多QoS需求驱动的网格资源调度：Q-Min-Min算法优化

该篇论文主要探讨的是网格资源调度问题，针对网格用户多维度的质量服务（QoS，Quality of Service）需求，特别是当这些需求涉及性能和信任两个类别时。性能QoS包括优先级、时效性、精度，而信任QoS则涵盖了安全性与可靠性等指标。为了更好地满足这些复杂的需求，研究者引入了满意度函数模型和经典的Min-Min算法作为基础。 首先，作者构建了针对每个QoS维度的满意度函数模型，如对于优先级、时效性、精度性，以及安全性和可靠性，分别建立了相应的函数来量化用户对服务质量的满意度。然后，这些单一的满意度函数被整合成一个综合的QoS满意度函数模型，这一模型考虑了所有QoS因素的整体影响。 在此基础上，提出了多QoS约束的网格资源调度算法，即Q-Min-Min算法。相比于传统的Min-Min算法，它不再单纯依赖期待执行时间（ETC），而是根据服务质量综合满意度（QSM）来进行资源分配。这种调整旨在提高调度的灵活性和用户满意度，确保资源的高效利用。 通过GridSim仿真实验，研究者验证了Q-Min-Min算法相对于Min-Min算法在处理任务跨度和成本方面的优势。结果显示，新算法能够提供更优的调度结果，这有力地证明了基于多QoS需求驱动的网格资源调度策略的有效性和实用性。 论文还提到了该研究得到了国家自然科学基金、十二五国家科技支撑计划、广东省自然科学博士启动基金以及广东工业大学教学质量工程基金等多个项目的资助，作者团队由四位学者组成，他们在电子商务、管理信息系统以及决策理论等领域有着丰富的研究背景。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的网格资源调度方法，它能更好地满足多维度QoS需求，通过满意度函数模型优化资源分配，从而提升网格服务的整体质量和效率。这对于云计算和分布式计算环境下的资源管理具有重要的实际应用价值。