26、使用安全拍卖构建网格分布式元调度器

使用安全拍卖构建网格分布式元调度器

1. 引言

在网格计算中,资源或服务的分配至关重要。为了建立可信赖的网格资源或服务拍卖,有多种技术可供选择。这些协议允许开发以社区或对等为导向的新架构,同时不损害资源或服务分配的完整性。分布式虚拟经济资源基础设施(DRIVE)就是这样一种架构,它在虚拟组织(VO)内实现了社区元调度器,利用VO成员贡献的资源进行拍卖。这种方式将分配的计算负担分散到所有参与的资源提供者上。

DRIVE使用拍卖协议快速有效地确定资源或服务的市场价格,旨在将作业分配到小型和大型网格中的多个本地资源管理器(LRMs)。其灵活性部分通过模块化拍卖协议插件架构实现,允许用户根据具体需求定义和选择协议。

由于分配机制由资源提供者贡献的一组义务网格服务动态组成,而这些服务可能由动态VO中不可信的成员托管,因此在信任和安全方面存在明显风险。可以通过选择合适的协议来减轻这些风险,同时考虑安全和成本之间的权衡。例如,在单个组织内,VO成员之间存在固有信任,可使用简单的公开拍卖协议快速分配资源;而在全球网格中,由于缺乏这种信任,用户可能希望使用安全可靠的拍卖协议,以确保分配公平且不泄露敏感信息。

DRIVE由一组符合Globus Toolkit版本4(GT4) - WSRF(Web服务资源框架)的Web服务和基于Java的客户端代理构建而成。重要的是,代理不需要GT4或任何形式的Web服务容器。

2. 背景

2.1 经济分配机制

经济分配机制通常使用某种市场抽象来有效确定商品(或服务)的价格。合适的市场抽象类型包括商品市场、标价和拍卖。在分布式系统资源分配拍卖中,单投标拍卖通常是首选,因为它们能以最

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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