由于网格资源的自治、分布、异构和动态变化等特性,如何有效地管理和调度资源是网格计算领域中的一个关键问题,至今仍未得到满意的解决。提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,为各类Agent设计了动态模糊知识库,并研究了基于动态模糊知识的模糊Q学习算法。算法较好地满足了网格资源管理中的智能适应性、扩展性及调度优化的需要。通过模拟实验验证了所研究模型和算法的有效性和效率。
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