（计算机软件与理论专业论文）网格环境下基于蚁群算法对资源分配与调度的方法研究.pdf

摘要 蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法。在本文中，阐述了网格资源 分配与调度的相关研究。介绍了蚁群算法原理。在前人的工作基础上， 设计了一个网格系统模型，改进了信息素策略，将蚁群算法引用到网格 环境下的资源分配与任务调度。该算法采用伪随机比例规则，采用最优 路径蚂蚁的信息素整体更新规则与预分配时的信息素局部更新规则恰当 结合在一起的信息素策略。进而提出了具有动态信息素局部更新规则动 态蚁群算法。在此基础上，基于g r i d s i m 软件包，使用j a v a 编程语言设 计了信息素模型测试方案，对本文提出的机制进行了测试。模拟实验表 明该算法是一种快速，有效，负载更均衡的算法。 关键词：网格任务调度资源分配蚁群算法 a b s t r a c t a n ta l g o r i t h mh a sp r o v e dt ob eak i n do fe f f e c t i v ea l g o r i t h mt os o l v et h i s l 【i n do fp r o b l e m s i nt h i sa r t i c l e , r e l a t i v er e s e a r c ho fr e s o u f c ea l l o c a t i o na n d t a s ks c h e d u l i n go fg r i dw i l lb el i s t e d a n dt h ea n tc o l o n ya l g o r i t h mw i l lb e i n t r o d u c e d b a s e do np r e v i o u sr e s e a r c h , t h em a j o rr e s e a r c hw o r k si nt h i s a r t i c l ea r e ：g r i ds y s t e mm o d e lw a sd e s i g n c d ，p h e r o m o n er u l ew a se l u c i d a t e d a n da ni m p r o v e da n tc o l o n ya l g o r i t h mw a sp r e s e n t e d na d o p t e dt h e p s e u d o r a n d o mp r o p o r t i o n a lr u l e ， a n dt h e p h e r o m o n er a n c w a l r u l e f c l i c i t o u s l yc o m b i n e dg l o b a lp h o r o m o n er c l l e r a lr u l eo no p t i m u mp a t hw i t l l l o c a lp h e r o m o n er e n e w a lr u l ea tp r e a s s i g n m e n t m o r c o v e r , d y n a m i ca n t c o l o n ya l g o r i t h mw i t hd y n a m i cl o c a lp h e r o m o n er e n e w a lw a sp r e s e n t e d f o u n d e do nt h i s ag r i dp h e r o m o n em o d e ls i m u l a t i o nw i l lb ef o u n d e du p o n g r i d s i mt o o l k i t s 。u s i n gj a v at oc o d e ，r e f e r r i n gt or e l a t i v er e s e a r c h e s i tw a s p r o v e db ys i m u l a t i o ne x p e r i m e n tt ob eas p e e d y ，e f f i c i e n ta n dp e r f e c t a l g o r i t h mo nl o a db a l a n c e k e yw o r d s ：g r i d t a s ks c h e d u l i n gf e $ o u r c ea l l o c a t i o na n tc o l o n y a l g o r i t h m 