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1.
软件结构级上的需求变化处理   总被引:2,自引:0,他引:2  
为处理需求变化,提出一种基于软件结构引入技术的变化处理机制(Variant Handing Based on Software Architecture Introduction,VHBSAI)和它的4个具体的与软件开发相关的实施步骤(需求变化的分析和识别,变化对象的转化,软件结构的引入,软件结构的调整),以达到对其他变化处理技术进行指导,以及以模块上的操作手段,有效地进行软件系统维护,VHBSAI为软件系统生命周期、开发效益等问题提供了新的解决方法,最后以成功的实例验证说明了VHBSAI的有效性。  相似文献   
2.
为了适应面向Agent技术的发展及其系统设计的需求,提出一种基于面向Agent程序设计(AOP)风范的形式描述语言具有重要的理论指导价值和实际意义。在Z++的基础上,讨论其AOP扩展问题,从而提出具有AOP风范的形式描述语言Z++a,同时还给出了一个关于高度智能化、人格化生物机器人的Z++a形式描述简例。  相似文献   
3.
研究在异构机群系统中,使并行任务执行完成时间最短的调度算法.有许多启发式的任务调度算法在同构的分布式计算系统中是很有效的,但在异构机群系统中,由于每个任务在每个处理机上的执行时间不同而失去意义.本文以任务集内任务的拓扑次序为基础,将任务集分层,提出了分层调度算法.它是一个简单而且实用的算法,在某些情况下能达到局部最优,时间复杂度为O(nm),其中n为任务数,m为处理机数.  相似文献   
4.
基于机群的并行Monte Carlo仿真平台用于金融衍生证券定价   总被引:1,自引:1,他引:0  
给出了利用局域网机群系统建立并行Monte Carlo仿真平台的Java实现。设计了仿真任务分配算法及多线程同步控制机制。验证了伪随机数生成器并行化的有效性。三种股票期权仿真定价模型作为应用实例,在相同机型机群环境中,取得理想加速比和定价结果。  相似文献   
5.
为了缩短网格中数据并行流水线在吞吐率受限下的延迟,提出了一种优化任务指派的算法.在一个流水线中,每个任务都可以是一个数据并行程序.当多个任务被指派到同一个并行系统时,假设每个任务排他地使用一组处理机.根据优化目的,优化过程可分成连续的两个阶段,即提高吞吐率和缩短吞吐率受限下的延迟.对不同的优化阶段,用不同的启发式算法确定一个并行系统中每个任务的处理机数.改派任一任务都会使流水线的性能发生变化,性能提高的幅度被称为任务优先级.通过重复改派优先级最高的任务,流水线的性能可迅速提高,这在仿真实验中已得到了证实.  相似文献   
6.
数据流计算机解决了多机系统存储器延时和同步2个不易解决的基本问题,可以充分利用程序的各级并行成分.这种计算机在算术运算等方面性能优越,但在结构数据(如向量)处理方面开销大、效率低.将向量处理技术引入数据流计算机,能有效地解决这个问题.通过在类似Manchester的数据流计算机上增加向量处理功能,并进行了矩阵乘运算的模拟.结果表明,增加向量处理后,矩阵乘运算的效率比近几年提出的Monsoon和Epsilon等数据流计算机提高一倍,甚至2倍以上.  相似文献   
7.
将灰度图像中的单值像素 d扩展成RGB彩色图像中的 3维向量 (dr,dg,db) ,提出彩色图像中的相似变换概念 ,由此产生彩色图像压缩编码的计算公式 .并根据所提出的公式进行压缩实验 ,获得了相对于单色分形压缩方法两倍以上的压缩比  相似文献   
8.
为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数.任务用于收发数据集的通信成本依赖其他任务的指派,故当相关任务的指派未完成时,需要在任务通信成本中引入均值估计.任务响应时间是计算成本和通信成本之和,它是任务指派的函数.用max min算法确定任务指派,可有效降低任务响应时间的最大值,从而使流水线的吞吐率得到提高.仿真实验表明,X max min算法使流水线取得的吞吐率与复杂的Taura算法相当.  相似文献   
9.
给出了利用局域网机群系统建立并行MonteCarlo仿真平台的Java实现。设计了仿真任务分配算法及多线程同步控制机制。验证了伪随机数生成器并行化的有效性。三种股票期权仿真定价模型作为应用实例,在相同机型机群环境中,取得理想加速比和定价结果。  相似文献   
10.
参数扫描应用的网格自适应调度   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种自适应调度方法,可使参数扫描应用在运行时保持近似的网格负载平衡,为适应资源性能的动态性,一个参数应用被分成若干作业顺序调度,每个作业运行后反馈的网格负载信息用于调整下一个作业的调度。使之适应资源性能波动,从而使后一个作业在运行时实现网格负载的近似平衡。每个作业被分成若干子作业,分别指派到不同的网格资源。子作业的运行时间构成一个网格负载向量,从中可计算出网格负载失衡因子,失衡因子表示作业运行时网格负载失衡的程度。负载向量用于调整下一个作业的划分方法,失衡因子用于调整下一个作业的规模。较小的失衡因子可使作业的规模有更快的增长,这样可使调度成本的增长速度慢于应用规模的增大速度。实验表明,自适应调度可保持近似的网格负载平衡,与其他资源性能的静态调度相比,可有效缩短参数应用的总运行时间。  相似文献   
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