Intel Bensley平台下前端总线竞争对访存密集型程序的性能影响分析

对称多处理(symmetric multiprocessor,SMP)机群系统因其优越的性价比和良好的可扩展性,已经成为当今高性能计算的主流结构.其中,单节点采用Intel双路四核平台已经逐渐成为目前高性能计算服务器的主流平台.由于一个CPU的四个核心共享一根前端总线,而且两根前端总线并不完全独立,前端总线竞争对访存密集型程序的性能有很大的影响.本文针对Intel Bensley双路四核平台特性,给出了前端总线竞争对访存密集型message passing interface(MPI)程序性能影响的计算模型,并编写程序和利用实例验证的该计算模型的有效性.     

面向网构软件的环境显式化技术

网构化软件处于开放、动态、难控的环境之中，需能感知并适应环境的变化，以持续提供用户满意的服务．传统软件构造技术缺乏对环境感知和适应的系统支持．本文在前期工作基础上，提出一种面向网构软件的软件结构，通过为软件系统配备先验的环境模型和环境规约来实现环境处理的显式化．进而，介绍了我们使用这种方式来处理开放环境之分布异步性、感知信息的不一致性以及环境中人类用户行为特性等的若干具体技术进展．而后，讨论了一种先验环境模型及环境规约的开发方法原理，给出了相应的环境驱动逻辑的静态表达与运行实现机制．该方法和机制可较好地支持环境处理与应用业务逻辑间的关注分离．     

MABEMS:一个基于移动Agent的电子市场空间

随着Internet的广泛普及，电子商务应用系统，尤其是基于Internet的电子市场系统日益受到重视，然而面对Internet这种新的网络环境，传统的客户／服务器技术并不适宜构造此类系统，近年来，移动Agent技术被认为是一种易于、实现和维护Internet环境下分布式系统的新兴技术，提出了一个基于移动Agent的电子市场空间模型，并在本实验室的移动Agent系统－Mogent平台上实现了其原型系统，该市场空间采用开放的、非集中的系统结构，具有较高的灵活性和可靠性，自动化程度较高，最后介绍利用可扩展标记语言XML和知识查询与操纵语言KQML，实现市场空间的信息描述和Agnet之间的交互。     

智能空间的资源管理及其应用研究

资源管理是智能空间关键技术之一,其研究也得到了广泛的关注.本文在Jini技术的基础上,以智能空间中的漫游打印为应用背景,提出了一种有效的智能空间的资源管理解决方案.该方案中,资源被抽象为服务,由属性、接口等描述;空间中服务动态地加入或离开由发现和加入协议、异步事件通知机制和租用机制等来完成;资源的映射和冲突调度由资源映射和资源仲裁机制完成.最后给出了一个智能空间的漫游打印应用及其实现情况,并与相关工作进行了比较.     

层次化网关转发的agent迁移技术与应用

随着互联网的日益普及,形式各样的网络应用层出不穷.移动agent计算模式是一种灵活的分布计算模式和程序设计风范,给网络应用的设计、实现和维护都带来了较大的灵活性.移动agent技术的推广和使用,要求agent能够在网络上任意节点之间迁移;但是由于Internet中存在大量的私有网络,且现阶段agent适移技术在支撑agent自由穿越各个私有网络方面存在不足,制约了基于移动agent的应用的普及.针对这一问题,本文提出了一个"层次化网关转发agent迁移方案".在该方案中,本文根据网络的拓扑结构提出了互联网络节点"层次化网络编址",并在此基础上给出了"地址解析/转发算法".此外,为了消除此方案对网关、代理服务器等关键节点的依赖,本文给出了基于"配对转发服务"的实现方案,在保证透明性的前提下完成逻辑上的网关功能,进一步增强"层次化网关转发agent迁移方案"的灵活性和实用性.最后,本文给出了基于此荐技术的一个"文件同步软件"应用实例实现.     

