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复杂环境下多模拟任务性能预测与调度算法的研究

作　者: 于佳华
导　师: 余翔湛
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 并行网络模拟性能预测任务调度复杂环境计算
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 12次
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内容摘要

在网络研究领域,模拟技术已经成为在各种条件下研究网络运行状况和性能的重要方法。但是复杂的大规模网络模拟会消耗大量的计算机资源,甚至规模过大的模拟任务根本无法在一台服务器上运行。并行分布式网络模拟的出现满足了大规模网络模拟的需求,它是把一个模拟任务分配到数台服务器上并行执行,每个服务器只负责原来模拟任务的一部分。目前,国内外关于单个网络模拟任务划分算法的研究已经有很多,它们在各自的适应领域内表现出非常不错的性能。但是,对一个大规模网络模拟平台来说,一方面,所有的服务器配置不一定相同,即计算环境会很复杂;另一方面,可能同时或陆续接收到多个模拟任务,如果只是简单的按任务到达顺序串行执行每个模拟任务,是无法保证这些任务的总执行时间最短的。并且每个单模拟任务划分算法有各自的特点,选择的划分算法不同,执行时间和计算资源消耗也会不一样。因此面向模拟任务队列,在复杂计算环境下,研究如何选择划分算法、如何分配计算资源、如何进行任务调度对减少平台整体模拟运行时间,提高平台整体模拟性能具有重要的意义。本文首先提出了基于BP网络的并行网络模拟性能预测方法,该方法可以很好的预测出某个模拟任务在某个划分算法作用下的模拟用时。随后,以该预测方法为基础,文章给出了一种面向多模拟任务的并行网络模拟调度算法,该算法选取用时最少、耗资最小的任务先执行,可极大的提高模拟平台的执行效率,并且该算法不需要计算机有相同的配置,可应用于复杂的计算环境。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第1章绪论  7-15
  1.1 课题背景  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-13
    1.2.1 并行化网络模拟  8-9
    1.2.2 并行网络模拟任务划分  9-11
    1.2.3 并行网络模拟性能的估计  11
    1.2.4 任务调度算法  11-13
  1.3 本文研究内容  13-15
第2章基于BP网络的网络模拟性能预测方法  15-34
  2.1 现有方法分析  15-16
  2.2 BP网络简介  16-22
    2.2.1 人工神经网络发展简史  16
    2.2.2 神经网络的基本特点和功能  16-19
    2.2.3 误差传播算法  19-22
  2.3 影响并行模拟性能的关键因素  22-23
    2.3.1 负载平衡  22
    2.3.2 通信开销  22
    2.3.3 前瞻量  22-23
    2.3.4 模拟运行环境  23
    2.3.5 模拟应用  23
  2.4 基于BP网络的性能预测方法  23-33
    2.4.1 方法总览  24-26
    2.4.2 参数含义  26-29
    2.4.3 参数取值算法  29-31
    2.4.4 实验分析  31-33
  2.5 本章小结  33-34
第3章面向多任务的并行网络模拟调度算法  34-53
  3.1 网格计算中任务调度算法的分析与比较  34
  3.2 任务调度目标  34-39
    3.2.1 调度算法  35-38
    3.2.2 静态与动态调度算法的比较  38-39
  3.3 面向多任务的并行网络模拟调度算法  39-52
    3.3.1 算法综述  39-42
    3.3.2 模拟用时与消耗资源权重取值方法  42-46
    3.3.3 映射事件触发算法  46-47
    3.3.4 实验设计及结果分析  47-52
  3.4 本章小结  52-53
第4章支持多任务的大规模网络模拟系统设计  53-61
  4.1 NS2 和PDNS简介  53
  4.2 平台各模块设计  53-60
    4.2.1 UI子系统  54-56
    4.2.2 后台子系统  56-60
  4.3 本章小结  60-61
结论  61-62
参考文献  62-65
攻读学位期间发表的学术论文  65-67
致谢  67

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