| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·并行仿真技术 | 第14-16页 |
| ·分布式仿真技术 | 第16页 |
| ·并行与分布式仿真技术及其面临的挑战 | 第16-20页 |
| ·并行与分布式仿真PADS | 第17-18页 |
| ·仿真体系结构标准SSA | 第18-19页 |
| ·PADS 面临的挑战 | 第19-20页 |
| ·时间管理机制的研究意义 | 第20-23页 |
| ·论文的研究内容、组织结构和主要贡献 | 第23-28页 |
| ·论文的研究内容 | 第23-25页 |
| ·论文的组织结构 | 第25-26页 |
| ·论文的主要贡献 | 第26-28页 |
| 第二章 并行与分布式仿真时间管理基础 | 第28-46页 |
| ·虚拟时间系统 | 第28-30页 |
| ·虚拟时间系统的主要约束 | 第29页 |
| ·虚拟时间系统的相关研究 | 第29-30页 |
| ·基本概念 | 第30-32页 |
| ·因果关系约束 | 第32-34页 |
| ·逻辑进程LP 仿真 | 第34-36页 |
| ·同步LP 仿真 | 第35页 |
| ·异步LP 仿真 | 第35-36页 |
| ·时间管理机制的研究现状 | 第36-45页 |
| ·时间管理机制的发展 | 第36-37页 |
| ·国内外研究现状 | 第37-44页 |
| ·各策略比较研究 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 保守推进策略及前瞻量研究 | 第46-58页 |
| ·保守时间推进策略 | 第46-48页 |
| ·基本CMB 算法 | 第46-47页 |
| ·基于CMB 的改进算法 | 第47-48页 |
| ·保守推进策略的改进 | 第48-49页 |
| ·保守时间窗CTW 算法 | 第48-49页 |
| ·关键通道调度CCT 算法 | 第49页 |
| ·并行与分布式仿真中的前瞻量 | 第49-54页 |
| ·前瞻量的定义 | 第49-50页 |
| ·前瞻量的形式化表示 | 第50-52页 |
| ·HLA 中的前瞻量 | 第52-54页 |
| ·并发事件与零前瞻量 | 第54-55页 |
| ·回退循环 | 第54-55页 |
| ·传统解决策略 | 第55页 |
| ·附加域策略 | 第55页 |
| ·前瞻量对PDES 系统的影响 | 第55-56页 |
| ·前瞻量调整对HLA 系统的影响 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 乐观策略核心机制的研究 | 第58-80页 |
| ·反消息与回退机制 | 第58-62页 |
| ·进程与消息 | 第58-59页 |
| ·回退机制的原理与实现 | 第59-61页 |
| ·时空关系图及回退特性 | 第61-62页 |
| ·全局虚拟时间 | 第62-69页 |
| ·GVT 的定义 | 第62页 |
| ·同步与暂态消息问题 | 第62-64页 |
| ·异步与并发报告问题 | 第64-65页 |
| ·DC-GVT 算法 | 第65-68页 |
| ·GVT 内存清理作用 | 第68-69页 |
| ·Time Warp 性能评估模型 | 第69-79页 |
| ·模型设定的前提 | 第69-70页 |
| ·PADS 调度周期 | 第70-71页 |
| ·事件数量的推定 | 第71-72页 |
| ·平均回退长度的推定 | 第72-73页 |
| ·回退概率的推定 | 第73-75页 |
| ·回退概率上限评估 | 第75-78页 |
| ·性能模型的适用范围 | 第78-79页 |
| ·性能评估的指导意义 | 第79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 混合推进策略同步算法研究 | 第80-94页 |
| ·Time Warp 机制的弊端 | 第80-82页 |
| ·最小时间桶MTB 算法 | 第82-88页 |
| ·事件限(Event Horizon) | 第82-83页 |
| ·MTB 算法思想 | 第83-84页 |
| ·MTB 算法描述 | 第84-85页 |
| ·算法的分析与讨论 | 第85-87页 |
| ·EDC-GVT 算法 | 第87-88页 |
| ·MTB 算法评估 | 第88-90页 |
| ·算法的定性评估 | 第88页 |
| ·算法的定量研究 | 第88-90页 |
| ·算法性能实验及结论 | 第90-93页 |
| ·实验模型选择 | 第90-91页 |
| ·性能对比实验一 | 第91-93页 |
| ·性能对比实验二 | 第93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 自适应策略同步算法研究 | 第94-110页 |
| ·自适应策略简述 | 第94-97页 |
| ·自适应策略的提出 | 第94-95页 |
| ·自适应策略的特点 | 第95页 |
| ·发展与现状 | 第95-97页 |
| ·HTW 算法 | 第97-99页 |
| ·HTW 算法思想 | 第98页 |
| ·HTW 算法描述 | 第98-99页 |
| ·参数Nrisk 的讨论 | 第99页 |
| ·AHTW 算法 | 第99-104页 |
| ·Nrisk 前摄算法 | 第99-101页 |
| ·算法理论分析 | 第101-102页 |
| ·性能对比实验一 | 第102-103页 |
| ·性能对比实验二 | 第103-104页 |
| ·自适应策略时空损耗研究 | 第104-109页 |
| ·基本思路与基本概念 | 第104-105页 |
| ·求解函数T_(lower)( I_(cp) ) 的表达式 | 第105-106页 |
| ·求解函数T_(upper)( I_(cp) ) 的表达式 | 第106-107页 |
| ·检查点最佳取值范围 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章 并行与分布式仿真平台KD-PADSE 的设计与实现 | 第110-134页 |
| ·KD-PADSE 系统的体系结构 | 第110-111页 |
| ·KD-PADSE 通信库 | 第111-113页 |
| ·基于MPI 的KD-PADSE 通信库 | 第111页 |
| ·基于SOCKET 的KD-PADSE 通信库 | 第111-113页 |
| ·离散事件仿真支撑服务 | 第113-114页 |
| ·KD-PADSE 时间管理算法的实现 | 第114-123页 |
| ·四种时间算法的统一 | 第114-116页 |
| ·主要数据结构 | 第116-117页 |
| ·增量状态保存与回退机制 | 第117-119页 |
| ·时间管理主流程 | 第119页 |
| ·事件处理与仿真时间推进 | 第119-122页 |
| ·全局虚拟时间GVT 计算 | 第122-123页 |
| ·事件提交 | 第123页 |
| ·KD-PADSE 主框架和用户建模接口 | 第123-124页 |
| ·KD-PADSE 与HLA 的互连技术 | 第124-129页 |
| ·互连体系结构 | 第124-126页 |
| ·联邦对象封装技术 | 第126页 |
| ·HLA-Proxy 代理技术 | 第126-127页 |
| ·时间管理协同技术 | 第127-129页 |
| ·KD-PADSE 仿真监控模块 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132-134页 |
| 第八章 结论与展望 | 第134-138页 |
| ·论文工作总结 | 第134-135页 |
| ·课题研究展望 | 第135-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的主要学术论文 | 第140-142页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研工作 | 第142页 |
| 攻读博士学位期间撰写的主要技术报告 | 第142-143页 |
| 附录 | 第143-146页 |
| 参考文献 | 第146-157页 |
