一种新的网格环境模型——TGrid Model

在分析了现有网格环境不足的基础上，提出一种新的网格环境模型——基于树形结构的网格体系与环境TGrid，支持高性能计算，面向主题的资源共享和新一代的需求建模。它以树结构来组织网格节点和集成各种资源，实现了自底向上、多级、面向需求的资源抽象和多种资源融合。而且树型结构符合自然层次组织关系，容易实现网格系统的层次化管理，有利于减轻中心节点的负载和实现大规模应用的负载平衡，提高资源查找效率。同时，TGrid以虚拟资源的形式实现网格资源的共享，利用分布式JVM（TJVM）虚拟网格节点上CPU和主存资源，利用多数据库中间件（TDOD）实现数据库级资源集成和共享，利用Globus网格服务（GService）实现其他软件和数据资源共享。该树型网格为日益增长的网格应用的需求提供了新的解决方案。     

面向服务的网格高性能计算策略

网格技术和Web服务的发展，促成了服务计算的诞生和发展．本文在面向服务的架构下，重新研究传统计算网格下的高性能计算．首先，针舛高性能计算应用的特点，结合面向服务的思想，提出了一种层次资源管理体系结构．其次，分析了适用于网格环境的高性能计算应用的程序结构，并通过有向无循环图（DAG）加以表示．第三，基于上述的资源管理体系结构和高性能计算应用模型，提出了一种改进的动态优先级调度算法．最后，通过仿真实验，分析了提出的算法的性能，实验结果表明提出的算法适用于网格环境，进而验证了本文提出的面向服务的网格高性能计算策略的有效性．     

基于事件图模型的网格调度模拟

由于网格环境的复杂、动态和自治性等特点,研究网格任务调度时,高性能的网格模拟器是不可或缺的.该文引入了一个基于事件图模型的高性能模拟器HyperSim,介绍了HyperSim的特点,通过对比其他模拟器说明使用HyperSim的理由.为了优化模拟速度,提出了网格任务调度的事件图模型,并给出了在HyperSim上的实现过程.最后,通过实验证明了HyperSim在运行速度和性能方面的优势,并用其模拟了两种经典调度算法的实现,根据模拟结果对比了算法的性能.     

基于网格的数据传输模型设计与实现

本文深入分析了网格体系中的数据传输服务,提出并建立了一个面向网格的文件传输模型,该模型突破了传统的资源共享模式,采用负载平衡和容错算法来提供持续可靠的访问。文中给出了依据此模型设计GridFTP系统的详细过程,并且经测试表明,该系统将原本独立的物理服务器联结起来协同工作,实现了资源分布动态自适应调整,为用户提供高性能、高可用性、高可靠性的FTP服务。     

基于P2P技术的网格系统模型的设计与实现

随着网格技术的发展和应用的扩展,网格己经从单一的面向高性能计算的计算网格转向为面向服务的商业网格.通过分析对等计算融入网格计算技术.将对等思想和对等搜索技术应用于网格资源管理中,提出了一种新的对等搜索框架.最后设计并实现了一个基于P2P技术的网格系统模型.并详细介绍了系统架构、系统主要组成部分、以及网格系统模型的具体功能实现.     

一个面向服务的网格动态调度算法

随着基于OGSA的网格模型的提出，作业匹配和调度问题显得尤为重要。该文提出了一个面向服务的网格调度框架，引入了随机过程理论，给出了匹配和调度的动态算法，从而使网格计算的动态性问题得到了很好的解决。     

一种基于通知机制的计算型网格系统解决方案

本文提出了一套面向高性能计算的网格系统构架解决方案。在上层调度设计方面,利用Globus所提供的通知机制,同步网格系统层调度队列与集群调度队列信息。设计了一种基于蚁群算法的调度策略,实现最优化服务选择。提出了一种“心跳检测”策略,保证了网格系统的可靠性。通过运行15皇后求解问题,分析了“心跳检测”策略对性能的影响,通过网格与集群的测试数据对比与分析,论述其各自的优势和劣势。     

动态自适应网格调度算法

利用大量的计算资源,网格具有高性能低费用的计算优势,但是合理的调度方案是充分利用网格资源的关键因素。提出基于模拟退火算法的动态自适应网格调度算法,根据网格资源和作业的动态特性,进行分批调度,根据调度过程中部分调度信息动态自适应地修改算法参数,设计邻域结构,优化作业完成时间。最后通过GridSim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。     

基于Web Services的煤矿安全计算网格模式

应用网络技术可实现网络的高性能计算能力。文章应用Web Services技术实现煤矿安全计算网格,对诸多算法建立网格模型,为煤矿安全领域提供高性能的计算环境。     

树型网格计算环境下的独立任务调度

任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题,然而,设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的.讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下,独立任务的调度问题.与实现最小化任务总的执行时间不同(该问题已被证明是NP难题),为该任务调度问题建立了整数线性规划模型,并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案??各计算节点最优任务分配数.然后,基于最优任务分配方案,构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法:OPCHATA(optimization-based priority-computation heuristic algorithm for task allocation)和OPBHATA(optimization-basedpriority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation).实验结果表明:在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法.     

