一个面向数据密集型网格的通信模型

在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通 信冲突问题,提出了一个多级分组通信模型MGCM(Multi-level Grouping Communica tion Model)).给出了由多机群组成的数据密集型网格数据节点DGDN(Data-intensive Grid Data Node)和完全图通信等形式化定义.利用主动队列、被动队列机制,研究了单个机群内的分组通信算法GCA(Grouping Communication Algorithm)以及双机群内的计算机之间的完全图通信问题GCAD(Grouping Communication Algorithm in Double computer clusters). 基于网络距离机制、GCA和GCAD,设计了DGDN上的多级分组通信模型.理论分析和实践表明 ,该模型有效地解决了数据密集型网格环境下通信峰值所造成的并行计算效率低下的问题. 该模型适合于基于网格的数据密集型并行计算.      

网络分布式并行计算的负载平衡

利用分布式系统动态负载平衡的原理,设计了一种适应网络分布式并行计算环境的负载平衡实现机制,采用集中式负载信息收集策略,集中和分布式相结合的传输控制策略.定义了一种新的复合型负载指标来衡量各处理机的负载程度.讨论了相应的理论和实现中的关键问题,给出了主要的实现策略和算法.仿真比较研究表明这种体系结构和相应策略能对网络环境下分布式并行计算提供有力支持.      

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

一种扩展的随机DAG模型

针对并行程序结构产生任务计算量和通信量随机性的情况,提出了一种扩展的随机DAG(Directed Acyclic Graph)模型,同时考虑了计算环境异构性和并行程序结构带来的计算时间和通信时间偏移量;基于此扩展的随机DAG,给出了DAG中节点的EST(Earliest Start Time)和偏移量的计算方法,以标准方差和平均值的和的数学期望来表示;最后,给出了基于扩展随机DAG的并行程序建模方法,通过计算实例验证了该扩展的合理性.实验结果表明,通过优化并行程序结构,可以提高并行程序的执行效率,并且更好地实现并行计算负载平衡.      

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题,首先,系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次,以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标,建立了混合整数规划模型,进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化,下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后,通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

分布式系统中的冗余任务分配研究

提出了分布式容错系统的任务分配算法,算法考虑了系统任务的周期性、冗余性、适应度、重要等级等特点,以处理机负载平衡为目标,通过三步静态分配实现了任务在处理机中的冗余分布,即使同一任务的活动任务、准活动任务和睡眠任务分布在不同处理机中.对系统执行过程中的处理机故障,启动冗余任务动态唤醒算法,通过任务状态的转换实现系统重构.冗余任务分配算法既能满足系统可靠性要求,又可保证系统重构的实时性.     

机群环境中基于信度模型的作业调度算法

提出了一种新的机群环境下的作业调度算法,该算法基于信度模型.在信度模型 中,每一个计算节点是一个信度实体,系统根据信度实体的物理能力、当前状态、历史作业完成情况,对节点进行信度评价,赋予其相应的信度值,调度算法根据信度实体信度值为作业分配合适的资源运行作业.同时,调度系统还对机群系统的整体信度进行评价,并根据估计的作业运行时间和完成期限对作业做信度要求折算,调度系统根据机群系统的整体信度情况和作业信度要求来决定是否接受该作业请求.在OpenPBS机群调度系统上实现了该算法,并通过GridSim工具包与先入先出FIFO(First Input First Output) 算法和Libra调度算法进行了模拟对比试验.试验结果表明,该算法是有效的.      

星载操作系统中面向混合多任务类型的两级准入控制策略

随着空间技术的发展,星载操作系统从单一任务类型的封闭式系统转变为多种任务类型混合的开放式系统,此时系统的可预测性难度和不确定性增大,而现有的表调度策略已无法解决该场景下多任务类型混合调度时的可调度性分析问题,同时也不能支持系统运行时新任务的动态载入,阻碍了星载操作系统的智能化和多样化发展.针对该问题,本文以保障航天器的实时性需求及功能的可扩展性为研究目标,提出基于任务关键等级的两级准入控制策略.通过模型建立对任务的时间特性进行了描述,并全面分析了高优先级任务产生的最大干扰时间,进而分别提出基于干扰时间上界和基于响应时间分析的可调度性判定方法.实验结果表明,相较于现有算法,本文方法极大地减小了高优先级任务干扰时间的计算开销,并通过对任务运行时信息的追踪,改善了算法实时性能,提升了处理器利用率,为解决航天器系统中零散任务的准入控制问题提供了理论基础.     

