任务并行程序设计模型Lily Task在分布存储环境下的设计与实现

LilyTask是一种以任务为单位、基于任务并行的计算模型和程序设计模型。本文介绍的LilyTask系统基于LilyTask模型，对在分布内存环境下实现任务池系统进行了有益的尝试，较好地解决了任务并行在分布存储环境下遇到的任务间关系、嵌套任务、一致性等相关问题。此外，本系统还采用函数索引技术实现分布环境下的任务迁移，通过任务窃取策略有效地实现负载平衡。     

分布交互环境下的组播通信技术

分析了分布交互环境下组播通信技术的基本概念和实现通信的技术难点。在VJ++6.0环境下,用Socket编程实现了分布交互仿真环境下的任意分组的通信及加入或退出通信组的功能。     

网格计算环境下分布并行计算的一种实现方法

网格计算为人们处理很多复杂问题提供了新方法。文章利用GlobusToolkit来构建网格计算环境,并把它扩展为分布并行计算的支撑环境,为实现分布并行计算提供了新方法。讨论了任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出了基于网格计算环境下的一个分布并行计算实例,取得了令人满意的实验结果。     

分布交互仿真中的综合环境建模

分布交互仿真中的综合环境建模不仅是实现环境数据表示，重用、交换的关键，也是实现高度互操作性的核心，本文首先介绍了分布交互仿真中的自然环境，分析了综合环境的建模，数据表示与交换。接着，介绍了实验综合环境建模以及环境数据表示与交换的SEDRIS技术，并重点对SEDRIS的数据表示模型和API进行了阐述和分析。最后给出了使用SEDRIS的方法和开发HLA环境联邦的过程。     

基于Scilab的分布式并行计算方法的研究

文章利用Scilab构建分布并行计算的支撑环境，为实现分布并行计算提供了新方法。设计了Netbutterfly Grid Computing System（NGCS），讨论了NGCS的体系结构，任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出网格计算环境下基于Scilab的一个分布并行计算实例，实验的结果是令人满意的。     

基于CORBA的并行编程环境的设计与实现

作者设计并实现了一种基于CORBA模式的并行编程环境POVPE（并行面向对象可视编程环境）,它将传统的单机编程环境中的功能模块在分布式系统环境中进行了分布组织,并用CORBA完成分布模块的交互。文章介绍了该系统的功能描述和体系结构,着重阐述了瘦客户编程、实时远程编译、离线运行等关键技术,并从语言的角度给出了系统的实现方法。     

分布交互环境下的视景系统研究与开发

分析比较了几种常用视景开发工具在分布交互环境下的特点，指出采用MultiGen Creator和Vega进行分布交互环境下的视景仿真系统的开发是一条简单快捷的途径。讨论了分布交互环境下对视景系统的要求，及其所要解决的关键技术。采用MultiGen Creator、Vega以及VR—Link开发出了基于HLA的水下航行器分布交互环境下的视景演示系统，实现了基于Vega的视景仿真系统和HLA系统的互连。     

分布计算工作流环境的分析

对于工作流的分布环境,群体与分布对象技术是当前最主要的两种实现方法。本文提出了一种基于群件实现工作流系统的方法。同时对各种分布技术进行了分析和比较。     

国防科技大学计算机学院工学博士学位论文摘要

<正> 本文的主要工作围绕高效、灵活的分布对象计算环境技术的研究展开,包括:(1)基于分布对象计算提出了分布对象层次抽象模型,定义了分布对象的抽象层次。综合Agent技术与分布对象计算深入研究了分布对象计算环境的总体框架。基于AOP技术的构件技术,通过层次抽象模型细化总体框架,提出了一种开放实现的层次式分布对象计算环境框     

分布计算环境中实现对象互操作的联邦交易模型

本文依据分布计算环境（ＤＣＥ）中所提供的目录服务并结合开放分布处理（ＯＤＰ）所提供的交易服务，提出了实现分布计算环境中对象互操作的联邦交易模型。给出了该交易模型在ＤＣＥ中的实现结构模型。     

未来新型计算模式—云计算

云计算是近两年IT行业的新型计算模式,它将对人们未来的生活方式和工作模式产生深刻的影响。文章介绍了云计算的演变过程、定义、特点以及它的主要形式,探析了云计算的关键技术、与网格计算的区别和应用现状,最后对云计算的未来趋势作了前景展望。     

普适计算的信任计算模型

信任和安全有紧密的联系,当前的安全技术都隐含地与信任相关.普适计算环境是一个开放的环境,相互合作的主体具有自发性和不可预知性.在互相不知道的主体之间进行交互,必须有足够级的信任.普适计算比传统计算更强调信任的作用.本文在分析普适计算的信任特征后给出了适合该环境的信任计算模型.证明了普适计算环境中的信任关系是偏序关系,根据信任Hasse图,我们给出了信任评估机制.最后分析表明该模型满足Lamsal的普适计算信任建模要求.     