长春理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，网格环境下基于蚁 群算法对资源分配与调度的方法研究是本人在指导教师的指导 下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内 容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作 品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中 以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名：碑时立月乒日 长春理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士学 位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向国家有关部门 或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保 存和汇编学位论文。 作者签名：盈兰：2 年l 月翌日 指导导师签名：垄缝丝q 年上月旦日 1 1 论文的研究背景 第一章绪论 进入新世纪，越来越多的科学和工程计算需要高性能计算，于是在 传统的分布计算技术上发展了元计算、正统的网格计算和对等计算等相 关领域技术。调度问题在网格中仍然是一个非常重要的问题。尽管调度 技术一直成为计算机学者们研究的焦点，但传统的调度方法大多不能适 应网格环境下的灵活性，动态性和自治性。网格计算的本质是在动态变 化的、拥有多个部门或团体的复杂虚拟组织中，进行安全灵活的协同资 源共享与问题求解，目前的众多网格系统在底层通信、异构资源整合、 在线控制等方面已经进行了大量的研究，并开发了各种相应的的平台和 组件。但是这些系统对于网格环境中的资源管理和调度这个复杂的问题 的关注存在不足。另一方面，自从8 0 年代以来，尤其是最近几年，试 图通过模拟自然生态机制求解复杂优化问题的新型计算智能方法，如遗 传算法，蚁群算法，免疫算法等相继出现，大大地丰富了最优化技术。 拟生态方法具有很好的自适应性，其中从意大利学者d o r i g o ，m a n i e z z o c o l o r n iq 9 9 1 ) 提出的蚂蚁算法( a n ta l g o r i t h m ) 开始，具有n p h a r d 性的组合优化的调度问题成为蚁群算法的一个重要研究方向。如 何将蚁群算法引用到网格环境下的资源分配与任务调度是本文要研究 的重点。 1 2 相关研究工作 1 2 1 网格的概念及特点 网格是从电力网格中借鉴过来的一个概念，原本是希望计算力和计 算资源能够象电力一样，“打开电源开关就可以使用”，不用去关心是 谁、如何提供的这些服务。 网格的目标是抽象并量化计算资源，随时随地能够通过网络“定 额”完成“定量”的计算相关的工作。网格的本质特征是分御与资源共 享。分布是网格最本源的特征，网格是通过集中分散的资源来完成计算 的，资源的共享是一种集中资源的手段。网格具有动态性和多样性。这 是由于用户的需求是变化的，所以动态性是网格需要考虑的一个基本问 题。网格具有自治性与管理的多重性。网格节点内部的自治和外部的受 控整合是网格的一个特征，分层的资源需要层次化的管理，而分层来自 于网格节点的归属问题和性能方面的考虑。 随着互联网的不断发展，将地理上广泛分布的大量计算资源( 包 括超级计算机、集群、工作站、个人p c 等) 集合起来进行大规模的问 题求解变得日益普遍，由此产生了我们所称的“网格计算”。 全球网格研究的领军人物、美国阿岗( a r g o n n e ) 国家实验室的资深 科学家、美国g l o b u s 项目的领导人i a nf o s t e r 曾在1 9 9 8 年出版的 网格：2 1 世纪信息技术基础设施的蓝图一书中这样描述网格：“网 格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它将高速互联网、高性能计算机、 大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，为科技人员和普通老百姓 提供更多的资源、功能和交互性。互联网主要为人们提供电子邮件、网 页浏览等通信功能，而网格功能则更多更强，让人们透明地使用计算、 存储等其他资源。” 2 0 0 0 年，i a nf o s t e r 把网格进一步描述为“在动态变化的多个虚 拟机构间共享资源和协同解决问题。”至此，人们仍然就什么是网格而 争论不休。2 0 0 2 年7 月，i a nf o s t e r 在什么是网格? 