基于Java技术的分布式计算环境研究

J2EE具有强大的分布式处理能力，其Rmi、Jini和JavaSpaces技术为实现异构的分布式计算环境提供了坚实的技术基础。JavaSpaces是建立在Jini之上的，它可以作为一种共享分布式通信和对象存储的机制。针对分布式计算环境的任务分解、并行同步与通信控制等特点，提出了基于Java技术的分布式计算环境。应用实例表明，该环境能够在异构的复杂系统中有效地进行分布式计算。     

Jini技术在分布式计算中的应用

对Jini的体系结构进行介绍，并就建立在Jini之上的JavaSpaces模型及其在分布式计算中的作用进行分析，最后阐明了Jini技术在实现神经网络分布式计算中应用.     

Multi-Agent技术在分布式GIS中的应用研究

通过对分布式GIS和分布式计算技术的介绍以及基于分布式对象技术的GIS应用中难以解决的关键性问题的研究,将Multi-Agent技术应用到分布式GIS中;采用的方法是通过详细分析Multi-Agent技术,并结合GIS的层次化体系结构深入重点地研究了Multi-Agent技术在分布式GIS中的应用,最后结合已有的研究介绍了将Multi-Agent技术应用于分布式GIS空间信息的查找和获取;结果表明,将Multi-Agent技术应用于分布式GIS中可以很好地解决基于分布式对象技术的GIS应用中难以解决的关键性问题。     

面向通信协议故障的分布式软件可靠性测试技术研究

分析了分布式软件系统中的典型通信协议故障,研究了基于API Hook的分布式软件可靠性测试方法,提出了基于通信协议故障注入的应用软件可靠性测试方法,并设计、实现了工具原型,为基于故障注入的分布式软件可靠性测试提供了技术手段.     

基于Agent的分布式过程规划

针对市场的全球化趋势和分布式的生产过程,提出了分布式过程规划,描述了规划方案和Agent在分布式规划中的应用。设计了基于Agent的多结点分布式组织结构模型,分析了层次组织结构和Agent在其中的应用,最后结合多结点分布过程规划的应用领域,给出了一个基于Agent的供应链实例。     

基于大数据下分布式机器学习的策略与原则

随着人工智能的快速发展,分布式机器学习开始成为社会生产建设中重要工具.大数据技术的应用,丰富了分布式机器学习的策略,进一步拓展了应用空间,提高了应用价值.基于此,本文分析了基于大数据下分布式机器学习特点,然后根据分布式机器学习的实际需要,从分配与调度、计算与通信连接等方面进行探讨,围绕着分布式机器学习的基本原则,寻找科学、合理的学习策略.     

基于JavaBean组件的分布式管理系统设计与实现

随着互联网用户的规模不断增大,分布式管理系统在各个领域得到了广泛的应用。本文详细分析了分布式管理系统的三层架构,重点阐述了基于JavaBean组件的数据库访问技术及其在分布式管理系统中的应用。     

分布式对象模型实践

随着组件、中间件等分布式技术的深入应用,分布式对象模型的设计受到了越来越广泛的关注。该文针对当前分布式对象模型设计中存在的问题,首先提出了远程接口和本地接口的概念,然后分析了一种基于RemoteFacade和DataTransferObject设计模式的解决方案,并详细介绍了基于DataTransferObject的应用解决方案,在文章的最后,提出了一种分布式对象模型的设计架构。     

分布式光纤传感专利技术浅析

介绍了分布式光纤传感领域的技术发展概况,重点介绍基于布里渊散射的分布式光纤传感技术的发展情况,分别对基于布里渊光时域反射技术、基于布里渊光时域分析技术、基于布里渊光频域分析技术的发展和应用进行详细介绍,简要分析各个技术的相应优缺点以及应用,之后对分布式光纤传感相关专利技术进行统计分析,对国内外专利申请量趋势、同领域主要申请人以及申请所属分类号进行简要分析,并概述了分布式光纤传感的发展前景.     

基于Web Services的分布式异构系统应用集成的研究

针对传统技术在分布式异构系统集成领域存在的问题,提出了基于WebServices的系统应用集成解决方案。通过对WebServices技术的特点、体系结构及其核心技术的分析,设计了基于WebServices的分布式异构应用集成模型,并利用.NET技术进行了系统应用集成的实现。     

A Jini‐based software framework for developing distributed cooperative decision support systems

Many mission‐critical, decision‐making situations happen in dynamic, rapidly changing, and often unpredictable environments. Military, governmental, and medical contexts are examples of such situations, which can be characterized by highly decentralized, up‐to‐date data sets coming from various sources. Unlike other decision‐making tools, decision support systems (DSS) designed for such situations are challenged by the need to access this decentralized data at any time, from anywhere, under tight time constraints. This paper presents the design of a software framework for developing these kinds of distributed DSSs. The proposed Java‐based framework relies mostly on the Jini technology and its JavaSpaces service. The construction of the framework is presented with UML class diagrams, UML sequence diagrams, and additional explanations. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

