1.1 研究動機與目的
網格(Grid)運算系統已經被提出且應用在一個新的領域，有別於傳統的分散 式運算系統。是因為網格運算系統注重於大規模的資源分享、創新的應用和在相 同的案例中，有別於分散式系統的高執行方針[1-3]，因此網格運算系統是一種 廣域分散式系統。在網格原理的基礎下，現實生活中的特定問題如：調整資源分 配與動態且大規模的分散式程式問題的處理[4]。
1997 年，美國加州柏克萊大學的天文實驗室發起了一項有趣的科學研究計 畫：SETI（Search For Extraterrestrial Intelligence），想要分析天文望遠 鏡所接收的無線電訊號，從中探索是否隱含外星生物的傳遞訊息。由於所收集的 無線電訊號量十分龐大，必須同時建置好幾臺超級電腦，才有能力分析所擷取到 的微弱外太空訊號，然而柏克萊天文實驗室在當時，並沒有足夠的經費來投入這 個計畫。於是他們想到了一個替代方案，號召全世界的個人電腦使用者，參與這 個計畫：每個人只要在電腦中下載並安裝一個 SETI@home 的螢幕保護程式，當電 腦處於閒置狀態的時候，SETI@home 程式即伴隨著螢幕保護程式執行而啟動，此 時從柏克萊大學天文實驗室中的伺服器，即會透過網路傳送一些天文訊號資料至 SETI@home 的程式中，進行運算及分析，完成分析與運算後，再由網路傳送回天 文實驗室中的伺服器。
在資料分析的期間，如果個人電腦的使用者重新回到工作崗位上時，
SETI@home 程式即會隨著螢幕保護程式的停止而結束，並暫停目前的運算分析動 作，一直到下次 SETI@home 再隨著螢幕保護程式被啟動才會再繼續分析。
這樣透過網路達到「分散運算需求到多臺主機」的做法，我們即稱為「網格 運算（Grid Computing）」。柏克萊天文實驗室成功地號召了二百萬臺以上的電腦 在使用者閒暇之餘，進行天文無線資訊的分析。由於分析的動作是在電腦閒置的 時候才進行，因此這樣的作法並不會造成任何使用上的不便。但就柏克萊天文實 驗室而言，這二百萬臺的個人電腦整體所提供的總運算能力，可以媲美數臺超級 電腦所達成的運算能力。
「找出閒置的 IT 剩餘資源即時回收，並透過網路再利用於其他需要 IT 資源 的地方，以增加 IT 運算資源的使用率，減少 IT 成本的支出」，這樣一個 IT 資 源循環、再利用的做法就是「網格運算」吸引人的地方。網格運算的理念，起初
是因分享的想法而不是為了交換資訊而提出，但現在相當於直接存取資源包含電 腦，軟體和硬體等等。
最 近 ， 廣 域 網 格 技 術 (global grid technologies) 和 於 特 定 的 Globus Toolkit，朝向於開放式網格服務架構(OGSA)發展，使網格系統可以提供一種可 以擴展的基礎架構，使各種組織可以提供他們所擁有的服務和整合可靠的特定資 源[5]。當一個組織想要在網格上提供一種新的服務，為了使服務可靠度最大化，
他們也許會希望可以讓他們的資源分佈最佳化。
一般而言，網格服務需要使用一組資源來可靠地完成任務，資源管理系統 (RMS)是網格的中樞，在網格服務的管理上，RMS 扮演著重要的腳色。他是服務 請求和服務提供的媒介，控制 RMS 來存取和使用資源[6]。那些服務由一個或數 個資源管理站來管理。資源管理站可以經由網域網路來交換資訊，以得到他們所 需要的資源。因此，為了提供網格服務，分佈所需資源在網格上是必須的。資源 可以是軟體程式，硬體設備等等。為了使提供網路服務最佳化，系統在花費的限 制下也許想知道有多少多餘的資源可以提供和如何分佈他們於網格上，可以使網 格可靠度最佳化。
1.2 研究方法與論文架構
本篇論文參考[3]裡的網格服務系統的虛擬模型與估測演算法來估算網格服 務可靠度，提出在網格服務分析問題的最佳化數學模型和應用基因演算法(GA) 來解決問題，然後修改演算法和最佳化數學模型，最後應用序的最佳化(OO)來節 省運算時間。
相同的演算法已經被研究於傳統的小規模分散式系統，[7]是最早研究分散 式程式/系統可靠度的論文之一。他們建構可靠度數學模型用於分散式系統，但 無法直接執行於網格服務可靠度的分析，這是因為假設在運算時，連結與節點的 特性是不變的。在此研究之後，延伸此研究的可靠度數學模型，更近一步研究 [8-14]。假設在傳統小規模的分散式系統的運算特性是固定的，其交換資訊的大 小和處理時間可以忽略，也許是一個好的近似。然而在網格系統中，因為網格的 廣域和動態特性，所以經由網際網路，交換資訊量的大小使運算時間與通訊時間 不能忽略。因此，原本已存在的數學模型和演算法用於小規模系統的可靠度分 析，不能簡單的應用在網格系統和服務來研究可靠度。
因此我們研究分析網格運算系統的可靠度。從[3]中考慮他們的大規模和大 範圍特性。由這個結果的延伸，首先制定本篇論文的數學模型，分析，估測和網
格服務可靠度。利用這些規範，然後提出網格服務分佈的最佳化模型和發展 GA 來解決這些問題。
本篇論文其餘的主題如下：第二章節描述網格系統與服務的特性和提出網格 服務可靠的模型和估測演算法。第三章節介紹網格服務的資源配置和他的最佳化 模型，然後使用 GA 來解決問題。第四章節修改第二章節中的演算法和修改第三 章節中的最佳化模型因條件限制而提出的補償運算子。第五章節使用兩個例子來 顯現出模擬程序和演算法的效用。第六章節為本篇論文的結論。