网格是一种解决复杂科学问题的新兴计算平台,网格中包含大量异构、分布式、跨管理域的资源,这给网格资源管理带来了极大的挑战。传统的以系统为中心的资源管理策略只考虑系统的吞吐率和执行任务的总时间,没有考虑用户的效用,也不能激励资源拥有者贡献他的资源。网格经济学的提出能够有效的解决上述问题,其中拍卖模型能够更好的促进竞争,完成资源的优化配置,具有较高的经济效率。本文设计了一种基于智能代理的网格资源双向拍卖机制,包括网格资源双向组合拍卖协议和智能代理的竞标价格决策机制两个部分。在双向组合拍卖协议部分,用户和资源同时密封投标,网格信息服务器作为拍卖组织者负责匹配双方投标。组合拍卖的胜标确定是一个NP完全问题,由于传统算法的局限性,引入稻田优化算法、联赛冠军算法、蝙蝠优化算法和群搜索优化算法解决该问题。胜标参考的指标除了市场盈余还包括总体威望,其目的是提高用户和资源方的满意度。设计了基于反馈评分的威望系统,反馈评分是威望更新的直接依据,并引入威望衰减系数和评分用户的信誉度等来减弱恶意行为对系统造成的影响,增强威望系统的健壮性。在竞标价格决策机制部分,设计了基于BP(back propagation)神经网络的竞标价格决策机制以增加资源消费者和资源提供者的收益,减少因获取知识不充分给他们带来的损失。以投标者的历史竞标数据作为BP神经网络训练的样本,综合考虑各种影响投标价格的因素,动态的适应市场变化,达到科学决策的目的。本文对所设计的基于智能代理的网格资源双向拍卖机制在GridSim平台上进行了仿真实现和性能评价,从分析结果得出,双向组合拍卖协议能够在增加较少时间开销的条件下提高市场盈余和用户成功交易的任务数；基于BP神经网络的竞标价格决策机制能够提高用户方和资源方的收益。测试结果表明本文设计的拍卖机制是可行有效的。