QCSA-ACO路由算法设计

对移动自组织网路由协议进行研究,分析了基于蚁群算法的移动自组织网路由协议,提出了基于蚁群算法的快速收敛拥塞避免的路由算法--QCSA-ACO(quick convergence stagnation avoidance-ant colony optimization).通过使用设置信息素门限、信息素奖惩措施和噪声选路措施,加快了路由收敛速度,避免了蚁群算法使用中由于信息素过度集中造成的搜索停滞现象.仿真实验结果表明,该算法能够提高移动自组织网的性能.     

基于(m,k)-firm约束规范的混合任务调度算法研究

讨论了在准实时环境下,包括准实时周期任务和准实时非周期任务在内的混合任务调度算法HTSF.HTSF算法是在满足周期任务(m,k)-firm 约束规范的前提下提高非周期任务可调度性,同时合理利用可用空闲时间,提高整个系统的服务质量.HTSF算法给出了非周期任务的可调度性分析方法,同时采用静态调度与动态调度相结合的方法调度周期任务和非周期任务.模拟测试结果显示,系统对非周期任务的接收率比同类相关算法的接收率高.     

基于KVM的虚拟锁步技术

依托基于内核的虚拟机（kernel-based virtual machine , KVM ）的平台,针对虚拟机容错系统中的关键技术---虚拟锁步技术展开研究,主要研究虚拟锁步技术所采用的虚拟机同步机制（VM synchronization mechanism ）。对开源虚拟机容错软件Kemari进行架构剖析与代码分析,指出其所使用的基于数据拷贝的虚拟机同步机制在不使用共享存储进行锁步运行时,具有一定性能缺陷;以此为基础,提出相应的改进措施,设计并实现一种新的虚拟机同步机制。该机制采用事件重放的方式实现冗余虚拟机间块设备数据的同步,弥补了Kemari虚拟机同步机制的相关性能缺陷。     

基于虚拟化技术实现MPICH2的高可用管理

为实现MPICH2的高可用,将MPICH2计算平台构建在虚拟机环境中,使得参与MPICH2运算的各个结点均是虚拟机,而物理机器并不直接作为结点参与运算;当物理机器需要进行维护、升级或负载均衡时,通过在线迁移的方式将其上运行的虚拟机迁移至另一个物理结点上,然后在新的结点上重新启动虚拟机,恢复其上运行的MPICH2计算任务,从而避免了终止整个计算任务的需要.实验结果表明,虚拟机在线迁移之后,整个MPICH2计算任务可以正确恢复;同时,比较了虚拟机和物理机器执行MPICH2计算任务的效率,表明了以虚拟机取代物理机器构建MPICH2计算平台在性能上是可行的.