网格市场中服务质量驱动下的任务调度算法

针对资源提供方不能完成用户所有任务的情况,提出一种服务质量驱动下的任务调度算法,即预算和截止时间限制下的最大任务完成数调度算法(DBCN).这种批调度算法结合了Min-min算法吞吐量较高和线性规划全局优化的优点,不仅考虑了用户的所有任务,同时还考虑了优先级较高的任务.实验结果表明,该算法在任务完成总数方面比经典算法Min-min和DBCT分别提高了约10.6%和22.0%,在优先级高的任务完成总数方面也有大幅度提高,分别约为20%和40%.     

网格任务调度模型的研究

网格任务调度是采用适当的调度策略把应用程序分配到异构的计算节点上进行高效的执行并返回正确结果的过程。本文研究了经典网格任务调度模型,分析了各自的优缺点,并提出了一种包含有树形全局调度模型和局部调度模型的两层结构模型,此树形全局调度模型通过负载从根节点自上而下的迁移,能够很好地实现网格系统的负载平衡。通过二叉树的节点删除算法能够很好地解决模型中节点的失效问题,因此具有很好的安全性和可靠性。     

基于网格平台的实时任务调度算法

网格任务调度的目标是在最短的时间内将任务进行合理分配并实现负载均衡,最终得到实现全局的最优化调度方案.本文提出了一种兼顾任务之间的依赖关系和负载均衡的网格任务实时调度算法.首先,将网格分成若干个簇,每个簇由PC机、任务调度模块、任务控制器、数据集控制器以及数据存储器组成.簇负责接收用户提交的任务,将这些任务存放在本地任务队列中.通过对任务依赖关系的分析,将任务分配给网格的簇,并根据任务的截止期和依赖关系计算任务优先级,优先调度优先级高的任务.仿真实验表明,在Makespan和花费方面,本文算法都优于传统的Min-Min算法.     

基于成本收益的用户参与在线信誉反馈系统驱动力研究

从感知成本和收益的角度,探索了用户参与在线信誉反馈系统的驱动力。实证研究发现,感知成本负向影响用户的参与度,且是影响系数最大的因素;乐于助人、个人分享动机以及感知收益对参与意愿具有正向显著影响;感知收益的影响系数最小。     

我国企业创新复合成本计算模式的机理研究

我国加入WTO以后,企业面临的市场竞争更为严峻,迫切需要进行成本控制、成本预测与决策,进而提升企业的竞争力.作为生成成本信息基础的成本计算模式已经成为我国企业自主创新关注的焦点.成本计算模式的自主创新应该是在科学地总结和借鉴先进的成本管理理论基础上,根据我国企业成本计算的实际情况建立的复合成本计算模式.而复合成本计算模式既要提供财务成本信息,又要提供管理成本信息.     

基于自尊水平和项目沉没成本的承诺升级研究

承诺升级现象在企业决策中时有发生,严重地影响了企业的文化建设和核心竞争力培育。为了寻找“承诺升级”的解释变量,本文引入决策者“自尊水平”和“沉没成本水平”进行检验,进行情景模拟实验,运用列联表的分析技术进行统计检验,结果发现在面临相同的沉没成本水平下,高自尊的决策者更容易做出承诺升级的行为;在低自尊水平下,面临低的沉没成本的决策者会做出更多的承诺升级,而在高自尊水平下,面临高的沉没成本的决策者会做出更高的承诺升级。     

基于收益管理的铁路客运市场应用研究

收益管理是利用特定的方法和策略,在企业的支持下保障市场和企业能够达到共赢的有效方法。在铁路客运市场中,采用收益管理可有效提高铁路客运部门的经济收入,其能够对铁路客运旅客进行优化处理,为乘客提供更为优质的服务,从而使得乘客的满意度提高,进而最大限度的增加铁路部门的收益。本文就基于收益管理的铁路客运市场应用进行了简要的分析,仅供参考。     