一种基于QoS的自适应网格失效检测器

失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一.由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用,对于一个网格失效检测器来说,为保持其有效性和可扩展性,应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS,又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载.基于QoS基本评价指标,采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器--GA-FD(adaptive failure detector for grid),可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求,不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设.同时,证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器,并给出了相应的实验及数据.     

A maximum spanning tree-based dynamic fuzzy supervised neural network architecture for classification of murder cases

In this paper, a hybrid algorithm based on maximum spanning tree and dynamic fuzzy neural network is proposed for classification of murder cases. The proposed classification model of criminal law is useful for judges, lawyers or other people who want to determine the guilt and deliver judgment in their cases. The model is trained and tested for sufficient number of court decisions. The experimental results show that the proposed maximum spanning tree-based dynamic fuzzy supervised neural network algorithm overcomes the problem of slow convergence and large computation caused by artificial neural network and fuzzy neural network algorithms. Comparative studies were carried out for a number of different networks and configurations and reported. Simulations are presented to illustrate the performance of the proposed algorithm.     

Mining high utility itemsets by dynamically pruning the tree structure

Mining high utility itemsets is one of the most important research issues in data mining owing to its ability to consider nonbinary frequency values of items in transactions and different profit values for each item. Mining such itemsets from a transaction database involves finding those itemsets with utility above a user-specified threshold. In this paper, we propose an efficient concurrent algorithm, called CHUI-Mine (Concurrent High Utility Itemsets Mine), for mining high utility itemsets by dynamically pruning the tree structure. A tree structure, called the CHUI-Tree, is introduced to capture the important utility information of the candidate itemsets. By recording changes in support counts of candidate high utility items during the tree construction process, we implement dynamic CHUI-Tree pruning, and discuss the rationality thereof. The CHUI-Mine algorithm makes use of a concurrent strategy, enabling the simultaneous construction of a CHUI-Tree and the discovery of high utility itemsets. Our algorithm reduces the problem of huge memory usage for tree construction and traversal in tree-based algorithms for mining high utility itemsets. Extensive experimental results show that the CHUI-Mine algorithm is both efficient and scalable.     

Constructing large suffix trees on a computational grid

The suffix tree is a key data structure for biological sequence analysis, since it permits efficient solutions to many string-based problems. Constructing large suffix trees is challenging because of high memory overheads and poor memory locality. Even though efficient suffix tree construction algorithms exist, their run-time is still very high for long DNA sequences such as whole human chromosomes. In this paper, we are using a hierarchical grid system as a computational platform in order to reduce this run-time significantly. To achieve an efficient mapping onto this type of architecture we introduce a parallel suffix tree construction algorithm that makes use of a new data structure called the common prefix suffix tree. Using this algorithm together with a dynamic load balancing strategy we show that our distributed grid implementation leads to significant run-time savings.     

基三分层网络中的受限多播路由算法

多播路由算法对互连网络的通信性能和多处理机系统性能的发挥起着重要作用。针对基三分层互连网络，在权衡性能、成本和实现的基础上，提出一种基于树的受限多播路由算法TRMA。该算法充分利用基三分层互连网络的层次特性和节点编码中所含的网络拓扑信息实现消息路由，算法设计简单，易于硬件实现。和其他基于树的多播路由算法相比，TRMA算法不需要源节点在发送消息前构建多播树,并将多播树的信息存放在消息中，大大降低了源节点的工作负载，提高整个系统的性能。通过仿真比较了TRMA和基于单播的多播路由算法，结果表明TRMA具有较低的网络延迟和较小的网络流量。     

一种高性能包分类渐增式更新算法

包分类是第4层线速数据包输入处理的核心问题之一，当前包分类问题研究的重点是最差情况下，规则数达到百万、多维的动态算法。尝试格（grid of tries）算法的优点是查找时间复杂度与规则数无关，空间复杂度接近线性；缺点是没有支持渐增式更新的算法，即它是一种静态算法，并且仅支持二维。在此提出了一种尝试格的渐增式更新算法，使之成为动态算法。最终提高了尝试格算法的综合性能。     

基于Feature Forest的图像检索

基于语义树(Vocabulary tree)的图像检索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree的方法都是建立在一种特征上的,当图像库比较大时很难达到理想的效果。基于此,提出一种多特征检索结果的融合框架Feature forest,根据各种特征的检索结果好坏动态确定对应特征树的权值。实验结果证明,相对于单种特征的特征树,该方法有一定的优越性。     

Asynchronous tree-based multicasting in wormhole-switched MINs

Multicast operation is an important operation in multicomputer communication systems and can be used to support several collective communication operations. A significant performance improvement can be achieved by supporting multicast operations at the hardware level. We propose an asynchronous tree-based multicasting (ATBM) technique for multistage interconnection networks (MINs). The deadlock issues in tree-based multicasting in MINs are analyzed first to examine the main causes of deadlocks. An ATBM framework is developed in which deadlocks are prevented by serializing the initiations of tree operations that have a potential to create deadlocks. These tree operations are identified through a grouping algorithm. The ATBM approach is not only simple to implement but also provides good communication performance using minimal overheads in terms of additional hardware requirements and synchronization delay. Using the ATBM framework, algorithms are developed for both unidirectional and bidirectional multistage interconnection networks. The performances of the proposed algorithms are evaluated through simulation experiments. The results indicate that the proposed hardware-based ATBM scheme reduces the communication latency when compared to the software multicasting approach proposed earlier