摘要：针对系统模型动态不确定的高阶异构无人集群系统在切换通信拓扑下的时变编队控制问题,提出一种基于积分强化学习的最优分布式分层编队控制方法。结合时变编队切换向量构建多四旋翼无人机系统与多无人车系统的增广系统,将异构集群系统的时变编队控制问题转化为镇定问题。引入带折扣因子的价值函数,将异构集群系统的镇定问题转化为最优控制问题。在不破坏一致性分布式编队控制协议的基础上,仅替换反馈增益参数并对其进行取平均操作,以得到整个异构集群的最优时变编队切换控制协议。利用单网络“动作网络-评价网络”结构,结合积分强化学习算法和分布式控制方法,在线实时更新分布式时变编队切换控制器的反馈增益。通过理论证明和仿真实验验证了所设计控制方案的有效性和优越性。

摘要：Flink流处理系统默认的任务调度策略在一定程度上忽略了集群异构和节点可用资源,导致集群整体负载不均衡。研究分布式节点的实时性能和集群作业环境,根据实际作业环境的异构分布情况,设计结合异构Flink集群的节点优先级调整方法,以基于Ganglia可扩展分布式集群资源监控系统的集群信息为依据,动态调整适应当前作业环境的节点优先级指数。基于此提出Flink节点动态自适应调度策略,通过实时监测节点的异构状况,并在任务执行过程中根据实时作业环境更新节点优先级指数,为系统任务找到最佳的执行节点完成任务分配。实验结果表明,相比于Flink默认的任务调度策略,基于节点优先级调整方法的自适应调度策略在WorldCount基准测试中的运行时间约平均减少6%,可使异构Flink集群在保持集群低延迟的同时,节点资源利用率和任务执行效率更高。

摘要：近年来,大规模图数据处理在众多领域得到广泛应用,图划分算法是分布式图计算系统的基础,但大规模图在异构集群中的划分尚未得到充分研究。为此,针对异构集群,提出基于标签传播的大规模图划分算法(heterogeneous label propagation, HLP),根据计算节点负载能力进行图划分,以实现负载均衡和边割率最小化为目标。HLP算法规避了传统标签传播中顶点迁移的步骤,提高了算法效率。实验结果表明,HLP算法在分区质量以及划分效率方面均有较好表现。

摘要：异构Spark集群存在木桶效应,不合理的并行度导致任务分配与工作节点计算能力的适配性较差,进而影响集群计算效率和资源利用率。针对这一问题,首先建立模型,分析数据分布、并行度参数和节点任务分配的耦合关系,提出算法的优化目标,设计异构Spark集群的数据倾斜修正调度策略DSCS,包括并行度预估算法、数据倾斜修正算法和异构节点任务分配算法。预估算法对并行度进行先期设定,数据倾斜修正算法根据首个计算阶段的统计信息进行数据重新划分和并行度修正,由异构节点任务分配算法对集群不同计算能力的工作节点进行合理的任务分配,从而提高数据计算量与节点计算能力的适配性,优化Spark集群的整体性能。实验结果表明:在不同作业类型、不同数据集条件下,算法均取得了一定的性能提升,并能有效减少工作节点外存溢写的概率。

摘要：地统计面插值算法在空间统计分析中有广泛应用,其目的是通过一组面要素的某已知属性值估算另一组面要素的属性值。地统计面插值算法多是基于克里金(Kriging)插值及其衍生算法。克里金插值算法考虑属性在空间位置上的变异性,需计算要素之间的协方差,是典型的计算密集型算法。本文分析了基于克里金插值的地统计算法计算过程,该算法中面要素间协方差计算相互独立,可作为并行计算单元划分。另外,面要素间协方差计算可使用快速傅里叶变换(FFT)快速计算,而FFT是一种非常适合并行处理的计算密集型算法。本文根据算法特征设计了基于异构集群计算的并行算法,并使用MPI+CUDA实现了该算法。实验结果表明,本文实现的算法比使用MPI实现的CPU集群的算法有更好的性能,具备良好的可扩展性,并且随着插值精度提高表现出更好的性能。

摘要：为提高异构集群应用程序有向无环图(directed acyclic graph,DAG)系统调度性能,利用传统列表式启发式算法作为基线算法获得异构集群DAGs任务调度方案初始解,在调度方案初始解中反复在初始方案时隙中迭代地推送和填充应用程序任务,实现初始解调度效果改进。其在改善诸如HEFT或HCPT等列表调度算法生成的初始解方面效果很好,保持了列表式调度算法较高的计算效率。在随机图形生成器创建各种DAGs应用程序任务调度模型中的仿真实验,其结果表明,所提算法在关键路径调度长度性能指标上具有显著优势。

摘要：与传统集群相比,异构集群具有较高的性价比。但相比迅速发展的硬件技术,当前软件技术仍然落后,不能适应不断更新的异构硬件和超大规模的并行计算环境。当前普遍采用的解决方案是直接使用针对不同硬件的并行编程工具,这一组合方案的缺点是编程层次低,开发、修改与调试困难。文中介绍了新型语言机制用于描述数据与线程的多维规则结构、排列方式以及通讯模式,提出了基于新型语言机制的不同类型异构系统之间的软件移植和优化方法。以直接法湍流模拟为例,实现了应用在不同异构系统上的通信优化和快速移植。

摘要：在集群系统中的一个非常重要的问题就是尽量确保负载的均衡。由于目前的负载均衡算法大多针对同构的集群系统,没有很好的扩展性。研究了异构集群系统,提出了一种异构服务器集群的动态负载均衡算法,并取得了较好的效果,特别是在负载较重的时候。

摘要：异构集群具有强大的兼容性以及高可靠性,在为高校信息化系统设计定制化的异构集群系统架构的基础上进行高校信息化系统的集约化管理,可以有效地提高高校信息化管理效率和节约管理成本。

摘要：针对异构数据库集群系统中的数据分布平衡问题,提出改进的Range数据划分(IR)方法,不仅充分利用了集群中各异构节点的计算能力,还使系统负载在尽可能长的时间内不发生数据倾斜,保持系统均衡.对于在负载访问过程中引起的数据倾斜问题本文进一步设计了联机的数据迁移算法.在搭建的实验平台上测试表明IR数据划分方式比传统的均匀Range数据分布和PBH算法有更高的系统吞吐率和更好的系统可扩展性.