43、自主计算与网格计算：原理、方法与协同应用

自主计算与网格计算：原理、方法与协同应用

自主组件的基础原理

在复杂的计算环境中，组件 C 难以在任何时刻都拥有关于外部状态 ξ 的完整且准确的知识。因此，组件 C 所能做的最佳选择是在任何时刻都维持对 ξ 的一个估计值 ξ，并在从合适的来源接收到正确信息时定期更新该估计值。

一个实现 π 是基于状态的常规输入 - 输出转换，即 π : × × ξ → × × ξ。这里，产生的输入 - 输出对 u ∈ 和 v ∈ 需满足关系 β(u, v)。为了适应不同的情况，自主组件必须有多种实现方式 π ∈ 可供选择，单一的实现方式缺乏灵活性。每种实现方式可能需要不同的资源和数据结构，对于给定的输入，不同的实现方式可能会产生不同质量的输出，但都必须满足关系 β。

自主组件的智能体现在算法 α 上，它能为任何给定的输入和状态选择最佳的实现方式。显然，从一种实现方式切换到另一种可能成本较高，因为这涉及资源和数据的重构。组件必须建立一个成本模型，以定义其在任何时刻的运行效率 η，目标是使 η 最大化。原则上，策略 α 会根据涉及的成本和预期的收益，评估对于给定的输入和状态，切换当前实现方式是否值得。因此，策略是一个形式为 α : × × ξ → 的函数。只要当前的实现方式就位，组件就会基于其对外部状态的估计继续做出局部决策。当对外部状态的实际观察显示与估计值有显著偏差时，就会进行评估以选择合适的实现方式，从而优化 η。这引出了两个可单独研究的方面：
1. 确定最佳实现算法 ：假设组件拥有关于环境状态的最新且准确的知识，它必须有一个算法来确定要采用的最佳实现方式。这高度依赖于系统特性、相关成本以及不同实现方式的估计收益。一个有趣的设计准则是选择实现方式变更的时