计算机仿真中并行处理技术的研究

用多机系统进行并行仿真是解决大规模连续系统实时仿真问题的有效途径。多机并行仿真中关键要解决的问题，是如何有效地将一个仿真任务分配到多机系统上并发执行，并获得高的加速比。本文介绍了作者自行研制的并行仿真软件支撑环境ＰＡＲＳＩＭ，它可将一个传统单机上串行执行的仿真程序自动转换成在同构型多机系统上高效并发执行的并行仿真程序，并就并行性识别，多任务自动划分等问题展开了讨论，给出了相应的算法和应用实例。     

时间偏差算法中通讯接口的研究及实现

时间偏差算法是一种实现并行离散事件模拟的协议,其目的在于利用并行平台并发地执行大规模离散事件的模拟,以缩短仿真时间。为保证结果的正确性,并行模拟必须解决同步问题。时间偏差算法利用虚拟时间来同步各模拟部分之间的执行,通讯接口是利用虚拟时间及回退策略实现同步的部分。对该部分进行了深入的研究,提出了一种优化的实现方案,并对其性能进行了分析。     

JMASE与HLA仿真系统的互连研究

JMASE是一个建模与仿真的支撑环境，主要用于构建分析和测试领域所需要的工程级和交战级数字系统模型和仿真系统，它采用的是基于事件的仿真调度机制，通过端口消息进行通信。JMASE提供了灵活易用而且功能强大的开发工具、配置工具、执行工具和分析工具支持建模与仿真的全过程，还提供一系列的公共服务方便模型的开发，极大地促进了模型与仿真的重用以及互操作。该文在介绍JMASE基本概念、特点和功能的基础上，基于JMASE的事件调度机制和数据日志服务以及HLA的接口规范开发了一个JMASE—HLA框架，实现了JMASE仿真系统与HLA仿真系统的互连。     

计算机网络性能分析的研究与实现

本文对计算机网络性能分析的方法进行了较系统的研究,分析了三种网络性能分析的方法:计算机仿真方法、网络模拟方法和网络理论计算方法。在此基础上,应用计算机仿真方法对局网互连系统的工作性能进行了分析:设计了互连系统的仿真模型,建立了互连系统工作的状态转换图,并使用GPSS仿真语言对互连系统进行了仿真,最后得出一些有益的结论。     

虚拟采办中多维建摸与仿真研究

作为采办决策的支持手段,虚拟采办是以建模与仿真为工具对采办进度、费用、性能等作的综合论证,其要点包括复杂信息映射的一致性、多维动态仿真的并行和演进。本文以导弹武器装备采办为背景,研究虚拟采办中多维建模与仿真方法:以工作域、任务/子任务、资源等组成的多尺度工作分解结构作为多维仿真的基础,并将进度、性能、费用和资源等多维信息映射至统一的工作结构中;建立任务关系模型和属性关联模型,并将性能作为仿真循环和迭代的约束条件,采用任务调度/时间推进/多维并行机制进行仿真,实现采办仿真过程的并行和演进;同时,在进度、费用、性能等多维约束下分析采办满足预期综合要求的风险,为采办决策提供支持。     

多计算机网络通信的软件模拟环境

本文首先介绍多计算机系统互连网通信的基本模型，然后提出一种通信模拟环境的设计方法，为互连网通信性能的研究提供了一个软件模拟平台，并通过实验验证该模拟系统的实用性和可信度。     

基于Petri网的并行测试系统任务过程建模

针对并行测试系统中的测试过程复杂的问题,提出测试任务分解的原则和方法.对分解后的子任务构造任务相关图,并在任务相关图和资源占用情况的基础上,通过任务过程模型算法建立基于Petri网的并行测试任务过程模型,清晰描述测试任务执行过程中的顺序、并发等特性以及测试资源的使用情况.利用模型可分析子任务间的并行性,可为测试系统并行任务调度提供依据.     

