基于强化学习的多机群网格资源调度模型

在由多个计算机集群构成的多机群网格环境下,为了解决数据并行型计算（DPC）与计算资源的有效匹配问题,提出了一个基于强化学习机制的网格资源调度模型;给出了由多个计算机机群组成的多机群网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义;利用多Agent的协作做竞争机制、基于强化学习的匹配知识库的修正方法,研究了逻辑计算机机群与DPC资源供需之间的有效匹配问题;描述了网格的资源调度模型。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了多机群网格环境之下数据并行型计算所需的资源优化使用问题。该模型适合于基于多机群网格的数据并行型计算。     

多机群网格的数据负载均衡模型

在多个计算机机群构成的网格环境下,为了提高异构资源的利用率,提出了一个数据负载均衡模型。根据查询节点的计算能力、存储能力、通信能力,研究了查询节点的性能模型。利用数据饱和度、数据负载矩阵、数据迁移技术描述了系统的数据负载均衡机制。试验结果表明：该模型适合海量数据的查询。     

基于Agent技术的智能体网格的研究

Agent能够感知外界环境的动态变化,而支持动态环境变化是网格的基本要求之一。把Agent技术引入到网格计算中,通过对Agent技术的特点和优点的分析,给出智能体网格的概念和体系结构,阐明Agent在智能体网格中,既充当Grid的使能器,又作为其功能享受者的特殊作用,最后,提出Agent技术在基于开放网格服务体系结构（OGSA）的网格计算中的应用模型。     

基于多智能主体系统的工程机械机群智能化研究

讨论了基于多智能主体的混杂分层式机群系统结构及机群智能化系统实现的关键问题。     

基于网格的多机群资源中间件的设计与实现

使用不同管理系统的多机群系统不能实现资源共享、协同工作和自适应资源管理。针对该问题,该文利用网格的资源共享和动态分配特性,通过构建多机群资源管理中间件,设计并实现了基于网格技术的异构多机群系统。运行结果表明,以中间件集中、动态地管理和调度资源,该系统能够正确高效地工作,验证了网格技术和中间件设计概念在异构多机群系统方面的可行性。     

支持网格的机群操作系统的设计

机群操作系统面临着网格计算对其提出的资源共享、协同工作和自治管理的挑战，现有的扁平机群操作系统不能够适应这种需求，提出了一种基于服务的机群操作系统DCOS，采用层次型结构和面向对象的设计思想，从多个角度为网络系统提供支持，讨论了远程过程调用、系统状态侦测、实时检查点、安全机制等主要关键技术。     

数据并行应用的基于伪机群的网格资源选择

为给数据并行应用选择适合的网格资源,文章给出一个伪机群的想法。非专用机群中的主机可根据资源性能偏差率构造出若干伪机群,使同一个伪机群中的资源性能彼此相近。专用机群也可被视为伪机群,故对于任何类型的应用,伪机群思想使网格资源彼此有了可比性。实验表明,拥有最高整体性能的伪机群将使应用取得最短的运行时间。     

一个数据并行型计算的网格资源的管理模型

在由多计算机集群构成的数据网格环境下，挖掘网格计算节点的空余资源来支持数据并行型计算（Data Parallel Computing，DPC），提出了一个基于分类、统计机制的数据网格管理模型。根据不同时间的网格资源的空余、各类DPC以及逻辑计算机机群，研究了支持DPC的网格资源管理模型。实验表明，该模型有效地解决了网格环境下数据并行型计算所需的空余资源优化使用问题。     

一种多集群网格的负载均衡算法

网格环境由于其可扩展性、异构性以及大量的传输延迟,使得网格环境下的负载均衡不同于传统的分布式系统。提出了一种动态的分布式负载均衡算法,该算法综合考虑网格站点的处理能力和站点之间的传输延迟,采用即时分配策略来降低作业的执行成本,目标是使系统平均作业响应时间最小化。仿真结果显示该算法显著减少了作业的平均响应时间。     

基于智能网格节点的计算包特征提取分析

介绍了网格的概念,通过对数据网格发展历程的分析阐明了对数据网格智能化发展方向的一些观点。分析了节点处计算包的特征形成,给出了计算包的特征提取算法,并将贝叶斯风险决策模型运用到失效计算包的剔除中。论述了计算包的特征分析对数据网格系统智能化的现实意义,并指出了实现数据网格智能化要注意的若干问题,最后对智能化数据网格系统的应用前景做了进一步的展望。     

多集群并行作业的性能监测及分析

介绍一种多集群计算模式,在分析了多集群系统结构灵活、具有可重组性等特点的基础上,研究适用于该模式的并行作业性能监测分析方法与技术,设计和实现了一个并行作业性能监测分析工具。它采用动态性能分析方法,遵循分布式软件设计架构,具有高内聚、低耦合的模块组织结构,运行验证表明其能够在多集群计算模式下有效工作。     

基于数据网格技术的可共享e-Learning平台的设计

e-Learning已成为最受欢迎的教学方式之一.SCORM作为最流行的e-Learning标准已被不同的e-Learning平台采用.只要符合SCORM标准的课件就可以被其它e-Learning平台共享.但是大多数的e-Learning平台不能直接在Intemet上共享课件.基于这个问题,采用称为数据网格的网格计算技术,设计了一个可共享的e-Learning平台,可以整合不同的SCORM平台形成一个大型的分布式e-Learning环境.     

基于网格的远程优化下料系统研究

结合分析传统优化下料技术存在的问题,提出基于网格的远程优化下料方法,把优化下料算法资源定义为网格服务资源,分布在广域网的计算机中,并以网格服务节点的形式表现,通过对各网格服务节点的调度,并行完成优化下料任务,进行选优。构建了远程优化下料系统,给出了该系统的体系结构和工作原理,对网格服务节点的实现方法进行了研究;开发了原型系统,实验表明,在提高优化下料的总体优化性能方面,系统效果明显。     

树状网格模型

通过比较目前网格技术的流派,提出了发展具有中国特色的网格技术的构想,即以企事业单位为网络计算单元、以省市计算中心或信息中心为枢纽节点、以国家信息中心为总节点的树状网格模型,并就网格组成模型的功能进行了探讨。     

非集中调度模型下的网格资源调度研究*

针对当前网格资源调度系统扩展性差的问题,提出了基于非集中调度模型的以保守Backfilling算法为核心的网格资源调度算法.探讨了网格任务在站点处理器数目异构情况下,网格作业多站点协同调度问题.实验仿真证明,在跨网格站的资源调度中,运用资源预留策略和多站点作业分块可以改善作业的平均响应时间,并起到负载平衡的效果.     

商业软件的并行网格计算平台模型及实现

以ANSYS和FLUENT为例,分析了商业软件在工作站机群并行运行的优势.将并行运行与网格计算相结合,提出了两者结合的软件结构和硬件结构,实现了并行计算资源的Web发布,从而提高商业软件和高性能计算资源的利用率,为大规模科学工程计算提供了良好的运算平台.同时平台实现用户认证,过载保护和实时监控功能.     

基于自适应分布式滤波观测器的多智能体系统编队控制

本文考虑了全局指令系统输出信息受到信道扰动情况下线性多智能体系统的编队控制问题.首先,基于协作式输出调节理论框架对线性多智能体系统的编队控制问题进行数学建模.其次,针对受到信道扰动的全局指令系统输出信息,提出了一类基于受扰输出的自适应分布式滤波观测器,在降低网络信息交换量的同时消除扰动的影响.最后,设计了输出反馈确定等价控制律,解决了线性多智能体系统的分布式编队控制问题.给出了数值仿真结果检验控制性能.