1、本文針對網(wǎng)格環(huán)境下實體之間的信任關系存在模糊性的特點，及目前大多數(shù)信任模型把信任的模糊性等同于隨機性的不足，以模糊集理論為基礎，利用L—模糊集的理論，對網(wǎng)格環(huán)境下實體間的信任關系進行了自然語言的建模，建立了一種新的網(wǎng)格環(huán)境下基于L—模糊集的信任模型。該模型用語言變量刻畫實體間的信任，利用上下文無關文法進行形式化描述，用模糊算子刻畫信任等級，同時還給出了基于信任的三Ⅰ算法，并對基于信任的多條推薦規(guī)則進行了模糊推理，以達到對多條推薦信任的綜

2、合評價。為了評價這種信任模型的性能，給出了性能評價函數(shù)。仿真實驗的結果表明，該信任模型能有效地防止惡意節(jié)點的攻擊。 在此模型和Min—Min算法的基礎上，提出了基于信任的網(wǎng)格調度算法L—FSTM—Min—Min（L—Fuzzy Set Trust Model—Min—Min），該算法以模糊邏輯為基礎，使用三I算法對多條推薦信任規(guī)則進行模糊推理，達到對信任的綜合評價。GridSim網(wǎng)格模擬器仿真實驗結果表明，在同等條件下該算法與M