● 摘要
随着互联网技术的应用和发展，很多应用领域对互联网资源的有效聚合与综合利用提出了迫切的需求，出现了许多新型的网络计算模式，如对等计算、网格计算、虚拟计算、云计算等，并引起了学术界与产业界的广泛关注，使得面向网络的资源共享与协同技术成为分布式计算领域中的前沿研究问题。但是，由于互联网资源具有动态、分布和自治等自然特征，使得资源共享是一个不断演化的过程；同时，由于互联网的开放性，资源共享参与主体具有行为自主性，存在着大量理性和恶意实体，这些实体会以不同的方式影响（促进或者破坏）资源共享，因此，如何实现资源共享朝合理方向演化，如何建立一个既有利于理性竞争，又减少恶意干扰的计算环境，成为资源共享研究中关键问题之一。首先，对资源自主共享行为的分析是实现网络资源共享可控演化的基础，但现有研究工作要么侧重静态分析，忽略了资源的动态特征；要么在动态分析中依赖资源主体行为完全理性的前提假设，即资源主体具有高度的预见性和预测能力，永不犯错，但在实际环境中经常出现由软硬件错误导致的资源失效，即资源主体无意间犯错。因此，需要基于有限理性的行为空间，建立新的动态分析方法，分析资源共享的演化规律。其次，为了实现资源共享演化的可控性，需要基于演化规律研究演化的可控制机理，表现在三方面：第一，由于理性实体搭便车（Free-riding）现象的泛滥，直接导致很多资源共享系统内部的可用资源不足，降低了系统本身的应用价值，需要提供统一考虑用户和服务方共享理性的激励设计方法；第二，虚拟组织是当前实现异构、自治资源按需聚合与协同的典型方法，为了防范虚拟组织非法授权带来恶意实体的威胁，需要对虚拟组织实行统一安全管理；第三，由于网络环境的分布、动态等特性，资源主体无法获得理性和恶意实体的全部信息，进而对资源的自主共享能力和分配调度等核心运行机制提出了更复杂的要求，需要研究资源的自主管理和动态决策问题，使其能自主适应网络环境的动态变化。针对上述问题，本文通过分析网络资源的特征及其对资源共享可控演化的需求，重点研究资源共享的演化原理及可控演化的协作激励、安全可信保障和自适应优化分配的机理，论文的主要研究结果如下：（1）研究了网络资源共享的演化原理。通过分析典型的资源组织管理模式，建立了组织间资源共享的演化博弈模型，并基于该模型分析了资源共享系统的演化稳定性，从宏观的角度讨论了网络计算环境下资源共享关系的动态变化，并重点研究了制约共享系统演化稳定性的三个关键因素，即共享获取的经济利益、用户的消费效用、以及不安全共享带来的风险对实现资源最大化共享的作用原理，从而为演化可控制机理研究提供理论基础。（2）提出了一种基于多代理合同的资源协作激励机制。该机制针对大规模分布式应用对多网络节点闲置资源的聚合需求，综合考虑了任务调度过程中交互方的共享理性，给出了最优激励合同的设计方法，根据该方法得到的最优合同既能保证用户消费效用的最大化，也能促使服务节点合作完成任务，为用户提供可确保的服务质量；此外，该机制还采用一种无需用户额外补贴的信号揭发方法，可高效抵制服务节点间的共谋欺骗行为，进一步确保最优激励合同的实施效果。（3）提出了一种基于属性的访问控制策略合成机制。针对虚拟组织聚合资源的安全共享需求，本文首先建立了基于属性的访问控制策略合成代数模型，其具有更强的策略合成方式表达能力，既支持商业协作应用中的策略协商，又支持广泛应用于分布式环境的基于属性的访问控制；其次，通过讨论代数模型中策略表达式的若干代数性质，提出了一种基于表达式的代数性质去评价策略合成方式的方法；最后，为了支持对虚拟组织中资源实施灵活而有效的局部评估，给出了将策略表达式翻译成逻辑程序的翻译器。（4）提出了一种基于信任的自适应资源优化分配机制。针对信任因素对建立稳定资源共享关系的重要影响，我们采用以消费者投标单价和信任度的加权平均为基准分配资源的方法，既能鼓励理性节点共享资源，又能抵制恶意节点，提高系统的可用性；其次，针对节点间信息不完全的特性，该机制基于Q学习技术使管理节点具备自主优化决策的能力。理论分析和仿真实验均表明，即便在完全动态的网络环境下，节点都可通过学习获得近似最优的资源分配策略，并使得资源的长期利用率最大化，从而实现资源的自适应分配。