可扩展传感器网络模拟器SensorSSF及性能预测

仿真模型越来越复杂,受单机计算能力和存储容量的限制,模拟需要花费的时间也越来越长。PDES（Parallel Discrete Event Simulation）策略能够加快仿真程序的执行,因此一度成为研究热点。但是,并行仿真最终并没有在工业界得到广泛应用,其原因在于：并行仿真建模理论缺乏,并行仿真性能具有不可预测性,以及并行程序行为的不可预测性。本文在讨论模拟器并行化的一般方法基础上,给出了一个基于SSF的传感器网络并行仿真环境SensorSSF。SensorSSF设计遵循：可扩展性和简洁性。可扩展性保证CPU执行时间随求解问题的规模和仿真模型的复杂度线性增长;简洁性使得仿真应用人员无需了解太多并行程序设计知识,就可以编写出高效的仿真程序。实验结果表明,SensorSSF具有良好的可扩展性,同NS2相比具有较好的时间特性。     

并行数据库实时多牌本并发控制协议性能研究

随着对实时数据库事处处理性能要求的不断提高，将并行数据库和实时数据库相结合的并行实时数据库将成为新的发展方向。然而通常的实时多牌本并发控制协议不适合并行数据库的无共享结构，比较了几种并发控制协议在无共享结构下的性能，该文提出了一种并行实时多牌本并发控制协议，它能有效地减省事务的重启，降低事务的错过率，在长短事务混合的情况下，它的性能比其它的并发控制协议更好，同时，它具有更好的可扩展性，作者利用仿真模型对该协议进行了性能测试，与其它协议进行了比较，并分析了实验结果，仿真实验结果表明该协议性能良好。     

一种基于多Agent的人群仿真多机并行平台研究

本文提出了一种针对多Agent人群仿真模型的多机并行平台,该平台利用MPI作为节点间的通讯软件,采用主从模式设计多机并行执行环境。在主控节点中设置结果回收模块与监控模块,通过K-means算法保证执行节点之间的负载均衡,同时以此作为任务分发与调度的依据;在执行节点(从节点)中,则根据主控节点的任务调度执行相关Agent模型,并执行仿真同步与状态信息汇报等任务。实验结果表明,该多机并行平台能够执行基于多Agent的人群仿真模型,能有效地提高仿真的性能,同时具有良好的可扩展性。     

Improving scheduling of tasks in a heterogeneous environment

Optimal scheduling of parallel tasks with some precedence relationship, onto a parallel machine is known to be NP-complete. The complexity of the problem increases when task scheduling is to be done in a heterogeneous environment, where the processors in the network may not be identical and take different amounts of time to execute the same task. We introduce a task duplication-based scheduling algorithm for network of heterogeneous systems (TANH), with complexity O(V/sup 2/), which provides optimal results for applications represented by directed acyclic graphs (DAGs), provided a simple set of conditions on task computation and network communication time could be satisfied. The performance of the algorithm is illustrated by comparing the scheduling time with an existing "best imaginary level scheduling (BIL)" scheme for heterogeneous systems. The scalability for a higher or lower number of processors, as per their availability is also discussed. We have shown to provide substantial improvement over existing work on the task duplication-based scheduling algorithm (TDS).     

Optimizing layer‐based scheduling algorithms for parallel tasks with dependencies

Programming with parallel tasks leads to task graphs with dependencies representing a parallel program. Scheduling algorithms are employed to find an efficient execution order of the parallel tasks. A large variety of scheduling algorithms exist, including layer‐based scheduling algorithms for homogeneous target platforms that build consecutive layers of independent parallel tasks and schedule each layer separately. Although these scheduling algorithms provide good results in terms of scheduling algorithm runtime and schedule execution time, the resulting schedules leave room for optimization. This article proposes an optimization for arbitrary layer‐based scheduling algorithms, which is called Move‐blocks algorithm. Given a layer‐based schedule of the parallel tasks, this algorithm moves blocks of parallel tasks into preceding layers in order to reduce the overall execution time of a task‐based application. Suitable blocks of parallel tasks are identified by the algorithm Find‐blocks, which is employed together with the Move‐blocks algorithm. The algorithm Move‐blocks is applied to four well‐known scheduling algorithms. A detailed evaluation for a wide range of test cases is given. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

并行任务图的优化调度算法

科学与工程计算中的很多复杂应用问题需要使用科学工作流技术,超算领域中的科学工作流常以并行任务图建模,并行任务图的有效调度对应用的高效执行有重要意义。给出了资源限制条件下并行任务图的调度模型;针对Fork-Join类并行任务图给出了若干最优化调度结论;针对一般并行任务图提出了一种新的调度算法,该算法考虑了数据通信开销对资源分配和调度性能的影响,并对已有的CPA算法在特定情况下进行了改进。通过实验与常用的CPR和CPA算法做比较,验证了提出的新算法能够获得很好的调度效果。本文提出的调度算法和得到的最优调度结论对工作流应用系统的高性能调度功能开发具有借鉴意义。     

