14、基于多智能体拍卖协议的网格计算资源分配与负载平衡

基于多智能体拍卖协议的网格计算资源分配与负载平衡

1. 引言

在网格计算领域，资源分配和负载平衡是至关重要的问题。本文提出了一种基于多智能体的拍卖模型，旨在优化网格资源的使用效率。我们使用 GridSim 网格模拟工具包来实现该模型，并设计了一个降序荷兰拍卖框架。

2. 分布式人工智能

人工智能（AI）是探索机器智能行为的科学领域。如今，计算机科学家引入了智能实体（即智能体）的概念，这些智能体能够独立推理、交互、讨论并做出决策。网格计算与多智能体系统有很多相似之处，二者都具有自主行为。

在分布式网络中，基于人工智能的负载平衡方法有很多，如遗传算法（GA）、人工神经网络、模糊逻辑方法和基于多智能体系统的技术等。其中，基于多智能体系统（MAS）的解决方案表现出了很大的潜力。不过，构建 MAS 也存在一些困难，例如对等组织的网络维护问题以及智能体之间复杂的交互可能导致的目标或资源分配冲突。为了避免集中式和分布式架构的缺点，我们在集群节点之间采用集中式模型，在网格集群之间采用分布式模型。

2.1 人工智能负载平衡在网格计算中的优势

使用人工智能进行网格计算负载平衡具有以下好处：
1. 增强性能
2. 提高安全性
3. 具备决策能力
4. 确保资源的正确使用
5. 更高的可靠性
6. 减少响应时间
7. 更高的吞吐量
8. 资源利用效率高
9. 完整性和灵活性
10. 稳定性和一致性

3. 相关工作

众多研究在网格计算资源分配和拍卖模型方面取得了进展：
- 有研究提出了基