基于高層體系結(jié)構(gòu)的實時分布式仿真平臺關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、計算機(jī)仿真作為計算機(jī)技術(shù)的一個重要應(yīng)用,實際上經(jīng)歷了一個由簡單到復(fù)雜、由單機(jī)到分布式、由同構(gòu)到異構(gòu)的一個發(fā)展過程。從以往的單獨對某一局部的仿真到今天的對某一應(yīng)用的全局分布式仿真,就是一個由單機(jī)到分布式的發(fā)展過程。
　　基于高層體系結(jié)構(gòu)(High Level Architeture, HLA)的分布式仿真平臺中,因包含了具有硬實時特性的半實物仿真,而對 HLA提出了硬實時性的要求,雖然 HLA在設(shè)計之初就預(yù)留了實時接口,但是 HLA

2、本身卻不是一個具有實時性的系統(tǒng)。因此需要對目前基于 HLA實現(xiàn)的分布式仿真平臺進(jìn)行實時性的改進(jìn),同時在一些關(guān)鍵領(lǐng)域,由于運行環(huán)境難以再現(xiàn),所以需要進(jìn)行仿真。為了提高仿真的效率,引入了分布式仿真技術(shù),這些應(yīng)用領(lǐng)域不僅要求仿真任務(wù)的運行滿足實時性,同時對系統(tǒng)的可靠性也要求很高,在滿足實時性的前提下,需要盡可能的提高系統(tǒng)的可靠性,針對這些問題和需求,本文主要做了以下研究:
　　1)研究了基于 HLA的分布式仿真平臺體系結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)實時性改

3、進(jìn)方法。首先分析了影響 HLA仿真系統(tǒng)實時性的主要因素和常用改進(jìn)方法,然后針對調(diào)整 RTI底層結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)實時性改進(jìn)方法存在的技術(shù)復(fù)雜、研發(fā)周期長等問題,本文提出采用 HLA橋接技術(shù)的 HLA實時性改進(jìn)策略,在利用 HLA橋?qū)崿F(xiàn)多聯(lián)邦互聯(lián)的基礎(chǔ)上,以并行計算的形式運行 HLA仿真系統(tǒng)中的各個聯(lián)邦,有效地提高了HLA仿真系統(tǒng)的實時性和運行支撐框架(Run Time Infrastructure, RTI)的性能,并且使用方便,應(yīng)用靈活。

4、r>　　2)研究了單機(jī)硬實時系統(tǒng)的反饋容錯調(diào)度算法。在單機(jī)單 CPU硬實時系統(tǒng)中,由于任務(wù)超時完成會給系統(tǒng)運行帶來災(zāi)難性后果,而現(xiàn)有軟件容錯調(diào)度算法在處理機(jī)利用率較高時,成功執(zhí)行主任務(wù)所占時間比率下降,為解決這一問題,本文提出一種自適應(yīng)反饋容錯動態(tài)調(diào)度算法,在經(jīng)典的基于空閑時間檢測消除空閑時間的容錯調(diào)度算法(Basic CAT EIT, BCE)的基礎(chǔ)上,引入反饋調(diào)度機(jī)制,形成基于反饋控制的BCE(Feedback BCE, FC-BC

5、E)調(diào)度算法。該算法在運行過程中定期監(jiān)測處理機(jī)利用率,將實際處理機(jī)利用率與預(yù)期值進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié)果調(diào)整對任務(wù)集的調(diào)度,有效減少了浪費的 CPU時間片數(shù)量,提高了成功執(zhí)行主任務(wù)所占時間比率,降低了因處理機(jī)超載而引起的主任務(wù)丟失率。
　　3)研究了分布式系統(tǒng)的多性能指標(biāo)的多目標(biāo)進(jìn)化調(diào)度算法。在分布式系統(tǒng)中進(jìn)行任務(wù)調(diào)度顯然會影響到系統(tǒng)的實時性,而不同的任務(wù)調(diào)度方案又會對系統(tǒng)的可靠性造成不同的影響,這是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題。為解決這一問

6、題,本文在異構(gòu)分布式最早完成時間任務(wù)優(yōu)先調(diào)度算法(Heterogeneous Earlist Finished Time Algorithm, HEFT)基礎(chǔ)上,引入非支配排序多目標(biāo)遺傳算法(Non Dominated Sort Genetic Algorithm, NSGA),提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化的異構(gòu)分布式系統(tǒng)實時任務(wù)調(diào)度算法(Heterogeneous Earlist Finished Time based on Non Domi

7、nated Sort Genetic Algorithm, HEFT-NSGA),在尋求具有最好實時性調(diào)度方案的同時,兼顧提高了系統(tǒng)運行的可靠性。
　　4)研究了任務(wù)間具有依賴關(guān)系的分布式主副版本容錯調(diào)度方法。目前的主副版本容錯調(diào)度算法大多沒有考慮任務(wù)間的前后依賴關(guān)系,而實際中很多任務(wù)是具有前后依賴關(guān)系的。針對這一問題,本文提出了一種基于主副版本動態(tài)可變調(diào)度距離的任務(wù)容錯調(diào)度算法,即基于多目標(biāo)遺傳算法的分布式容錯調(diào)度算法(Faul

8、t-tolerance scheduling based Non Dominated Sort Genetic Algorithm, FTS-NSGA),該算法通過比較任務(wù)間的最晚開始執(zhí)行時間與最早開始執(zhí)行時間的差值,安排任務(wù)副版本的調(diào)度,在此基礎(chǔ)上設(shè)計了可用于具有前后依賴關(guān)系任務(wù)調(diào)度可重疊技術(shù),并優(yōu)先調(diào)度關(guān)鍵路徑任務(wù),在提高系統(tǒng)運行效率,滿足系統(tǒng)實時性要求的基礎(chǔ)上降低了系統(tǒng)容錯開銷。
　　綜上所述,本文對 RTI的體系結(jié)構(gòu),單機(jī)