基于网络的并行仿真和分布式仿真

随着网络高速化及低成本的群系统的出现，使并行和分布式仿真的广泛应用成为可能。本文首先系统概括了各种并行计算机的特点，辨析了并 行仿真和分布式仿真的概念，然后总结了已有的并行连续系统和离散事件仿真策略，分析了它们的优缺点，并提出了针对集群系统的特点对这些策略进行优化的方法。最后比较了分布式仿真系统的集成工具，得出了CORBA适合于中小规模应用的结论。     

基于高性能计算环境的并行仿真建模框架

为提高大规模分析评估推演类仿真的运行速度,基于高性能计算环境(HPC)的并行分布仿真正成为当前仿真研究的一个重要方向。论文在深入分析研究SPEEDES仿真引擎的基础上,阐述了基于HPC的并行仿真建模框架的组成及功能,分析了其设计思想,并给出了建模框架相应的实现。     

基于Matlab的飞行环境控制系统动态仿真

在分析了各个部件工作原理的基础上，建立了飞机环境控制系统各主要部件的数学模型，利用Matlab软件开发了各部件的仿真模块。用所建模块搭建了某型飞机环控系统的仿真模型，并进行了仿真研究，结果表明本文的仿真模真具有较高的精度。为飞机环控系统的动态仿真提供了新的实现途径，对飞机环境控制系统的设计和优化具有一定的参考意义。     

SPESEC:并行科学工程计算的模拟环境

SPESEC是在MIMD并行计算机上进行科学工程计算的模拟环境,已经在具有MC 68000系列微处理器的计算机系统上实现。SPESEC具有明确定义的虚拟机,提供了为该虚拟机编程的语言,从而为用户提供了完整的编程和运行环境。本文描述SPESEC的设计目的、性能特点和SPESEC提供的并行程序环境,也给出在串行计算机上实现SPESEC的某些细节。最后给出在SPESEC中进行并行计算的例子。     

基于Matlab的飞机环境控制系统动态仿真

在分析了各个部件工作原理的基础上,建立了飞机环境控制系统各主要部件的数学模型,利用Matlab软件开发了各部件的仿真模块。用所建模块搭建了某型飞机环控系统的仿真模型,并进行了仿真研究,结果表明本文的仿真模块具有较高的精度。为飞机环控系统的动态仿真提供了新的实现途径,对飞机环境控制系统的设计和优化具有一定的参考意义。     

分布式并行服务器的动态重构容错算法

分布式并行服务器的效率和可用性日益受到人们的关注。鉴于此,从体系结构上提出了动态重构容错模型,阐述了容错模型的数据分布和操作,并在此基础上描述了动态重构容错算法。该算法通过动态重构数据分布和操作解决了系统节点和网络故障,且使正在执行的任务不被中断。最后对比性地分析和测试了该算法的平均响应时间,说明该算法性能明显优于类似算法。此算法已成功应用于电子政务系统平台———分布式并行数据库系统DPSQL,经使用表明该算法使系统可用性和效率得到大幅度提高。     

基于并行混沌和单纯形法的混合全局优化算法

混沌优化算法采用的是串行优化结构,采用并行结构进行,并不断缩小搜索空间,提高了混沌优化在变量取值范围较大情况下的搜索效率。针对混沌在全局最优点附近搜索速度变得很慢、精度较低的缺点,结合单纯形法,提高了收敛的速度和求解精度。仿真结果表明并行混合优化算法可以得到满意的结果。     

基于网格计算的SAR回波分布式仿真

为了解决SAR分布目标回波仿真中的计算瓶颈,首次把网格计算思想引入其中.利用FTP、TCP/IP协议构建网络通信引擎服务,利用静态和动态调度算法构建网格资源调度模块,利用面向对象技术、多线程技术等构建了网格资源监测模块,网格资源管理模块、回波计算模块、仿真控制模块等,实现了SAR回波仿真网格,通过多个计算节点的协同工作来完成仿真任务.试验表明,该网格平台具有高计算效率、易搭建、易访问、价格低廉、突破地理限制等优点.     

