实时监控图形生成系统

图形生成系统是实时监控系统的重要组成部分．运用图形生成系统来生成在线显示画面,可以有效地提高监控系统开发效率和系统的通用性．本文介绍了一种利用面向对象技术和可视化技术研制开发的实时监控图形生成系统,该系统具有友好的用户界面、强大的图元类库支持、两级系统扩充接口及动态连接等功能．     

基于局域网的并行虚拟环境生成与显示系统

实时三维图形的生成与显示是虚拟现实的基础和关键，要实时产生三维图形，需要计算机有非常高的运算速度．文中介绍了一种在局域网上产生三维图形的并行算法，同时在立体显示技术上做了改进，消除了利用液晶光闸眼镜来观察立体图象给人造成的严重闪烁感     

交互式图形生成系统的设计与实现

本文就工业控制与管理系统人机界面的图形自动生成问题提出了一种解决的方案,开发了一套工业图形编辑工具软件,用交互对话作图的方式,实现了工业系统中所需要的图形编辑.     

有限元网格自动生成的并行区域划分算法

提出了一种基于网格生成递归法的并行区域划分算法,该算法依据网格生成代价的估算分析,采用迭代分解法对区域进行并行划分．在曙光１０００Ａ系统上的运行结果表明,该网格算法的效率和加速比均优于串行递归算法     

分布式并行CAIP系统协同求解模型的研究

采用ＳＴＲＩＰＳ规划系统语法格式和图论知识,论述了基于知识的通用检测规划的领域模型、抽象分层规划以及相应的任务分解算法,从而建立了基于分布式并行处理智能检测规划集成开发平台ＩＤＰＩＰ的分布式并行协同求解模型．     

虚拟现实中实时图形生成和显示技术

虚拟现实是指通过人的多种感知通道进行实时模拟与交互的人机界面。图形生成速度是虚拟现实的重要瓶颈。本文对虚拟现实中实时图形生成和显示技术作了详细的介绍。     

面向同步时序电路的电路并行测试生成算法

面对VLSI设计规模日益增大的挑战，除了电路并行以外，其它已有的基本并行策略都无法从根本上解决测试生成的复杂性问题，然而，已有的电路并行测试生成算法并未取得理想的结果，尤其对时序电路，因此，如何划分电路，成为电路并行算法的设计基础和成功的关键，面向逻辑级描述的同步时序电路，以触发器为核的电路划分算法BWFSF将电路划分为大功能块。对Benchmark-89电路的实验结果表明，基于G-F二值算法和BWFSF算法的电路并行测试生成算法在有效减少存储空间消耗的同时，还能够获得稳定的加速比。     

基于图形硬件加速的并行绘制

并行方法是绘制大规模复杂场景的真实感图形的有效手段之一。特别是随着图形加速硬件的普及和性能提高,基于图形硬件加速的并行绘制成为当前的研究热点之一。本文介绍了目前主要的基于图形硬件的并行绘制技术,并对这些方法的特性分别进行了论述。最后,指出了这类方法的优点以及存在的问题和解决方案。     

并行多处理机上的具有真实感的三维图形合成

用光线跟踪来合成三维图形需要非常大的运算量，大规模的并行处理，可使合成速度得到大幅度的提高，特别是在ＭＩＭＤ机上，系统具有非常好的性能价格比，在ＭＩＭＤ机上实现三维图形的合成需要解决２个关键的问题：１）负载平衡；２）模型数据库的分解，在这篇文章中给出了一种ＭＩＭＤ机上实现三维图形合成的方法，并且提出了一种模型数据库分解的策略，根据光线跟踪一致性的特性，对各节点机的任务进行预估计，使系统的负载得到了     

