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面向PC环境的网格体系与关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-15页
第一章 导论第15-29页
   ·网格计算概念第15-17页
   ·网格计算的发展第17-20页
   ·网格层次结构第20-22页
   ·网格研究方向第22-24页
   ·本论文研究课题第24-27页
   ·小结第27-29页
第二章 PC网格体系相关研究第29-48页
   ·Globus Toolkit与OGSA第29-34页
     ·OGSI与OGSA概述第29-31页
     ·Globus Toolkit基本组件第31-33页
     ·小结第33-34页
   ·JGrid第34-38页
     ·Jini概述第34-35页
     ·JGrid体系第35-37页
     ·小结第37-38页
   ·DDGP第38-42页
     ·DDGP服务器第39-40页
     ·DDGP Agent第40-42页
     ·小结第42页
   ·GRACE与Nimrod-G第42-46页
     ·GRACE体系第42-44页
     ·Nimrod-G第44-46页
     ·小结第46页
   ·总结第46-48页
第三章 PGrid网格体系第48-53页
   ·PC网格体系需求第48-49页
   ·PGrid体系第49-50页
   ·各层关键技术第50-51页
   ·小结第51-53页
第四章 PC网格通信基础设施第53-73页
   ·SRB框架第53-54页
   ·代理服务器第54-57页
   ·集群容错算法第57-64页
     ·Active-Standby容错算法第58-61页
       ·算法描述第58-60页
       ·算法分析第60-61页
     ·Load-sharing容错算法第61-64页
       ·算法描述第62-63页
       ·算法分析第63-64页
   ·SRB API第64-66页
   ·基于SRB构建网格第66-67页
   ·系统原型与实验第67-72页
     ·代理服务器原型实现第67-69页
     ·单代理服务器性能第69-70页
     ·代理服务器集群性能第70-72页
   ·小结第72-73页
第五章 PC节点性能预测第73-94页
   ·基于混合模型的在线预测第74-82页
     ·基于平均值的滑动窗口模型第76-77页
     ·基于指数平均的滑动窗口模型第77页
     ·指数平均(α可变)模型第77-78页
     ·基于中间值的滑动窗口方法第78-79页
     ·实验分析第79-82页
   ·离线学习与预测第82-93页
     ·自回归建模第82-88页
       ·AR(n)模型第83-84页
       ·MA(m)模型第84页
       ·ARMA(n,m)模型第84页
       ·ARIMA(n,d,m)模型第84-86页
       ·自回归建模的一般步骤第86-88页
     ·神经网络预测方法第88-91页
     ·基于自回归建模与线性神经网络的预测第91-93页
   ·小结第93-94页
第六章 基于智能主体的资源交易模型第94-123页
   ·智能主体概念第94-101页
     ·智能主体BDI模型第95-98页
     ·多主体系统第98-101页
   ·基于智能主体的资源交易模型第101-106页
   ·网格资源商品模型第106-108页
   ·智能主体行动规划第108-117页
     ·用户智能主体第109-113页
     ·资源智能主体第113-117页
   ·实验分析第117-122页
     ·交易过程第117-119页
     ·资源节点任务分布第119-120页
     ·用户开销第120-122页
   ·小结第122-123页
第七章 面向PC网格的任务监控体系第123-137页
   ·MonitorView监控体系第123-125页
   ·统一消息框架第125-127页
   ·面向应用的Manager-Agent管理协议第127-130页
   ·配置管理服务第130-132页
   ·应用实例第132-136页
   ·小结第136-137页
第八章 总结与展望第137-140页
   ·本文的研究成果第137-138页
   ·进一步的工作第138-140页
参考文献第140-148页
攻读博士学位期间发表的论文第148-150页
致谢第150-151页

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