基于GPU的光子映射并行化算法

针对串行情况下光子映射算法速度慢的问题,对光子映射算法并行化进行可行性分析,充分利用图像处理器(GPU)的统一设备计算架构(CUDA)的并行和计算能力,实现光子映射算法的并行化。同时针对算法中光子发射追踪阶段生成GPU线程数与光子数相同的方法的不足以及平均分配方法所造成的资源浪费等,提出线程之间协同工作的方法并采用动态平衡处理,使光子渲染速度提升了将近一倍。实验结果证明了多线程间协同工作及动态平衡相结合方法的有效性。     

分布式计算平台中服务主机地址选择研究

为了缩减分布式计算中计算任务的处理时间,本文从分布式计算的特性出发,把计算任务中的计算服务划分为顺序、并行、耦合三种模式．综合考虑服务提供能力和文件在网络上的传送量两种因素,以最大化同一服务提供主机上的相关计算服务数量为原则,提出了基于LVS(Linux Virtual Server)的改进服务主机地址选择算法．在发动机涡轮集成设计系统中验证了该算法,结果表明该算法能减少服务请求者与服务器之间的数据交互,从而缩短计算时间.     

分布式计算技术发展研究

分布式计算技术是把网络上分散于各处的资源汇聚起来,利用空闲的计算容量完成各种大规模、复杂的计算和数据处理任务.文中回顾了分布式计算技术发展历程,并对不同阶段的技术进行了对比研究;一种技术的体系结构是技术的骨架和灵魂,对分布式计算主流技术的体系结构进行了研讨,从而阐明了Web服务、网格计算等新型分布式计算技术的进步性和时代性.     

JXTA P2P分布式事件路由改进算法研究

在分布式信息资源网络环境中,信息资源路由转发机制是分布式计算核心功能之一,P2P网络作为分布式计算采用最广泛的应用逻辑覆盖网络.将网络的小世界特性引入到JXTA P2P网络中,对其资源路由算法进行研究,从动态选取聚集节点、自适应选择种子聚集节点、设定对等体组等3方面进行改进.最后,通过模拟实验,表明改进算法的合理性和可行性.改进算法对分布式环境下自适应路由提供了一种可借鉴事件路由策略.     

使用光子映射渲染参与介质

光子映射是近年发展起来的一种新的全局光照算法。本文依据光子映射对实体物体的渲染,将其扩展到对包含参与介质的场景的渲染,为此提出了一个两路的渲染算法。在第一路中,光子从光源发射,并使用光子追踪来构造体光子图;第二路从视点出发向场景中发射光线,使用光线追踪来进行渲染,其中,根据构造好的光子图,用光线步进进行
行递归的辐射估计,得出最终光强。     

面向移动设备的温度感知的任务调度算法

由于志愿者分布式计算可以为计算量庞大的科研项目提供足够的计算能力,甚至比超级计算机的计算能力还要强大,因此,志愿者分布式计算技术受到了很多研究人员的关注,很多不同的志愿者分布式计算架构被广泛应用。以往的很多志愿者分布式计算架构通常考虑的志愿者主机是PC电脑,或者单纯地把移动设备当作PC电脑一样进行处理。由于移动设备的很多特性跟PC电脑存在着很大的差异,所以很多时候这些志愿者分布式计算架构并不能高效地处理同时拥有PC电脑和移动设备志愿者的志愿计算项目。针对志愿者分布式计算系统上两个主流的志愿者分布式计算任务调度方法——迭代计算的任务调度算法和先来先服务的调度算法FCFS在处理移动设备志愿者计算上存在着的不足,为了提高志愿者分布式计算平台的执行效率,提出了一个面向移动设备的温度感知的任务调度算法TATSA。实验结果表明,TATSA比主流的任务调度算法ISA和FCFS在移动设备志愿者计算时效率明显更高。     

基于Java的分布式计算构件库设计与实现

随着大数据时代的到来,计算量呈指数级的增长,分布式计算是解决大运算量带来问题的重要途径.分布式程序设计需掌握网络通信、计算任务调度等诸多技术,增加了分布式应用的复杂性.对分布式计算技术进行了阐述介绍,运用面向对象的编程思想,设计并实现了基于Java的分布式计算构件库,将复杂、繁琐的分布式底层编程技术封装到构件库中实现.     

WSNs中基于预算机制动态簇的目标追踪算法

无线传感器网络已成为热门的研究领域,许多实际应用中,跟踪运动目标是一项基本功能。该文提出了一种基于预算机制的动态簇无线传感器网络目标追踪算法（PDC）。PDC算法采用了相对比较节能的动态簇的网络模型和分布式计算原理,动态簇随着目标的移动轨迹,提前唤醒目标周围感测半径内的节点准备监测目标。一方面避免了盲目地唤醒节点所造成的不必要的能量消耗,另一方面减少了响应延迟。动态簇在感测目标的周围形成了一个以簇的方式进行动态管理的节点群,通过质心计算的方式进行目标定位,提高了定位的准确性,同时降低了目标的丢失率。     

基于细节提取的运动目标追踪算法

目前运动目标追踪任务中干扰具有很大的欺骗性,目标追踪算法容易被带有陷阱的数据集所欺骗.为了提升追踪算法在追踪数据集上的效果,本文提出基于SiamFC孪生网络上改进的DPP-SiamFC追踪算法,该算法在原网络基础上引入DPP (Detail-Perserving Pooling)池化层和残差网络,有效的保留目标的细节特征.本文并在VOT2017追踪数据集上验证网络性能,实验结果达到了网络性能提升的效果.     

分布式布谷鸟算法在无线传感器网络布局优化中的应用

在无线传感器网络中,传感器节点的部署通常具有随机性。随机布局的无线传感器网络存在着节点利用率低,传感器网络覆盖率小等问题。为了解决无线传感器布局问题,提出了基于分布式布谷鸟算法的无线传感器网络覆盖优化算法,利用布谷鸟算法对传感器节点的布局进行优化,同时采用分布式计算提高算法的计算速度。实验表明,该算法对无线传感器网络的布局具有很好的优化效果,而且比布谷鸟算法具有更快的计算速度。