Quantum Computing vs. Coherent Computing

In this review article, we compare the performance of two computing systems: quantum computing and coherent computing. A layered architecture for circuit-model quantum computing, employing surface code quantum error correction, has been recently discussed. Using this concrete hardware platform, it is possible to provide resource analysis for executing the fault-tolerent quantum computing for prime number factoring and molecular eigen-energy calculation that cannot be solved by the present day computing systems. A particular quantum computing system could solve such problems on the time scale of 1-10 days by using 10⁸ – 10⁹ physical qubits. We discuss an alternative computing system based on an injection-locked laser network wnicn is called a coherent computing system here. A three-dimensional Ising model is mapped onto the mutually injection-locked slave laser network, while the independent injection signal from a master laser implements a Zeeman Hamiltonian. In this computing system, an Ising spin taking either up or down state is represented by the polarization degrees of freedom, right or left circular polarizations, of the lasing photons in each slave laser. A spin-spin coupling coefficient is implemented by simple linear polarization optics connecting the two slave lasers. We numerically study the scaling law of the proposed machine against the anti-ferromagnetic Ising model with varying problem size M. A transient time to reach a steady state polarization configuration is inversely proportional to the locking bandwidth and does not depend on the problem size strongly up to M=1000.     

一种新的计算方法:粒度进化计算

从分析进化计算的起源入手,总结了进化计算产生的根源,然后探讨了人类进化——文化进化的基本特征,模仿进化计算的来源机制,提出了粒度进化计算。如果说进化计算是模拟达尔文生物进化机制而发展起来的一种计算方法,那么粒度进化计算则是在模仿文化进化机制的基础上,综合了Agent技术以及粒度计算、进化计算的理论和方法而提出的一种计算方法。文中,从群进化和超群进化两方面来介绍粒度进化计算的基本原理和方法,并给出了基于粒度Agent系统的粒度进化递归模型。     

移动边缘计算中的协同计算卸载策略

针对单边缘服务器卸载时导致异地边缘服务器空闲状态下资源浪费问题,在远程云与多个边缘服务器联合卸载的方案下,提出一种基于改进混合粒子群算法的边缘云协同计算卸载策略（cross reorganization PSO,CRPSO）。该卸载策略中以最小化系统总代价（时延和能耗的加权和）为目标建立模型,在粒子群算法中利用适应度对粒子进行优劣分组,通过引入遗传算法中的交叉思想对劣势组的粒子进行取优,由两层筛选机制优化原始种群中粒子,经过算法迭代实现任务的最优卸载策略。仿真结果表明,与Local-MEC算法、ECPSO算法和GCPSO算法相比,所提出的CRPSO算法的系统总代价最小,优化效果明显。     

边缘计算中的计算卸载综述

边缘计算可以有效解决传统云计算中传输时延大、用户数据安全性不够高、传输带宽压力大以及终端移动设备计算能力受限、能耗大等问题.计算卸载是边缘计算中的关键技术,针对当前计算卸载技术的研究现状和存在的不足,本文围绕计算卸载,首先介绍边缘计算的体系架构以及部分应用和分析4种主要的影响因素以及相应具体的条件;其次针对3种决策目标分析了算法策略及对应变量在算法中的作用;最后总结目前在计算卸载中存在的不足.     

云环境下计算资源适用性评估

随着云计算和虚拟化技术的发展,一种应用不再是只能部署在一台物理机上,而是可将物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来部署该应用。传统的分配物理资源放置虚拟机,只考虑应用所需资源是否充足,而未考虑应用类型对物理资源需求的特殊性。本文提出计算资源适用性概念——计算资源当前状态适合部署的应用类型。当需要部署某一应用时,首先判别应用所属类型,同时获取应用对资源占用量;然后根据当前候选资源节点的监控数据,分别进行静态评估和动态评估,计算出综合评估结果,得出部署应用的虚拟机和物理机的映射关系。实验结果表明,与传统的虚拟机放置算法相比,提出的计算资源适用性评估算法,使得应用响应时间变短,提高了应用效率与资源利用率。     

云计算与网格计算的比较研究

网格计算是一种能够整合零散资源并实现资源共享和协同工作的计算模式;云计算是网格计算、并行计算、分布式计算的发展,是一种新兴的商业计算模式。它具有与网格计算不同的新的特点。该文在研究网格计算与云计算概念的基础上从体系结构、专注方向、资源管理、作业调度等多种角度对网格计算与云计算进行了分析和研究。云计算所采用的商业理念、成熟的资源虚拟化技术以及非标准化的规范,使其体系结构、资源管理、作业调度等方面呈现出了不同的特点,也更适宜于为用户提供按需服务的目标,但在安全方面仍需不断完善。     

基于雾计算的计算资源分配方案

雾计算可以为用户提供近距离的数据存储、计算和其他服务，因此雾计算中的任务调度和资源分配已经成为一个新的研究热点。考虑终端用户和雾设备通常处于一种相对开放的状态，扩展了雾计算的体系结构，提出一种开放式雾计算环境中基于稳定匹配的计算资源分配方案，利用雾网络中动态的计算资源协同为用户提供计算服务并收取计算收益，同时终端用户向雾服务器提交任务请求并支付一定的费用。基于稳定匹配的思想，利用子任务的优先级列表、子任务和计算服务设备的偏好列表解决子任务与计算服务设备的分配问题，保证任务的完成时间和计算服务设备的收益。通过实验对方案性能进行了分析，实验结果表明该方案的资源分配时间相对稳定，且在执行雾计算任务时延以及任务违规率上都优于SGA算法和ACOSA算法。     

Computing Style

Shape grammars are frequently used in analyzing style in architecture and other areas of design. But this is a more subtle task than is usually realized, and some grammatical approaches to design analysis are logically suspect. We examine the framework articulated by Stiny and Mitchell in 1978, fill in the operational gaps, and propose a more comprehensively considered approach to using grammars to compute style.