在过去的几年中,复杂网络的研究得到了迅速的发展,已经遍及各个学科领域,如生物学、物理学,甚至社会科学,究其原因可以把它归结为以下两点:(1) 随着计算能力的提高,使人们能够对包含数以千万计节点的各种现实网络进行研究,这在以前是无法实现的;(2) 人类迫切需要从整体上去认识各种复杂网络内部各部分之间的相互关系,以揭示出具有某些指导意义的宏观规律。经研究发现,大量的实际网络都具有复杂网络的一些特征,Internet就是其中的一个典型代表。 “计算”作为理论和实验二者之间的桥梁,已成为一种重要的科学研究方式,在很多领域中已经成为一种重要的甚至是不可替代的解决问题的方法和工具。但随着人们求解问题领域的不断拓展,所遇到的问题也越来越复杂,而且规模也越来越大,解决这些问题所需要的计算能力也在大幅度提高。在这些新问题的求解过程中,局部的计算资源已经无法满足这样的计算需求,因此打破地域的限制来实现更大粒度和更大范围的资源共享就成为一种必然的需求。而Internet作为一种集成了各种计算资源、存储资源、信息资源的超大规模的复杂网络计算平台,无疑为解决以上需求提供了良好的计算环境支持,但同时还有一些问题需要解决。 Internet作为迄今为止最复杂的人工系统,在其杂乱无章的表象下却隐藏着令人吃惊的大范围模式的秩序与结构。为此,本文通过分析研究CAIDA的Skitter项目提供的Internet监测数据中蕴藏的某些复杂网络的特征和规律,来研究复杂网络上的计算迁移问题。 提出了“计算迁移”的思想。由于处在不同地域的用户对计算需求的不平衡性,导致了Internet上的资源呈现出不均匀分布,即在一些小生境中,资源丰富,而在另外一些小生境中,却资源匮乏。另外,Internet上各种网络设备的移动性和链路的多变性,使资源不再固定或稳定,而是动态变化的。在这种资源动态变化以及分布不均匀的环境中,为了实现有限资源的最大化利用,当本