柔性继承支撑系统ND-Polya的设计与实现

继承是面向对象程序设计中的一个重要机制．但是,当程序员需要调整已有类并将其应用到类似的应用中,继承机制就不能支持这类程序员的需要．为了解决这一问题,我们结合类比和继承,提出了一种新的机制：柔性继承．该机制允许对类中属性进行删除和重定义．更重要的是,允许定义类之间的相似性,进行方法的间的类比推导,实现对方法及其算法的复用．描述了对柔性继承的规约语言机制和推理系统的具体设计和实现,通过对一些应用实例（ 包含一个图形系统） 的规约和推导,说明我们的实验性机制具有一定的能力．     

基于策略多样性熵指标的无人机群智系统激发-汇聚程度度量方法研究

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能的激发和汇聚程度的有效度量手段.针对这一问题,从多智能体强化学习中智能体的策略出发,以策略多样性度量无人机群在多智能体强化学习的训练过程中的激发-汇聚程度.为了对策略的多样性进行度量,借鉴物种多样性和信息论中的相关概念,明确了策略多样性的内涵包括丰富和均匀程度两方面,提出了“策略距离二次熵”和“动作分布信息熵”这两种策略多样性的计算方法.设计了无人机群突防场景对本文所提出的策略多样性指标和两种计算方法的有效性和有用性进行了验证,并通过敏感程度分析对两种计算方法进行了对比.实验结果表明这两种计算方法在该场景中均能有效区分策略多样性的变化,且两种计算方法间具有一致性,从而验证了策略多样性指标及其计算方法的有效性.在有用性方面,验证了策略多样性与奖赏之间的关联关系,以及环境的动态改变与策略多样性之间的相互影响和关联关系,体现了策略多样性在认知群智系统,指导群智激发汇聚过程上...     

网构软件的研究与进展

随着Internet的快速发展与普及，如何在开放、动态、难控的网络环境下实现各类资源的共享和集成已经成为计算机软件技术面临的重要挑战之一，为了应对挑战，许多新理念、新概念、新模型、新方法和新技术应运而生，在系统分析以面向对象方法与技术为代表的经典软件方法与技术体系不足的基础上，从软件方法学及其技术支撑的角度，通过对软件技术发展趋势与挑战的思考与分析，初步凝练出了网构软件的概念框架、基本特征、逻辑内涵与关键技术，然后，在此总体构架之下，对近年来出现的各种相关的软件新概念、新模型、新方法和新技术从基本理念开放化、软件实体主体化、软件协同分离化、运行机制自适应、开发方法群体化、外部环境显式化、安全保障可信化、系统管理自治化、技术体系系统化等多个侧面加以系统的综述与介绍；最后，在综合分析的基础上提炼出进一步的研究问题，     

基于移动agent的软件实体适配技术研究

在开放的Internet平台上，通过对已有软件实体进行集成以构建应用系统成为一种重要的软件开发方法．其中软件适配技术是关键技术之一．传统适配技术对Internet这个开放平台上的软件集成的支持存在欠缺，主要表现在对可组合、可重用、可配置和可移动的支持不够．利用agent的移动性和封装能力，提出了一种基于移动agent技术的适配方法．提出了一个统一的agent集成框架及其支撑技术，有效支持软件适配内容的封装和运行．在该框架中，对适配的一个重要方面——组合实体——进行了探讨．最后介绍了移动agent适配技术的系统实现．     

基于规则与相似度的语义web服务匹配

随着语义web技术的快速发展,基于语义的web服务发现技术,已成为web服务领域研究热点之一.效率和精度,是web服务发现技术的两个主要关注点.Web服务发现可以分为基于本体概念相似度度量和基于逻辑推理这两种方法.这两个方法互有优点,前者主要效率方面占优,而后者则在精度方面优势明显.本文提出了一种基于规则与相似度的语义web服务两阶段匹配方案.该方案采用语义网规则语言作为规则描述语言,利用基于相似度的服务输入输出匹配方法进行第一阶段的筛选.在此基础上再次利用基于规则推理的方法,对第一阶段的匹配结果进行进一步的精化,从而在效率与精度两方面取得一定的平衡.