多网格叠缩并行计算

提出一种非递归多网格算法。它适合于允许递归和不允许递归两种场合，在分布式存储计算机上的叠缩并行实现结果表明：其顺序／并行加速显著，并行化效率有大幅度提高。     

基于无线MobileAgent的网格GIS模型及其实现

在对网格计算技术和移动智能体（Mobile Agent）分布式计算技术研究的基础上，提出了一种基于无线Mobile Agent的网格GIS模型。该模型集成网格技术、Mobile Agent、GPS、CD-MA、TCP／IP、UDP等技术，可以进行空间信息的网格计算、实时采集与移动服务和移动目标的实时监控，并且该模型在Visual C＋＋和eMbedded Visual C＋＋环境下从底层构建了网格计算环境下的Mobile Agent运行环境、网格GIS分布式服务器、Mobile Agent代理服务器和移动GIS客户端等模块，该模型在上海某区绿化网格化调查与管理应用中进行了试验，结果表明所提出的模型具有较好的灵活性和实用性。     

多网格叠缩并行计算

提出一种非递归多网格算法，它适合于允许递归和不允许递归两种场合，在分布式存储计算机上的叠缩并行实现结果表明，其顺序／并行加速显著，并行化效率有大幅度提高。     

网格计算系统中服务部分的研究与实现

网格计算是近年来研究的一个热点,它旨在使动态多机构虚拟组织中的资源得到共享和协同问题得到解决。在介绍网格及网格计算的概念,分析网格计算系统的基础上,提出了网格软件系统中服务部分的实现构想,并给出了应用实现实例。     

网格计算中的简单任务划分方法

网格计算是新型的分布式计算技术,针对网格计算所需要的任务划分技术,有很多划分任务的方法,但这些方法过于复杂.提出了一种简单的基于无向带权图的矩阵子任务合并方法,通过矩阵的输出结果,进而选择合适的计算方式,并且根据网格的构成情况进行高效的子任务分配.     

基于多智能体的供应链协同机制研究

文章讨论了基于多智能体的供应链框架 ,在框架中由智能体代表供应链上的企业 ,以智能体的方式强调供应链企业间的竞合机制 ,设计一种多智能体的供应链模型 ,研究智能体结构以及多智能体系统的组织方式和协调机制。     

异构任务图在网格环境中的调度实现

并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题，网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图，为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL，实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库，为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案，实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时，采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性，采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。     

面向协同装配仿真的虚拟现实网格环境

针对复杂产品装配设计过程中,零部件模型众多,数据量巨大,一般虚拟装配仿真软件无法进行实时处理的问题,提出了一种新型虚拟现实网格环境.该系统通过网格资源管理及共享技术聚合企业大量空闲计算资源,采用基于Sort last算法和远程视频可视化的并行渲染框架支持实时交互式装配仿真.在汽车装配工位协同仿真中,该系统的主要设计功能和目标得到确认.仿真结果表明,在现有软硬件环境下,该系统能够较好解决大规模复杂场景的实时处理问题,同时可显著提高资源利用效率.     

网格工作流中协同机制的研究与实现

对计算机支持的协同工作(CSCW)和工作流进行了深入探讨.在分析网格工作流特点的基础上,提出了网格协同工作流参考模型,并详细分析了基于协同上下文概念的网格协同工作流的协同机制及其实现方法.最后,给出了此协同机制在银行贷款系统中的应用实例.     

基于SVM的遥感数据并行服务体系研究

该文研究了利用共享虚拟存储(SVM)的并行普通机群作为遥感数据分布式服务系统的后台服务器，分析了在这种服务体系下多源遥感数据的组织和存储，提出了“塔、块、层、相”的立体索引机制，设计了服务器端的并行处理程序，并对基于SVM并行机群环境对后台服务器性能改进方面进行了测试和分析。     

并行计算在分布式环境下的一种实现方法

介绍了一种并行计算的实现方法．通过在顺序程序中加入两种进程操作原语，用户就能使其应用程序在分布式环境下并行执行，从而提高速度．     

网格环境中高性能数据传输客户端的实现

讨论了一个适用于网格环境的数据传输客户端工具(MFTP)．建立在Globus Toolkit基础上的MFTP，实现了网格文件传输协议(GridFTP)，具有高速、稳定、可靠和高性能的特点．其拥有一个友好、可交互的用户图形界面，已成为MASSIVE网格环境一个重要的组成部分。     

有限元并行计算的MPI程序设计

以Poisson方程边值问题的求解为背景,实现了有限元并行计算的MPI程序设计.通过生成一种特殊结构的刚度矩阵,并在此基础上,设计了一套有效的并行计算策略,使计算的并行性得到很好的开拓,实现了包括刚度矩阵的生成、刚度矩阵的三角分解以及解三角方程组的并行执行.程序在国家高性能计算中心(西安)的曙光3000上进行了数值试验,结果表明,随着开辟进程数目的增多,加速比变得比较理想,当进程数目为30时,表明该进程数目在最优进程值附近.在60台处理器(进程)上计算18万个节点的大规模问题时,共耗时176 96415s.     

网络并行计算系统的设计与实现

针对当前目标特性科研任务的迫切需求以及电磁散射建模研究的现状,有必要建立一个网络并行计算系统进行电大尺寸复杂目标电磁散射计算。本文简要介绍了该系统的硬件设计和软件需求,并指出了系统存在的不足。     

通用并行CRC计算原理及其硬件实现方法

通用并行CRC算法及其硬件实现方法 ,适用于不同的CRC生成多项式和不同的并行数据长度 ,与目前常用的查表法相比较 ,不需要存放余数表的高速存储器 ,减少了时延 ,并可以通过增加并行数据长度的方法来降低高速数据传送系统的CRC运算时钟频率 .     

网格计算综述

网格计算是利用互联网把分散在不同地理位置的计算机组织成一个虚拟的超级计算机，其中每一台参与计算的计算机就是一个节点，而整个计算是由成千上万个节点组成的一张网格．网格计算有数据处理能力强、充分利用网上的闲置处理能力、价格相对超级计算机低廉等三大优势．     

适合于分布式并行计算的PCOCR方法

针对求解大型稀疏复对称线性方程组,提出了1种适合于分布式并行计算的并行化COCR(Conjugate A-Orthogonal Conjugate Residual)方法,简记为PCOCR.在保证计算次序、矩阵向量乘积和向量校正不变的情况下,通过利用等价的数学推导,PCOCR方法将COCR方法每个迭代步所需的2次全局通讯降为了1次,同时,2种方法具有相同的数值稳定性.性能分析部分表明,所提出的PCOCR方法比COCR方法具有更好的并行可扩展性,同时并行通讯性能改进比率趋于50%.     

云环境下基于预分片的遥感数据并行重采样方法

面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.     

基于移动Agent的分布式网络并行计算方法

介绍移动Agent和基于移动Agent并行计算的基本思想和一个实际的移动Agent支持系统——Aglet系统的基本原理。在此基础上，以一个并行求和程序为例，介绍基于移动Agent的并行计算的具体实现方法，为移动Agent的实际应用提供参考。