判断是否网 格的三个标准一文中，限定网格必须同时满足三个条件：( 1 ) 在非集 中控制的环境中协同使用资源；( 2 ) 使用杯准的、开放的和通用的协议 和接口( i a nf o s t e r 认为目前只有g l o b u s 才算得上标准协议) ；( 3 ) 提供非平凡的服务。这三个条件非常严格，象p 2 p ( p e e rt op e e r ) 、s u n g r i de n g i n e 、c o n d o r 、m u l t i c l u s t e r 等都被排除在网格之外。 至此，i a nf o s t e r 已经把他头脑中的网格概念描绘清楚了。但并 不是所有人都同意他的观点，例如，有许多人赞同广义的网格概念，它 称作巨大全球网格g g g ( g r e a tg l o b a lg r i d ) ，它不仅包括计算网格、 数据网格、信息网格、知识网格、商业网格，还包括一些已有的网络计 算模式，例如对等计算p 2 p 、寄生计算等。可以这样认为，l a nf o s t e r 赞成狭义的“网格观”，而g g g 是一种广义的“网格观”。 不管是狭义还是广义的网格，其目的不外乎是利用互联网把分散在 不同地理位置的计算机组织成一台“虚拟的超级计算机”，实现计算 资源、存储资源、数据资源、信息资源、软件资源、存储资源、通信资 源、知识资源、专家资源等的全面共享。其中每一台参与的计算机就是 一个节点，就像摆放在围棋棋盘上的棋子一样，而棋盘上纵横交错的线 条对应于现实世界的网络，所以整个系统就叫做“网格”了。在网格上 做计算，就像下围棋一样，不是单个棋子完成的，而是所有棋子互相配 合形成合力完成的。传统互联网实现了计算机硬件的连通，w e b 实现了 网页的连通，而网格试图实现互联网上所有资源的全面连通。 清华大学李三立院士将网格与信息高速公路作了比较，他说：“将 2 先进计算基础设施( 网格) 与信息高速公路相比较，可以说，信息高速 公路是信息传输和获取的信息基础设施；而先进计算基础设施则是信息 处理的信息基础设施。虽然，国内外都有不断把信息高速公路扩充频带 宽度、改进路由器性能的计划；但是，国外科学家认为：真正的下一代 信息基础设施是先进计算基础设施。它将使以计算机为主体的信息处理 发生根本性的变化。” 中科院计算所李国杰院士认为：“网格不同于国外正在搞的 i n t e r n e t2 或下一代i n t e r n e t ( n g i ) ，网格可以称作是第三代 i n t e r n e t ，其主要特点是不仅仅包括计算机和网页，而且包括各种信息 资源，例如数据库、软件以及各种信息获取设备等，它们都连接成一个 整体，整个网络如同一台巨大无比的计算机，向每个用户提供一体化的 服务。” i 2 2 网格资源管理系统 1 网格资源管理系统的特点 在网格计算环境中，资源是分散在各个不同地域和管理域中，由不 同的组织拥有和操作，并且在使用策略和安全机制上各不相同，即不同 站点可能会使用不同的局部资源管理系统。同时，很多应用需要同时使 用多个站点上的资源，站点自治性和分配资源时可能出现的故障需要一 种特殊机制来同时分配位于多个站点上的资源。因此网格资源管理系统 具有如下特点：资源管理者的自治性；资源分配决策的分布性；资源本 身的异构性：资源的动态变化性；资源使用者的异构性”1 。 资源管理是网格计算的核心问题之一，它包括资源的组织、定位、 发现、调度、分配、确认、进程创建以及准备所需资源的其它活动。资 源管理提供了管理的功能和概念，使集群能够被当作单一资源，系统管 理员根据预先定义好的标准通过资源管理软件确保资源的合理分配和 使用，以最终达到资源共享的目的。在资源管理中，面临的有唯一验证、 授权、资源访问、资源发现以及资源调度等挑战。如何对网格计算环境 中的资源进行管理是实现高性能联合计算，共同完成重大应用问题的关 键“1 。网格中常用的资源包括：处理能力、存储系统、目录、网格资源、 分布式文件系统、分却式计算机池、计算机集群等”1 。 2 网格资源管理的分类 由于网格在逻辑上连接了属于不同的所有者或组织的多重资源，因 而选择合适的资源管理体系结构模型在最终网格( 在商业上) 是否成功 上起着重要的作用。最主要的三种网格中的资源管理体系结构模型是： 分层模型、抽象所有者模型以及计算经济模型”1 。 3 分层模型是g l o b u s 、l e g i o n 、n i n f 等网格计算系统所使用的资源 管理模型。它较好地解决了网格计算环境给资源管理所带来的一些挑战 性问题，如：站点的自治性、底层的异构性、以及联合分配问题等。 抽象所有者模型在资源共享过程中遵循类似于快餐店的订购与交 货模式，由资源经纪人( 抽象所有者) 代表资源所有者与用户进行交互 和协商。 