基于DTC和GPGP的多UCAV任务规划方法

以任务分析和环境建模仿真框架作为任务结构的描述模型,建立了无人作战飞机的任务模型描述及任务规划问题描述方法.提出了基于启发式设计准则的无人作战飞机任务规划算法,并在任务规划过程中集成路径规划.以通用局部全局规划协调理论为基础,提出了集成通用局部全局规划协调机制和同步协调机制的多无人作战飞机协同任务规划系统结构,对通用局部全局规划的任务规划过程进行控制和协调.仿真实例证明了任务规划算法的可行性.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

基于分布式平台的FDTD并行算法

基于分布式平台开展一种新的时域有限差分（FDTD）并行算法研究,该算法基于VC++、CUDA5.0平台开发,调用Intel MPI 4.1.0库进行测试,在上海交通大学高性能计算中心图形处理单元（GPU）集群、上海超级计算机中心的“魔方”商用超级计算机以及国家超级计算济南中心的“神威蓝光”国产超级计算机等平台开展软件调试。通过对纯CPU、GPU以及CPU和GPU的混合测试,线程调度水平、核心函数处理速度得到明显提升,同时减少了通信执行时间比例,提高了加速比和并行效率,最后以2×2微带阵列为验证模型进行拓扑优化测试,结果证明该算法准确、有效。      

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

基于CCR带并行腔双集束型设备调度方法

为有效解决450mm晶圆制造中带有并行处理腔的集束型设备群调度问题,提出了基于产能约束资源（CCR）的调度方法。首先,综合考虑多品种加工、晶圆驻留和资源约束等特征,以系统总完工时间最小作为目标,建立带并行腔双集束型设备调度数学模型;其次,为优化机械手作业顺序,对CCR实施锁定-收紧-松弛（LTL）策略,构建了一种以CCR为界的分段调度算法;最后,进行了仿真实验分析。结果表明本文提出的算法是有效和有竞争性的。      

异构计算系统中独立任务调度的混合遗传算法

有效的任务调度是异构计算系统获取高性能的关键因素之一,由于任务调度问题是NP-困难的,为了获取尽可能好的解,文献中存在许多启发式调度算法.针对异构计算系统的独立任务调度问题,基于遗传算法和最小完成时间算法MCT(Minimum Completion Time),提出一种新的混合遗传算法,它采用遗传算法来进化任务调度的优先队列,然后再使用MCT算法把优先队列解码为一个有效的调度,与文献中其它算法进行比较表明,它不但能产生更好的调度结果,而且有很好的收敛速度.      

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

TT-RMS:时间触发网络通信表生成算法

针对时间触发网络依据全局时间进行触发数据通信的特点,提出了一种基于单调速率调度(RMS)调度机制的通信表生成算法时间触发单调速率调度(TT-RMS),来生成时间触发网络的通信表.TT-RMS算法在安排消息时间槽过程中,首先根据消息周期,计算出各个链路的总负载,再根据链路的消息周期和总负载,通过RMS机制进行消息排序,确定出消息调度的先后顺序,最后根据时间槽的分配状态进行消息调度,优化了消息的调度过程.所提算法的计算时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n).目前广泛研究和应用的可满足性理论(SMT)通信表生成方法,其计算时间复杂度通常是多项式级,有时计算时间不收敛.实验结果显示,TT-RMS调度的网络单个链路负载最大可接近100%,计算时间在1 ms左右,平均可调度网络负载是SMT方法可调度网络负载的两倍.TT-RMS通信表生成算法具有计算时间短,可调度消息负载多等优点,可以更好地满足航空航天复杂系统中上千条实时消息流的调度需要.      

基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法

投影寻踪方法能有效提取数据中的非高斯结构凸显异常信息,但在求解最优投影方向时存在计算量大、运行时间长的问题,为提高处理效率,提出一种机群环境下的并行算法.选用偏度和峰度组合作为投影指标,将所有像素光谱作为特定投影方向集依次搜索,求解最优投影方向.在并行计算各候选方向投影指标时,分割图像数据分布存储于各机群结点,数据子块朝候选方向并行投影后,将指标计算式变形分解,使各结点在指标计算过程中所需数据均为本地数据,解决数据局部性问题,并采用一种"轮流作主"的机制提高算法负载均衡程度.利用实用型模块化高光谱仪数据在机群系统上进行测试,达到了较好的加速效果,表明该并行算法具有良好的并行性能.