一个网络并行计算新平台

编写网络并行计算程序对一般人来说是艰难的,用户任务的分解、分配以及在子任务间的交互等问题都需要具有高超的技巧。从改善用户并行程序设计环境出发,给出了在网络并行计算的一种新平台。说明了该系统平台的结构实现,组成该平台的任务描述器、任务的调度和任务控制器。而在网络并行计算的一种新架构中,用户只需提交数据和对它们的操作,而复杂问题让系统处理,这无疑是网络并行计算方法发展的有益尝试。     

基于GSPN和人工免疫算法的并行测试任务调度研究

针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种广义随机Petri网和人工免疫算法相结合的任务调度优化算法.首先对并行测试系统建立广义随机Petri网(GSPN)模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径;将免疫克隆选择算法(ICSA)应用到并行测试系统任务调度问题中,并提出一种自适应克隆选择算子,搜索最优任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案.用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行仿真验证,结果表明,与改进的混合遗传算法(IHGA)相比,该算法能够便捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高.     

Resource scheduling approach for multimedia cloud content management

With the development of multimedia application and services, the multimedia technology has already permeated each aspect of our life. Multimedia cloud is used for processing multimedia services. However due to huge data volume, high concurrency, strict real-time, resource scheduling for content dissemination in multimedia cloud still remain challenges. In order to increase the user satisfaction and decrease completion time of content dissemination, the resource scheduling for content dissemination in multimedia cloud is proposed in this paper. The multimedia jobs are clustered according to user expectation and job complexity. The job with highest priority will be executed first. Moreover, considered multimedia task types and the impact of stragglers, the multimedia task scheduling based on task types and node workload is presented, which is a time-efficient scheduling approach. The experiments are conducted and the experiment results show that the job clustering algorithm-based user expectation and job complexity in multimedia cloud has better user satisfaction and shorter completion time, while the multimedia task scheduling based on task types and node workload can reduce completion time and achieve load-balancing.     

Effective scheduling of local interactive processes and parallel processes in a non-dedicated cluster environment

This paper presents a performance evaluation of the interactions between local sequential processes running on behalf of interactive applications and parallel processes running as part of an overall parallel application on a non-dedicated cluster environment. To control the interactions between the two types of processes we propose to constrain the scheduling of local interactive processes (IPs) by a measure of the maximum response time (MRT) expected by the workstation (WS) user. The measure is assumed obtained through empirical studies. We propose a mathematical model of the scheduling problem based on the usage of the MRT measure. In addition, we propose a scheduling scheme that within the MRT cycle computes the time quanta needed to satisfy the requirements of both local IPs and the parallel task process present in the system. A colored Petri net (CPN) is used to model the scheduling scheme. Simulations of the CPN model and numerical results have shown the effectiveness of the proposed scheduling scheme in allowing the parallel task to ensure a minimum speedup even in heavy-loaded situations and to maximize the speedup adaptively depending on load conditions. In addition the simulation results revealed the sensitivity of the interactions to factors such as interactive job demand, parallel job demand, and arrival rate of interactive jobs among other. Finally, simulation and analytical results have been found to agree nicely thus confirming the correctness of the proposed analytical model.     

并行任务调度算法研究

对已有的并行任务调度研究方法进行了分类,并对各种并行任务图模型进行了阐述。在此基础上主要介绍了表调度、基于任务复制以及基于集群等的调度技术思想,进而对这几种调度技术的典型算法作了简略的分析。最后对并行任务调度问题的未来研究方向进行了展望。     

基于过程Agent的人力资源调度方法

为了根据人力资源及项目信息进行资源调度,基于过程Agent的人力资源调度方法通过对软件过程中的人力资源建模,描述和定义了任务(目标)及联合体投标模型,并根据用户对目标的偏好生成调度计划,能够为软件企业在人力资源优化调度、项目进度安排等方面提供决策支持,进而提高软件企业的项目管理能力和资源利用效率.最后通过一个实例表明了该方法的可行性和有效性.     

多租户高可用并行任务调度框架

描述了一种多租户高可用并行任务调度框架MTHPT的设计思想、体系结构和实现技术,MTHPT包括3部分：任务定义与配置、异步并行任务调度模式、消息告警与监视.任务调度引擎和任务执行组件采用分开部署、异步并行调度和快速回调的模式,快速释放调度引擎占用的线程资源,解决了部分任务执行周期长、定时任务无法按时执行等影响业务系统性能的问题.任务调度配置提供了多租户应用模式.实验分析及评估表明,MTHPT提高了应用系统的任务调度并行调度效率和稳定性.