计算经济模型将经济的概念引入网格资源管理中，它应用了市 场经济中的供求原则来对资源的所有者和使用者进行调节以保证双 方均获取最大利益，建立以用户为中心，而不是系统为中心的调度 政策，提供了资源分配和管理的有效机制。它融合了以上两种模型 的设计思想，可以很好地兼容现有网格系统。 3 较成熟的网格资源管理系统 资源管理是网格研究的一个核心问题。针对网格资源管理的特点， 国外一些网格研究项目根据自己的目标设计了不同的系统。大体上可 以分为基于g l o b u s 的和基于j a v a 的两大类。分述如下。 网格项目中首先要提到的就是g l o b u s 项目。它是当之无愧的现在 国际上最有影响力的与网格计算相关的项目，是由来自世界各地关注网 格技术的研究人员和开发人员共同努力的成果。g l o b u s 追求计算网格 的构建，提供一个软件框架，可以将分稚异构的计算资源看为一个单一 的虚拟机器。g l o b u s 系统的一个核心元素是g l o b u s 工具集，它定义了 基本的服务和构建计算网格的能力。该工具由一系列的组件构成，以实 现安全、资源定位、资源管理、数据管理、资源预约和通信等基本服务。 工具箱提供了大量的服务，从可选择的开发专用的工具或应用，以满足 他们特殊的要求。g l o b u s 构建一个分层的结构，高层可以调用底层的 服务。 在g l o b u s 项目中，资源和状态信息有一个基于l d a p ( 轻量级目录 访问协议) 的m d s ( 元目录服务) 组成。m d s 由g i i s ( 网格检索服务) 和 g r i s ( 网格信息服务) 两个组件组成。g r i s 实现了一个为了查询网格中 资源提供者的当i j 状态、能力和配詈的统一接口。g i i s 从多个g r i s 中 提取信息并集成一个单一的一致的资源信息数据库。资源信息提供者使 用一个p u s h 协议更新g r i s 。 在g l o b u s 项目中，m d s ( 源目录服务) 在资源发现方面同时使用p u s h 和p u l 协议。高层工具如资源代理通过查询m d s 执行资源发现。m d s 名字空间以树结构分层组织。g l o b u s 以资源预约方式提供q o s 。g l o b u s 提供调度组件，但不提供相应的调度策略。g l o b u s 被用于开发许多全 局调度器，包括n i m r o d g ，a p p l e s 和c o n d o r g 。 ( 1 ) 基于g l o b u s 的网格项目。 4 n i m r o d g 是一个允许在计算网格中管理和操纵任务池应用的网格 资源代理。它在资源管理上遵从分层和计算市场模型。它支持资源预约 和通过计算经济学提供q o s 。用户使用一个声明参数建模语言或g u i 设 置自己的参数。用户描述o o s 请求，例如最终期限、经费预算和愿意的 优化策略等。网格资源的能力通过启发式或历史负载数据进行估计并通 过周期性的重调度实现负载平衡。 由加利福尼亚大学圣迭戈分校( u n i v e r s i t yo fc a l i f o r n i a ， s a n d i e g o ) 开发的a p p l e s ( a p p l i c a t i o nl e v e ls c h e d u l e r ) 项目，主要用 于在生产网格的个人应用的调度代理。它使用网际气象服务 n w s ( n e t w o r kw e a t h e rs e r v i c e ) 的服务动态监视资源性能的变化。 a p p l e s 项目遵从由底层网格中间件系统提供资源管理模型的框架。是 一个有预测性的启发式的状态估计模型，可在线重调度和面向应用的调 度策略。 由威斯康星麦迪逊大学开发的一个高吞吐量计算环境c o n d o r 可以 管理大量的象由不同个体拥有的p c s 、工作站和集群计算集。尽管 c o n d o r 被普遍认为是利用周期窃取窃取方式，但它可以被配詈成资源 共享模式。c o n d o r 环境同样遵循分层的体系结构，为并行和顺序应用 提供强大和灵活的资源管理服务。c o n d e r 系统特别关注计算机主人对 资源的控制和分配给c o n d o r 池的控制能力。但它不提供o o s 支持。 ( 2 ) 基于j a v a 的网格项目。 j a v e l i n 是一个基于j a v a 的框架，用于内部网的并行计算的网格 项目，是一个高吞吐量的网格计算系统。j a v e l i n 系统的三个关键组件 是客户或应用、主机和代理。c 1 l e n t 是一个执行搜索计算资源的进程。 h o s t 是提供计算资源的进程。b r o k e 是一个协调分配资源的进程。 