【作者】 尚庆红； 佘堃； 周明天； 代星科；

【Author】 SHANG Qing-hong, SHE Kun, ZHOU Ming-tian, DAI Xing-ke (School of Computer Science & Engineering, UESTC, Chengdu 610054, China)

【机构】 电子科技大学计算机科学与工程学院；

【摘要】 传统的网格资源发现方法没有考虑节点和资源本身性能的优劣性。针对这一问题,提出了基于马尔可夫决策过程(MDP)的网格资源发现方法,利用其对固定目标的最优搜索理论建立MDP模型实现报酬最优的资源发现,并对该模型仿真分析,验证其性能。更多还原

【Abstract】 The performance quality of grid nodes and resources is not considered in traditional methods of grid resources discovery. Aim at this problem, this paper proposes a method of grid resources discovery based on Markov Decision Processes (MDP). Using it’s superior search theory of fixed target to establish a MDP model to search a resource with most reward, and do a simulation analysis for this model to validate it’s performance.更多还原