虚拟共享型MIMD的几个问题

并行处理是提高计算机性能的有效手段，也是新一代计算机的结构特征。本文论述虚拟共享型处理机的特点、实现机制、可伸缩性和负载平衡。     

接收者驱动方法的动态负载平衡系统设计

负载平衡是机群计算中的一个重要问题.本文针对小规模机群系统下的并行应用环境,设计了基于接收者驱动的动态负载平衡系统(RILBS).系统采取集中控制与接收者驱动相结合的方法,避免了周期性的负载信息查询,从而减少了通信开销,使系统获得较理想的并行性能.     

并行分布式图形生成系统

文章介绍了基于计算机网络的分布式并行图形生成系统，该系统符合ＯｐｅｎＧＬ规范．系统提出了利用非均匀分解实现负载平衡的分解算法，设计了具有自适应能力的体系结构，其研究结果可直接在微机和普通工作站组成的计算机网络上应用，也可用于开发高性能三维图形系统上．     

基于工作站机群的并行频域体绘制

体绘制是三维数据场可视化中的一类重要算法，近年来人们分别通过对频域技术和并行技术的研究和应用使得这类算法有了很大的提高，然而迄今为止，这两个方面的成果仍然没有能够有机地结合起来。有鉴于此，本文介绍了一个基于工作站群机环境的并行频域体绘制算法。由于该算法充分发挥了频域技术和并行技术的优点，有效地提高了绘制速度。已在一个工作站机群环境中具体实现。对于该算法的各方面性能，文中都给出了详细的测试统计数据。     

基于智能蚂蚁算法的路由选择

智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题．文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理．并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法，QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单，易于实现．能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真，并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化．进一步证明了算法的有效性。     

分裂合并算法的优化及并行化方案

研究了分裂合并算法的优化方法,并提出相应的并行化方案.修改了图像在区域合并阶段中原有的最佳合并原则,增加了满足合并条件的相邻区域的匹配率,减少算法迭代次数.为解决合并阶段的负载不平衡提出了一种新方法;同时针对分裂阶段的负载不平衡,提出了一种新的分裂合并算法并行方案,并分析了两种并行方案在负载平衡,通信复杂度及可扩展性的差异.实验结果表明,对分裂合并算法的优化能有效提高算法的效率,其并行化方案切实可行.     

网格存储中的自适应负载平衡策略

为了优化网格存储的系统性能,针对网格环境中不同存储单元的性能差异,基于文件的访问特点提出一种自适应的负载平衡策略. 通过建立能量模型体现文件访问对存储单元的负载压力;通过与用户访问复合减少负载调整开销;通过创建和回收副本实现数据访问优化. 实验证明,提出的负载平衡策略与传统的磁盘冷却算法相比,请求处理时间和系统吞吐量均有20%左右的提高.     

松耦合多处理机系统负载平衡技术研究

文章主要讨论了在松耦合多处理机系统下,几种基本的平衡算法及其适用面.阐述了两种动态负载平衡的设计思想、终止检测算法并提出在集中工作池和分散式工作池中并行实现的解决方法.     

无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由

针对传感器节点能量受限的特点，提出了一种无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由（load balancing multi-path routing,LBMPR）协议．LBMPR依赖传感器节点的地理位置生成从源节点到sink节点的多条路径，数据通信均匀分布于不同路径上，从而达到节点间的负载平衡，延长了网络的寿命．仿真实验表明，若选择适当的参数a和b，较之mesh-2和mesh-3，LBMPR能获得更好的负载平衡性能．     

基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略

提出了一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略，在任务划分阶段采用一种启发式群聚算法对随机划分的各子任务按能否使总的运行时间缩短进行各子任务间的聚合，以使各子任务粒度和相互之间的通讯量达到一种优化状态，并在此基础上对群聚之后的各子群任务采用集中式动态调度策略，在程序运行过程中实现各处理器的负载平衡，提高各处理器的利用率，缩短总的运行时间．在一个由5个DSP（digital signal processor）处理器组成的同构型松耦合MIMD（multi instruction multidata）并行处理平台上，对平面四自由度连杆机器人在关节锁定下的运动控制任务采用上述先随机划分，再聚合，最后集中式调度的方法进行了并行实时仿真实验，取得了满意的并行性能指标．