基于a＋bi型联系数的不确定网格静态调度算法

任务调度算法是计算网格任务管理系统中的核心问题.由于网格环境中存在大量的不确定因素,导致传统网格调度算法和调度系统不能在开放、异构和动态的真实网格环境中有效运行.利用一种新的软计算方法--集对分析联系数研究和处理网格调度中的综合不确定性问题.在简单介绍集对分析概念和应用情况基础上,引入联系数概念、运算规律和全序关系,分别提出了基于联系数的不确定网格静态调度算法CBU-Min-min、CBU-Max-min和CBU-Surferage,并进行了数值仿真实验研究.理论和实验研究表明,这些算法能较好地描述网格任务预期执行时间的动态性和不确定性,并使传统网格调度方法成为其特例,在动态和不确定网格环境中有良好的理论和实际应用价值.     

不可压缩流两重稳定有限体积算法应用研究

通过将局部高斯积分稳定化方法和两重网格算法思想紧密结合,提出了粘性不可压缩流体的两重稳定有限体积算法。将该算法的三种迭代格式进行了效率的分析比较。理论分析和数值实验发现：当粗、细网格尺度比例选择适当时,两重算法与传统算法具有相同精度解的同时,效率大大提高;对不同格式的两重有限体积算法进行比较分析发现：Simple格式计算效率最高,Picard格式次之,Newton格式较低。     

基于预测的节能数据分发机制

计算任务管理贯穿于整个网格计算的全生命周期,目标是运用既有规律又经济的方法对计算进行高效率的计划、组织、指导和控制,实现时间、费用和技术效果上的动态优化.该文对计算任务的资源管理进行研究,对资源管理指标进行形式化分析,对计算时耗、成本和资源平衡这3个目标进行综合决策,提出了一种网格计算任务的资源管理算法.仿真实验证明算法是可行有效的.     

基于PSODE的网格任务调度算法

针对网格计算中任务在各个资源之间的调度问题,提出了一种网格环境下PSODE的任务调度算法.该算法实现了计算资源、存储资源、带宽资源、数据资源的利用率最高化和代价最低化.对基本粒子群算法和差分进化算法进行了分析,通过构造算法函数、适应值函数和权重公式,建立了粒子群差分混合算法并对其进行优化,介绍了算法的实现过程.实验结果表明,该算法与其它调度算法比较,具有良好的性能.     

网格任务调度算法的研究

为了提高网格任务调度算法的性能和效率,同时在任务调度过程中让网格资源的负载达到平衡,通过对网格中三种典型调度算法的原理进行分析研究,结合网格计算环境的特点,针对这些典型算法存在的不足,并以这几个经典的调度算法原理为基础,提出了一种适用于网格计算环境的改进算法.通过对改进的算法进行试验分析,发现改进的算法较好地弥补了传统算法中存在的一些不足.最后提出了笔者对网格环境下任务调度算法的一些见解.     

基于网格Laplace的三维几何模型分割

模型分割是模型分析的重要方法和手段.针对已有网格分割算法对姿态敏感和计算速度慢的问题,提出了一种基于网格Laplace和k-means聚类的三维几何模型分割算法.通过网格Laplace将三维模型从空域嵌入到谱空间中进行分析,得到了模型的归一化形式,克服了姿态变化对分割结果的影响,并极大地减少了计算时间,获得了视觉上有意义的分割结果.实验结果表明,本算法能快速有效地实现网格模型的正确分割,并对模型姿态的变化有较好的鲁棒性.     

曲面的有限元网格顶点法矢算法

分析计算有限元三角形网格顶点法矢的各种算法原理,比较各种算法的结果精度,指出Max方法考虑了三角形网格的形状,且本质上是一种通过对四面体进行外接球面拟合的计算方法,结果精度很高.在此基础上,针对曲面在有限元网格划分后可能同时存在三角形网格和四边形网格,提出适应于单独的三角形网格和四边形网格与两者并存的混合网格的顶点法矢求取算法,计算结果表明了算法的适应性和有效性.     

基于主机负载的任务执行时间预测研究

在网格计算中,预测网格节点性能的动态变化和网格任务的执行情况是影响网格任务高效调度是否成功的最重要因素之一.结合主机负载和任务执行时间的线性关系,研究分析了一种基于主机负载的任务执行时间预测算法.利用仿真实现了这种算法,对基于主机负载实现任务执行时间预测的可靠性进行了实验论证,并给出了预测精度的评价结果.     

改进的三角网格表面近似测地线算法

三角网格表面的测地线计算问题可转化为三角网格表面两点间的最短路径计算问题,为了快速地计算三角网格表面测地线,提出一种基于缩小最短路径搜索区域的三角网格表面近似测地线算法。将三角网格沿坐标系三坐标轴方向进行空间单元划分,使用A*算法求出两点间的最短路径盒子序列,进而得到新的搜索区域,计算三角网格上两点间的最短路径,迭代细分最短路径邻域内的边以构造新的网格求解测地线。实验结果表明,该算法能够快速准确地计算出三角网格表面任意两点间的近似测地线,有效解决大型三角网格上最短路径计算速度慢的问题,计算速度较改进前的算法提高了10倍~59倍。将该算法应用到虚拟肝脏手术系统的区域标定中,可满足虚拟场景中对计算实时性和效果真实性的要求。     

