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兴趣管理是提高分布式虚拟环境扩展性的基本方法,然而经过近十年的发展,扩展性问题仍然是困扰分布式虚拟环境乃至兴趣管理方法的首要问题.传统兴趣管理方法可分为直接利用IP组播和采用混合通讯结构两种.IP组播本身面临诸多扩展性问题,而混合结构仍不能解决瓶颈问题和扩展问题.最近提出的主动兴趣过滤方法将主动路由思想引入到兴趣管理方法中,虽使通讯量大为减少,但这种方法没有解决兴趣管理系统本身的扩展问题,为此提出了可扩展的主动兴趣管理方法,该方法是通过结合主动路由技术,基于内容的发布-订购模式和应用层组播技术来构造一个基于内容(兴趣)进行过滤和转发的通讯架构,该技术既提高了分布式虚拟环境的扩展性,又满足了动态快速改变通讯关系的要求,即提高了兴趣管理系统本身的扩展性. 相似文献
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本文描述了在分布式虚拟环境AIMNET系统中提出的一种最小阈值适应性位置预测算法。AIMNET系统是南京大学自主开发的分布式虚拟环境,其通讯机制具有匿名性。在对分布式虚拟环境位置预测方法的研究基础上,根据算法阈值与实体间距离的关系,提出一种最小阈值适应性预测算法。试验表明,该算法与传统的位置预测算法相比,较好地解决了仿真实体运动轨迹的准确性和网络代价之间的矛盾,并且满足消息传递的匿名性。 相似文献
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