[发明专利]一种基于超边际分析和博弈的分布式资源分配方法

说明书

技术领域

本发明涉及可分布式技术领域，特别是一种基于新兴古典经济理论中的超边际分析和博弈理论资源分配方法。

背景技术

随着海量数据的出现，分布式计算越来越广泛地应用于理论计算和各类应用。分布式计算的思想是将需要进行大量计算的项目数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后统一合并得出数据结论。随之发展而来的技术有很多，如网格计算、志愿计算以及云计算等，每一种技术都有其特点。

1.Foster等人提出的网格计算(Grid Computing)是目前应用中最为成熟的一种分布式计算。网格计算将分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”并进行服务，很好地体现了分布式计算的思想。不过由于结构相对固定，并且需要对一些科研机构进行开放，因此灵活性和整体效用略显不足；

2.志愿计算(Volunteer Computing)的最大优势是灵活性。现行的较为成熟的应用，如Berkeley的BOINC，充分利用了网络上的闲置资源，允许参与者随时的登入/登出，是极为灵活的一种分布式计算。不过志愿计算不允许参与者之间互相使用资源，所有参与者都是为一个统一的项目服务，如SETIhome，EinsteinHome，ClimatePrediction.Net等，而且为了保证灵活性兼顾正确性和安全性，需要将同一子任务分发给不同志愿者进行计算并进行统一校验，整体效用方面不够出色；

3.云计算作为新兴的一种分布式计算应用，可以认为是网格计算的进一步发展。通过进一步完善虚拟化技术，达到令用户使用计算资源如同日常使用水电一般，随需随用。目前已形成产品的有Amazon的弹性计算云EC2，Google的Gmail、Webseareh，Microsoft的数据并行编程模型Dryad。达到按需分配，便需要对每一位用户的请求进行优化，即系统整体效用的最大化。这是一个难点，也是目前大多数有关云计算的应用仍处于研究阶段的原因。

从分布式计算的现行应用来看，虽然可以很好的利用网络上的闲置资源，将一台计算机难以处理的海量数据任务进行执行，系统的整体效用仍存在不足。而且对于新兴的分布式应用如云计算来说，整体效用的提高更成为了提高性能的一个瓶颈，已经是一个亟待解决的问题。

经济理论应用于计算机领域已经有很长一段时间，比较常见的是拍卖模型和博弈模型，这两种模型的特点很适于计算机环境。绝大多数被使用的经济理论来源于新古典经济理论，其最显著特点为：资源稀缺条件给定的情况下，研究如何分配现有资源最大化收益，同时生产者与消费者是分离的。这并不符合现实生活中的实际。就计算机环境下的资源分配而言，一台计算机，一个节点可以即是资源的提供者又是资源的使用者。本发明采用的新兴古典经济理论，其基础便是生产者与消费者的统一。对于处理资源分配问题，其思想为在资源稀缺程度不确定的情况下，研究如何提高商品的生产率以降低资源的稀缺程度。分布式环境中的数据是海量的，虽然研究在有限资源中最大化收益是有效的，不过收益是存在上限的，更为重要的是没有为技术进步留下进口。相比之下，新兴古典经济学中的研究思路更具有发展潜力。

发明内容

针对现有技术中的上述不足之处，本发明提供一种以提高系统全局效用为目标，通过研究新兴古典经济学中的比较优势理论，超边际分析理论以及动态议价模式，进而最大化系统整体效用的资源分配方法。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于超边际分析和博弈的分布式资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定任务的比较优势节点；

判定节点序列的状态；

对满足条件的节点序列采用博弈超边际分析机制；

所述条件为：对于一个节点序列<i，j>，

C_i∩R_j≠φ，C_j∩R_i≠φ                (2)

式中，Ci为节点i的比较优势的任务集合，Rj为节点j上的任务请求集合，Cj为节点j的比较优势的任务集合，Ri为节点i上的任务请求集合；

所述博弈超边际分析机制的流程为：

输入节点的比较优势任务矩阵T，并输入节点的网络条件矩阵K；

确定进行超边际分析的节点序列；

根据节点序列在K中的对应值，判断节点间选择的分配模式；

如果属于自给自足分配结构，则构造相应结构的目标函数及约束条件并进行自给自足分配；