式(7)中，α是自信因子，α越大則直接信任占的權重越大，公式(8)中，m為成功交易次數，n為失敗交易次數，l為作業延遲的次數，若U和P未曾有過交易，則m，n，l均為0，此時定義直接信任度為0；公式(9)中，N為用戶總數，k為隨機選取的推薦人的數目；假設T_U→P是[-1，1]內的實數，-1代表完全不信任，1代表完全信任，值越大表示用戶對資源可靠性的信心越足。?