并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法

网络入侵检测系统的处理速度难以跟上网络的速度,使用多个分析引擎并行处理网络报文可以大幅度提高网络入侵检测系统的性能。考虑到负载均衡的要求,提出了一种并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个分析引擎设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希运算,把数据包映射到分析引擎的接收区间内;根据分析引擎的处理能力和负载情况调节各个分析引擎接受区间的宽度,从而合理分配每个分析引擎上的网络流量,充分利用所有分析引擎的计算能力。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

A Scalable Data-Distributed Algorithm for Volume Rendering on Parallel Virtual Machines

IntroductionVolume rendering is an essential method forexploring the inner structure of complex3- D data.One of the classic volume- rendering approaches isthe so- called ray- casting algorithm. In thisalgorithm,each image pixel is rendered accordingto a ray which is emitted from the pixel and isoriented towards the observation direction. Thecomputations along each ray consist of two typicalphases:resampling of the3- D data followed by thecolor composition. Unfortunately,both phases aretime c…     

Parallel Frequent Pattern Discovery： Challenges and Methodology

Parallel frequent pattern discovery algorithms exploit parallel and distributed computing resources to relieve the sequential bottlenecks of current frequent pattern mining （FPM） algorithms. Thus, parallel FPM algorithms achieve better scalability and performance, so they are attracting much attention in the data mining research community. This paper presents a comprehensive survey of the state-of-the-art parallel and distributed frequent pattern mining algorithms with more emphasis on pattern discovery from complex data （e.g., sequences and graphs） on various platforms. A review of typical parallel FPM algorithms uncovers the major challenges, methodologies, and research problems in the field of parallel frequent pattern discovery, such as work-load balancing, finding good data layouts, and data decomposition. This survey also indicates a dramatic shift of the research interest in the field from the simple parallel frequent itemset mining on traditional parallel and distributed platforms to parallel pattern mining of more complex data on emerging architectures, such as multi-core systems and the increasingly mature grid infrastructure.     

Efficient Data—parallel Computations on Distributed Systems

Task scheduling determines the performance of NOW computing to a large extent.However,the computer system architecture,computing capability and system load are rarely proposed together,In this paper,a biggest-heterogeneous scheduling algorithm is presented.It fully considers the system characteristics(From application view).structure and state,So it always can utilize all processing resource under a reasonable premise.The results of experiment show the algorithm can signuificantly shorten the response time of jobs.     

并行计算中时延负载平衡系统的稳定性

针对并行环境中动态负载平衡系统问题,提出了一个近似的线性时延模型.通过对模型的稳定性分析,得出了系统渐近稳定的时延相关条件,并在此基础上使用LMI工具近似求解出在不同时延与系统规模情况下的理论负载平衡增益.模拟实验结果表明,最优负载平衡增益值与通信时延和传输时延成反比,与系统规模成正比.所提出的理论适用于不同通信时延、传输时延和系统规模,对设计时延环境下的实用负载平衡算法有着重要的指导性意义.     

并行环境下基于图着色理论的空间数据部署

在面向计算部署到数据节点端执行的分布式并行环境下,提出一种基于图着色理论的适用于矢量空间数据的部署方法,将空间数据粒度的部署问题转化为图顶点着色的过程,提高了任意空间区域的信息查询效率.给出基于图着色理论的数据部署方法,并通过节点的任务量进一步改进算法,使得该算法可实现海量空间数据粒度的离散化部署,提高了空间数据检索和查询的并行化程度,充分利用了并行计算资源.     

并行计算中基于移动Agent的负载均衡策略

针对并行程序设计的五种模式中主从模式的不足,提出了基于移动agent的负载均衡策略.该策略对移动agent获取的数据进行分析,合理地分配各个结点的处理数据量,明显地减少了程序的运行时间.     

工件带安装时间平行机排序问题的列生成算法

研究了工件带与加工次序有关的安装时间的平行机排序问题，给出它的整数规划模型，并结合动态规划和分支定界方法，给出它的列生成算法．通过试验表明：算法对中等规模的问题是有效的，它可以计算到10台机器和60个工件甚至含有更多大工件的大规模问题．