j a v e l i n 支持计算的计件和分支跳跃模型。j a v e l i n 使用的一个分布调 度方法可实现负载平衡。j a v e l i n 使用层次型体系结构，每个代理组织 一个主机树。资源被简单的固定在一个树状名字空间的对象上。信息存 储是一个由j a v e l i n b n s 实现的网络目录。作为调度结果，主机和代理 相互更新。因此，j a v e l i n 使用需求资源分发。资源发现使用基于路径 的分布查询。 由维吉尼亚大学( v i r g i n i a ) 开发的l e g i o n 是一个面向对象的元 系统或网格操作系统。l e g i o n 提供了一个能使异构的、地理上分布的、 高性能的机器可以实现无缝的互操作的软件框架。它给应用用户提供一 个单一的、一致的、虚拟的机器。它的对象代表了所有的网格组件。它 的体系结构时遵从分层模型。能控制主机的负载并为应用级调度提供资 源预约以执行周期和批调度。l e g i o n 的资源管理体系是分层的而调度 策略是分布的。 5 1 2 3 任务调度算法概述 按不同的分类标准，能用于网格环境下的资源管理与任务调度算法 可以划分为不同的种类。为了叙述方便，在本文中将现有的调度方法分 为一般的启发式调度方法和其他调度方法两大类，并在第二章详细阐述 本文引用的蚁群算法原理。 1 启发式( h e u r i s t i c s ) 调度方法 启发式方法是在一个合理的计算成本上寻找好的解决方法的技术， 该技术没有能力去保证可行性或最优性或者甚至在许多情况下没有能 力去规定一个特定可行的方法是多么接近最优性。1 。调度规则 ( d i s p a t c h i n gr u l e s ) 是启发式的例子；他们被用于选择下一个作业 到在资源上去处理无论资源什么时候变成空闲。调度规则包括e d d ( e a r li e s td u ed a t e ) 最早预定日期和f c f s ( f i r s tc o m ef i r s ts e r v e d ) 先来先服务9 1 。 由于网格环境的动态性和复杂性，因此本文所述的启发式方法都是 动态的，同时考虑到一般异构机群系统或网格环境常假定： ( 1 ) 任务是独立的，即在任务之间没有通信要求。这个假定是很 常见的，例如，当许多独立的使用者提交他们的工作到一个共享计算资 源的集合时”； ( 2 ) 调度是一个动态的模式。这是因为任务到达的时间可以是随 机的并且在所考虑的异构机群系统或网格环境中的一些机器或网格计 算资源可能断线和新的机器可能在线； ( 3 ) 任务没有最终期限或优先权与他们相连。 本文所引用的蚁群算法和动态蚁群算法也遵循以上假定。 映射能被分类成两个范畴，即时模式启发式方法和批模式启发式方 法。即时模式启发式方法和批模式启发式方法之间的比较评定是用试验 的方法研究。在批模式中，当任务到达时，任务没有被映射到机器上； 而是他们被收集到一个集合中，这个集合是因为映射而被检测的，即预 先调度了几次被称为映射事件。在映射事件中因为映射而考虑的不受约 束的任务的集合被称为一个元任任务( m e t a - t a s k ) 。一个元任务包括最 近到达的任务( 例如，在最后一个映射事件到达后的任务) 和在较早的 映射事件被映射但没有开始执行的任务。而即时模式启发式方法考虑仅 为了映射一次的任务，批模式启发式方法考虑在每个映射事件中直到任 务开始执行前为了映射的任务。 在即时模式启发式方法中，每个任务对匹配和调度仅被考虑一次， 例如：一旦映射被计算出后就不会改变。当到达率足够低时，一个任务 一到达映射者，机器就可以被准备好去执行该任务。因此，在即时模式 6 中使用映射者可能是有益的，所以一个任务直到下一个映射事件开始它 的执行时才需要等待。 在即时模式中，只要一个任务到达映射者，映射者就把该任务分配 给机器；在批模式中，在一个映射事件中需要被映射的无约束的任务的 集合被叫作元任务m e t a - t a s k 。( 在一些系统中，术语m e t a t a s k 被定义 在允许交互任务依存关系的一个方面。) 在批模式中，对于第i 个映射事 件，元任务m 。在时刻f 被映射，其中f 0 。初始的元任务m o 由所有先于 时刻r 0 到达的任务组成m 。= 训q t o 。元任务m t 对于k ) o ，由在最后 的映射事件以后的任务和已经被映射但没有开始执行的任务组成 m i = t j 【靠- l 口， q o ( 3 4 ) 伪随机比例规则 其中，代表任务k 选择资源，q 为随机产生的数，最是服从随机 比例规则阢为概率分布的随机变量。 f f ，( f ) 4 玎，( f ) 】4 i ze f , ( f ) 】4 叩，( f ) 】4 ， p 目。