一种强壮的网格水印算法

针对计算机图形学中常用的三角形网格模型,提出了和种新的数字水印方案,这个方案针对网格水印的两个难点：网格的频率分解和受攻击网格的拓扑恢复,与I Guskov的多分辨率网格处理工具臬集成,不需建立额外的数据结构和进行额外的复杂计算,直接在网格低频成中分中嵌入水印;并且在利用网格处理工具箱进行网格处理时,可以较好地保留水印,所使用的网格重采样算法简单高效,使简化网格和拓扑结构已改变的网格的水印检测成为可能,在描述算法的基础上,给出了实验结果及攻击分析,实验表明,该算法具有较好的透明性和强壮性。     

动态碰撞网格的DSMC及其并行化

DSMC(Direct Simulate Monte Carlo)方法是处理稀薄气体问题的一种有效的方法,但现有的DSMC存在着网格生成及处理复杂、算例需进行大量人工调整、计算量大、耗时长等缺点.分析DSMC方法中对网格的要求以及网格在整个DSMC方法中所起的作用,提出了动态划分碰撞网格的DSMC算法,有效地解决了复杂流场条件下网格自适应的问题,并通过实验验证了该算法的正确性.同时,针对DSMC算法计算量大的特点,利用共享内存的并行模型对动态网格的DSMC算法进行了并行化,得到了较好的结果.     

网格和密度聚类方法在人头检测中的应用

根据人头特征,提出了一种基于网格和密度的聚类算法。该算法将图像分成网格,然后逐行计算网格的密度,碰到符合密度要求的网格时,算法转为纵向计算网格的密度,记录下纵向符合密度要求的网格数量,以此判断是否存在人头以及计算人头的参数。该算法结合了网格聚类的低时空复杂度和密度聚类的良好抗噪性的特点。实验证明该算法速度比Hough变换快两个数量级,而且所需存储空间小。     

一种应用于网格计算环境的任务调度模式*

提出了一种新的网格任务调度模式,针对网格计算资源有组织、松耦合、自治等特性,建立基于多层次虚拟组织形式的计算资源模型;根据网格环境中应用任务粗粒度、特定资源依赖等特点,建立了网格任务的描述模型;提出并实现了相应的子任务生成算法、任务初始调度算法及自动调整算法。设计实现了能够支持仿真及实际网格计算环境可扩展网格任务调度器,通过理论分析和仿真实验对算法的正确性、效果和效率进行了评价。     

基于网格的并行FFT计算研究

快速傅里叶变换(FFT)在科学和工程领域有着广泛的应用.在网格环境下进行并行FFT计算可以提高运算速度,促进FFT的应用.在介绍了网格计算发展状况的基础上,详细阐述了基于网格的分布式并行计算.实验以FFT算法为背景,在Globus Toolkit 4平台下实现了并行FFT计算,并对实验数据作了分析,说明了基于网格的并行FFT计算的可行性.最后指出网格资源调度对并行计算的重要性.     

一种基于网格和密度的微粒群混合聚类算法

本文在分析现有的基于网格和密度的聚类方法的基础上,借鉴密度函数的思想,提出了一种新的网格单元密度的计算方法。和其他基于网格的方法相比,此方法对于网格单元密度的计算具有更高的精度。在此基础上,将该计算方法与微粒群算法相结合,实现了一种基于网格和密度的微粒群混合聚类算法。最后,通过实验验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的网格资源调度策略研究

网格计算中的资源调度技术是连接网格底层和高层功能的纽带.蚁群算法作为一种成熟的分布式、启发式搜索鼢算法,其实质上是一种通过群体智能间接散布最优解信息,采用逐步收敛的方式求解最优解的算法.通过介绍蚁群算法的原理,对使用蚁群算法作为网格计算资源调度策略的可行性进行了分析,并在此基础上探讨了基于蚁群算法的网格计算资源调度的设计思路、运作流程、需要考虑的信息素更新方式等关键问题,最后给出了基于蚁群算法的网格计算资源调度总控程序.     

虚拟网格服务工作流的调度算法研究

对虚拟网格服务工作流的调度算法进行了研究,提出了最小计算时间(MCT)、最小传输时间(MTT)、最小执行时间(MET)3种虚拟网格服务工作流的调度算法.在满足给定假设的情况下,MCT、MTT、MET的调度分别能保证目标工作流获得最小计算时间、最小传输时间、最小执行时间.在描述了调度算法之后,证明了算法调度的正确性.对几种算法的调度性能进行实验模拟,并分析和比较了它们的实现代价和时间、空间复杂度,从而给出各算法的适用情况.     

一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

一种改进的GP-CLIQUE自适应高维子空间聚类算法

GP-CLIQUE算法是基于高斯过程的CLIQUE改进算法,但是此算法中存在固定划分网格和人为输入密度阈值这两个不足.提出了一种改进GP-CLIQUE的算法——REG-CLIQUE算法.该算法利用相对熵对每一维数据进行自适应网格划分,引入二叉树存储信息,删除冗余维,解决了固定划分网格的缺陷,提高了聚类结果的精度;同时,提出密度阈值的计算公式,根据数据集本身用递归算法计算密度阈值,解决了人为输入的不足,大大降低算法对先验知识的依赖性.实验结果表明,该算法在时间、聚类准确度等方面都优于GP-CLIQUE算法和CLIQUE算法.     

微分域网格变形的GPU加速算法

微分域网格变形方法能够较好的保持网格模型的局部细节特征,但其计算需要耗费较长的时间.结合GPU的高速并行运算性能,设计并实现了一种基于GPU的微分域网格变形算法.通过GPU进行网格的微分坐标求解、线性系统系数矩阵的Cholesky分解、线性系统求解等运算,从而将网格局部细节特征编码和解码过程以及变形结果的绘制完全通过GPU完成.实验结果表明该算法能够有效加速微分域网格变形方法的计算和绘制.