分布式虚拟环境下的环境管理器及环境描述语言

介绍了面向动态实体的虚拟现实系统的开发过程,给出了一个虚拟环境描述语言ＶＥＤＬ及其主要部分的形式化描述。ＶＥＤＬ可以描述分布式虚拟环境下统一的时间推演、空间位置及环境中的各种实体信息。基于ＶＥＤＬ可效系统需求转化为环境脚本。根据用ＶＥＤＬ书写的这一环境脚本,环境管理器可以动态生成整个系统的各种配置并对动态实体在虚拟环境中的行为进行预规划,随后分发到各个仿真节点从而生成一个虚拟现实系统。     

基于免疫机理的多峰值函数并行优化算法

多峰值函数的极值问题一直是优化领域中的一个难点和热点。传统搜索方法和遗传算法很难同时搜索出多个极值。基于生发中心中免疫细胞亲和度成熟的机理，本文提出了一种并行优化算法，目的是找出多峰值函数的多个最优解或最优解和尽可能多的局部优化解。算法的主要步骤有超变异、选择、记忆和相似性抑制。用不同的多峰值函数进行了仿真实验，并和相关算法进行了比较，结果表明所提出的算法具有良好的搜索性能。     

集中式粗粒度分布并行模型和并行进化神经网络

提出了一种分布计算环境下并行进化神经网络的实现机制：集中式粗粒度模型。该模型基于并行遗传算法，可以同时对前馈神经网络的结构和权值进行优化。在分布计算环境中的实现为其在分布式网络中的应用开辟了广阔的前景。初步的实验结果表明该模型可以加快神经网络的进化速度，提高进化的效率     

基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法

并行计算是解决复杂大规模工程计算问题的有效方法。现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法,它是一种粗粒度的并行。它将种群分为几个子种群,分别放在不同的处理器上,每个子种群独立、同时进化,周期性地交换、更新最优信息。实验结果表明：若选择合适的通讯周期时,该并行微粒群算法不仅具有理想的加速比,而且有效地提高解的质量。     

异步并行计算及其在连续系统仿真中的适用性研究

在基于消息传递的分布式系统上,根据两类异步并行计算的特点,结合连续系统仿真对并行计算的要求,分析了异步并行计算对仿真结果的影响,提出了用异步并行计算方法进行连续系统仿真并保证不出现计算过程“混乱”的限制条件,实践证明,满足文中限制条件的异步并行仿真计算比相应的同步并行仿真计算具有更高的加速性能。     

分布式虚拟环境中的综合地面环境研究

详细阐述了分布式虚拟环境中综合地面环境研究的各个方面。首先介绍了采用多种地理数据生成综合地面环境数据库的过程 ;然后提出了一种大规模三维地形环境管理方法和一种通用的实时调度算法 ;最后给出了一种支持动态地形环境一致性的动态地形环境体系结构     

两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化

两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难，目前还缺乏成熟的全局优化策略，同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法，用来求解上层问题，用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性，便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。     

并行遗传算法在一类计算机网络可靠性优化问题中的应用

对于成本约束下的网络可靠性优化这一个 NP难题 ,针对已知的网络拓扑结构 ,提出了在 k种交换设备和 m种传输介质中选择合适的设备组合方案的粗粒度并行遗传算法 ,在满足成本预算的同时 ,优化网络的可用性 .仿真结果表明 ,对比传统的串行遗传算法 ,粗粒度并行遗传算法不但加速比高 ,而且能有效地提高优化质量.     

一种面向IDL的分布式并行方法

应用IDL系统中可调用IDL的开发机制,结合MPI技术,提出一种面向IDL的分布式并行方法。该方法既能有效利用IDL开发方便的优点,又能使IDL程序在分布式集群计算机系统上实现并行,具有很高的实用价值,最后作者以分布式小卫星雷达仿真系统中InSAR相位图降噪滤波算法的IDL程序并行化为例验证了方法的高效性。     

基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法

本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解.