1工“以 【0 ， o t h e r w i s e ( 3 5 ) 其中， p k j 代表任务k 选择网格计算资溺的概率。以为任务k 可以在 其上执行的网格计算资源列表的集合。 计算信息素的每步更新。即： r j ( t ) = ( 1 一p ) r j ( f ) k ( ) 2 k ( ) + p a r , 。( f ) 局部信息素更新规则( 3 6 ) 其中，p 是局部挥发系数，在蚁群算法中，此处p = p o 常数，a r s , ( f ) 取一戤。 计算各个网格计算资溺执行任务k 前正在执行的任务累计时间预测 值t p 煽并进而求出其最大值m a 】【t p 酶i 印 印一2 t p r e l + k k v j ( t ) ( 3 7 ) 计算目标函数：全部作业在全部资源上的预计执行时间最小值m i i l t m i n t = m i n m a x t p r e , ，m i n t ) 记录m i n t 所对应的全体( k ， 优解被预分配一次完毕。 ( 3 8 ) s k ) 呻序列，全部作业即按此目前的最 恢复循环前的信息素； 循环次数加1 ； ，u n t i l 达到预分配的条件或次数时为止) 3 预分配结束后，用户代理按照所计算出最优结果进行网格计算资 源的分配。 4 当网格计算资源完成所分配任务后立刻进行全局信息素的更新。 k ( f ) = ( 1 一口) f ( t ) + 0 a r 。( f ) 全局信息素更新规则 ( 3 9 ) 其中，伊是全局挥发系数，t o ) 取l ( k 。 3 4 仿真实验与性能评价 3 4 1 调度系统的模拟设计和实现 1 网格仿真工具的选取 为了能够进行可重复的、可控制的实验，进行模拟测试是一个理想 的途径。通过模拟实验，可以快速和廉价的检验设计的模型和算法是否 正确，性能能否达到预期的目标。 目前已经有许多网格模拟环境和工具。其中g r i d s i m 是一个基于 s i m j a v a 的网格模拟测试软件包。s i m j a v a 是英国爱丁堡大学开发的一 个基于j a v a 的离散事件模拟包，被大量的模拟软件用来进行分布式环 境的模拟。g r i d s i m 在s i m j a v a 的基础上进行了扩展，能够模拟网格中 的异构资源和分配到这些资源上的应用任务。 g r i d s i m 可以对资源进行详细的模拟。它可以模拟时间共享的资源 和空间共享的资源；可以定义负载、性能( 例如用m i p s 来模拟处理器 性能) 甚至是时区( 这样能更好地模拟网格资源的全球分布特性) 等参 数，功能相当强大。g r i d s i m 将用户作业封装为g r i d l e t ，这是一系列 等待执行的指令序列；通过各种并行分命应用模型，g r i d l e t 被分配 到合适的资源上执行。g r i d s i m 没有特别限定使用什么分配策略或模型， 可以根据具体情况自行添加。 s i m j a v a 是一个基于离散事件的、面向进程的模拟包。它将一个系 统视为一系列交互的进程或实体，这些实体通过传递事件来相互通信。 目前s i m j a v a 的稳定版本为2 0 ，提供了统计和图形报表功能，能进行 输出分析。该软件包由英国爱丁堡大学开发，目前已有相当数量的基于 此软件包的模拟测试项目，例如g r i d s i m 等等。 本文目的是利用网格模拟工具g r i d s i m 设计一个网格仿真系统，用 于模拟本章所设计的网格系统模型，检验本章所引用的蚁群算法和下一 章提出的动态蚁群算法的效果。 2 定义实体 对应本章第一节提出的网格系统模型，设计的主要实体如下： ( 1 ) 网格计算资源目录实体( g r i dr e s o u r c ed i r e c t o r y ) 功能：负责周期性地检查和接收各个网格计算资源的注册请求，周 期性地检查和接收网格计算资源信息，进行资源发现和实时更新。用 户代理实体就是通过周期性地与之交互而获得实时的网格计算资源信 息的。注意：该实体实现了网格信息服务实体( g r i di n f o r m a t i o n s e r v i c eg i s ) 的功能。 表3 - 1资源注册信息表 l 系徽挚i 原擎l 资源特征l 蠹勰则l 说明： 系统重新分配的资源i d ：i d 号，类型为i n t ， 原资源i d ：i d 号，类型为i n t 资源特征：封装了资源i d 、资源信息素浓度、资源操作系统、体 系结构、和机器列表等资源的信息。 信息素更新策略：全局信息素更新规则。 ( 2 ) 网格计算资源实体( g 耐r e s o u r c e ) 功能：向网格计算资源目录实体注册；负责接收并在本地执行已分 配的任务( 由用户代理实体将其封装在实验e x p e r i m