基于博弈论视角的三门湾渔业资源管理研究

目前,国内跨行政区的海域内渔业资源管理机制问题凸显,渔业资源管理成效落后于资源保护的现实需求,这与地方政府对渔业的重视程度及决策时的利益取舍有关。文章以地方政府需要权衡全局而作出决策为立足点,以沿岸流经三个县级行政区域的三门湾为研究区域,以海域内鳗苗渔业资源管理为研究对象,从博弈论角度分析了地方政府之间决策以及地方政府和渔民之间博弈的内在经济学关系。运用成本—收益分析法,引入机会成本等参数,构建了博弈模型,计算并分析了政府强监管均衡概率和渔民违法均衡概率及其影响因素,提出相应建议。结果显示,外部性、资源收益及机会成本等是影响地方政府决策的重要因素,在短期利益的追逐下,地方政府会倾向选择弱监管措施。分析认为,短视性和外部性是制约地方政府采取渔业资源保护措施的主要因素,也是目前渔民违法违规均衡概率偏高的原因。提出解决问题的关键在于,将地方政府管理渔业资源的外部性内部化,提高地方政府的渔业资源收益。创新资源管理模式和渔业资源利用方式,完善政府业绩考核机制等。     

对成本计算中成本还原方法的探讨

文章介绍了一种新的计算成本还原的方法--比重法,并通过例题来证明了方法的先进性.     

基于改进微粒群算法的网格任务调度方法

任务调度是网格计算环境中影响性能的重要因素。提出了一种新的任务调度方法,该方法先对任务执行时间进行预测,然后运用改进微粒群算法进行任务调度,达到最小化任务执行时间的要求,最终实现网格资源的优化分配。通过仿真试验对算法的有效性和性能进行了验证,并比较了与遗传算法调度方案之间的性能差异。     

一种基于聚类的云计算任务调度算法

任务调度是云计算中的一个关键问题.针对 Min-Min 算法负载不平衡的缺点,引入 K-means 聚类,提出一种基于 K-means 聚类和 Min-Min 的云计算任务调度的新算法.该算法采用 K-means 聚类方法依据任务长度对任务聚类进行预处理,然后根据 Min-Min 算法的机制进行任务调度.仿真结果表明,该算法具有较好的负载均衡性和系统性能.     

论市场经济行为中的义与利

义与利是市场经济的固有内容。"利"需要"义"的制约,而正当的"利"也必然合于"义"的要求;"义"天然包含"利"的内容,也是实现"利"的根本保障。在当前市场经济条件下,我们更应当强调"义"的重要性。     

引入多QoS开销适应度的云计算任务权衡调度

提出一种引入QoS开销适应度运算的云计算任务权衡调度算法,首先进行了支持多QoS因素任务调度问题描述与网格拓扑结构构建,进行云计算任务权衡调度对多用户QoS偏好的影响力数学度量,通过多QoS开销适应度运算的引入,根据计算资源的成本和数据传输时间,来确定分配任务的位置。为了适应云存储中的多QoS偏好,重新定义PSO的适应度函数,实现任务权衡调度算法的改进。通过仿真实验研究得出,采用该算法对云计算任务节点的聚类准确性较高,进行任务调度中的实时性好。通过多QoS偏好分析,引入QoS开销适应度运算,用户满意率有明显上升,适应度函数随不同类别任务变化,有效地反映不同类型任务的QoS偏好。展示了较好的云计算任务权衡调度性能。     

市场创新活动中的技术机会

技术创新成败的关键在于市场创新,而技术机会是市场创新的基础,技术机会为新一轮技术创新活动奠定基础,也会影响市场创新度的战略选择.市场创新活动中的技术机会可以根据市场创新域进行分类,分为产品创新域中的技术机会、需求创新域中的技术机会和用户创新域中的技术机会.对市场创新活动中技术机会的细分,有助于技术机会的把握.同时也需要以生命周期理论作为把握市场创新活动中技术机会的根本原则,以市场细分作为构建市场创新活动中技术机会的基本手段,以营销信息系统作为识别市场创新活动中技术机会的基础工具.     

交易成本与国债市场流动性:基于上海债市的实证研究

通过定性分析和回归模型分析,揭示了国债市场的交易成本和流动性之间的联系,分析了我国国债市场交易成本的构成及其影响因素,探讨国债市场交易成本调整对国债市场的影响,探究降低交易成本,提高国债市场流动性的措施。     

隐性保险、市场约束与我国银行业改革

本文采用1994—2003年间我国14家商业银行的面板数据，在引入国家隐性保险虚拟变量后，通过估计银行存款增长率对其风险变化的反应的方式来测度市场约束，发现我国银行业的市场约束非常微弱．国家隐性保险不仅保护了国有银行，也包括其他所有的银行。这对我国银行业改革的启示在于，必须尽快取消国家隐性保险，建立符合国情的显性存款保险制度。