On Load Balancing Approaches for Distributed Object Computing Systems

Distributed object computing systems are widely envisioned to be the desired distributed software development paradigm in the near future due to the higher modularity and the capability of handling machine and operating system heterogeneity. Indeed, enabled by the tremendous advancements in processor and networking technologies, complex operations such as object serialization and data marshalling become very efficient, and thus, distributed object systems are being built for many different applications. As the system scales up (e.g., with larger number of server and client objects, and more machines), a judicious load balancing system is required to efficiently distribute the workload (e.g., the queries, messages/objects passing) among different servers in the system. Several such load balancing schemes are proposed recently in the literature. However, while the rationales and mechanisms employed are dramatically different, the relative strengths and weaknesses of these approaches are unknown, making it difficult for a practitioner to choose an appropriate approach for the problem at hand. In this paper, we describe in detail three representative approaches, which are all practicable, and present a quantitative comparison using a real experimental distributed object computing platform. Among these three approaches, namely, JavaSpaces based, request redirection based, and fuzzy decision based, we find that the fuzzy decision-based algorithm outperforms the other two considerably under a wide range of different practical scenarios.     

Validation of a parallel genetic algorithm for image reconstruction from projections

The problem of accurate image reconstruction from projections has repeatedly arisen over the last decades in a large number of scientific, medical and technical fields. Reconstruction algorithms use data from electron microscopes to reconstruct molecular structures or X-ray projection data to compute medical images. Usually, the applied projection data are noisy and therefore iterative algorithms are used to solve numerically a number of equations. Theory and empirical results demonstrate that genetic algorithms (GA) can accurately solve a broad class of problems, especially if noisy input data are used. GA are based on the evolution of random tries by individuals, and therefore the time to find an appropriate solution is rather long. In this work, we use a parallel approach using JavaSpaces to speed up a genetic reconstruction algorithm.     

基于云计算的WebGIS分析构架研究

云计算作为以互联网为中心的一种新兴商业计算模式,也是当前重要的技术热点。 WebGIS是一种利用Internet/Intranet技术,采用HTTP,在Internet/Intranet环境下实现对分布式地理信息的分布式获取、分布式存储、分布式处理、分布式分析、分布式查询、显示和输出的地理信息系统。通过分析云计算、WebGIS的特点,云计算的模型框架以及WebGIS 系统的层次结构,提出将云计算和WebGIS相结合,建立基于云计算的WebGIS构架。对实现海量空间数据存储、空间分析和空间信息检索提供实时地理信息服务,提高了系统的稳定性和效率。     

分布式采样理论综述

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列的工作对分布式采样理论展开系统性的研究.综述了分布式采样的重要结论,主要包括有严格理论保障的分布式采样算法、采样问题在分布式模型上的计算复杂性以及采样与推断等问题在分布式计算模型中的相互联系.     

分布式车间调度优化算法研究综述

在分布式制造环境下, 分布式车间调度着重研究工件在工厂间的合理分配以及各工厂内的合理加工顺序, 以实现调度指标的最优化. 分布式车间调度的研究具有重要的学术意义和应用价值, 已成为生产调度领域的热点. 对 此, 围绕分布式并行机调度、分布式流水线调度、分布式作业车间调度、分布式装配调度和分布式柔性车间调度等问题, 重点综述分布式调度优化算法方面的代表性成果, 介绍分布式调度的若干应用, 最后指出有待于进一步研究的若干方向和内容.

     

基于分布式对象的分布式仿真

该文首先比较了进行分布式并行仿真的几种典型手段,在此基础上,指出了分布式对象的应用价值,并利用该技术,提出了一个可重用的分布式并行仿真框架。     

面向产品协同设计的分布式决策支持系统研究

在传统决策支持系统基础之上,本文提出了面向协同设计的分布式决策支持系统的体系结构,分析了问题处理系统与分布式问题求解的过程,并讨论了分布式决策支持系统的、基于智能Agent集成控制的多库系统及其管理。     

基于Web Services的分布式仿真

该文在分析传统仿真实现方法在分布式仿真中的应用的基础上，结合web Services的特点，提出了基于Web Services的分布式仿真环境，为构造开放性好、仿真模型可扩展性好的分布式仿真环境提供了一种很好的解决方案。该文还给出了基于web Services的分布式仿真系统的开发方法。     

Protocols useful on the Internet from distributed signature schemes

Distributed cryptography deals with scenarios where a cryptographic operation is performed by a collective of persons. In a distributed signature scheme, a group of players share some secret information in such a way that only authorized subsets of players can compute valid signatures. We propose methods to construct some computationally secure protocols from distributed signature schemes, namely, we construct metering schemes from distributed noninteractive signature schemes. We also show that distributed deterministic signature schemes can be used to design distributed key distribution schemes. In particular, we construct the first metering and distributed key distribution schemes based on the RSA primitive.