摘要：根据仿真网格资源的特性,采用扩展的WSDL描述仿真网格资源的属性,应用机器学习算法进行资源调度,建立了集中-分布式仿真资源管理模型;在分析分布交互仿真任务特有需求的基础上,提出了一种基于支持向量机（support vector machine,SVM）机器学习的仿真资源调度模型。该模型基于资源描述提取资源的特征量进行规范化处理,采用SVM和增量SVM技术进行分类,调度代理在分类训练结果的基础上进行调度。实验表明,该调度模型可以更好的性能获得联邦（Federation）整体最优的调度结果。

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