| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| CONTENTS | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-21页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·负载平衡研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·研究目标 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的结构 | 第20-21页 |
| 第二章相关技术 | 第21-37页 |
| ·并行计算与消息传递的并行计算平台 | 第21-27页 |
| ·并行计算 | 第21-24页 |
| ·网络并行计算 | 第24-25页 |
| ·基于消息传递的并行计算平台 | 第25-27页 |
| ·PVM并行虚拟机 | 第27-31页 |
| ·PVM简介 | 第27-28页 |
| ·PVM的通信机制 | 第28-29页 |
| ·PVM的组成 | 第29页 |
| ·PVM的工作模式 | 第29-30页 |
| ·PVM的特点 | 第30-31页 |
| ·负载平衡技术 | 第31-35页 |
| ·负载的定义 | 第31页 |
| ·负载平衡的目标 | 第31页 |
| ·设计负载平衡系统考虑因素 | 第31-33页 |
| ·负载平衡策略 | 第33-34页 |
| ·动态负载平衡控制算法 | 第34-35页 |
| ·模拟退火法 | 第35-37页 |
| 第三章典型的负载平衡策略分析 | 第37-47页 |
| ·典型的负载平衡策略 | 第37-44页 |
| ·自适应迫切算法 | 第37-38页 |
| ·投标算法 | 第38页 |
| ·征募算法 | 第38-39页 |
| ·动态抢先式负载平衡策略 | 第39页 |
| ·接收者驱动方法的动态负载平衡策略(RILBS) | 第39-40页 |
| ·采用益处估计的动态负载平衡策略 | 第40-41页 |
| ·基于多种资源的负载平衡策略 | 第41-42页 |
| ·运用BP神经网络技术进行负载信息预测的动态负载平衡策略 | 第42页 |
| ·自适应双阈值动态负载平衡系统 | 第42-43页 |
| ·采用线性时间模型进行预测的动态负载平衡策略 | 第43-44页 |
| ·策略分析 | 第44-47页 |
| ·预测方法 | 第44-45页 |
| ·驱动方法 | 第45页 |
| ·信息收集方式 | 第45-47页 |
| 第四章 PVM动态负载平衡系统的分析与设计 | 第47-63页 |
| ·引入分析 | 第47-49页 |
| ·实验环境 | 第49-54页 |
| ·硬件环境 | 第49页 |
| ·软件配置 | 第49-50页 |
| ·实验环境搭建 | 第50-54页 |
| ·系统研究方案 | 第54页 |
| ·PVM动态负载平衡系统设计 | 第54-63页 |
| ·负载信息收集 | 第55-57页 |
| ·负载信息预测 | 第57-61页 |
| ·资源监测模块 | 第61页 |
| ·调度模块 | 第61-62页 |
| ·通信模块 | 第62-63页 |
| 第五章 Gauss-Jordan消元法的串并行实现 | 第63-75页 |
| ·Gauss-Jordan消元法串行算法 | 第64-66页 |
| ·串行算法 | 第64-66页 |
| ·复杂度分析 | 第66页 |
| ·Gauss-Jordan消元法并行算法 | 第66-72页 |
| ·Gauss-Jordan消元法的内在并行性 | 第66页 |
| ·并行算法设计中要注意的问题 | 第66-68页 |
| ·算法实现 | 第68-71页 |
| ·复杂度分析 | 第71-72页 |
| ·实验结果及结论 | 第72-75页 |
| ·测试结果 | 第72-74页 |
| ·结果分析 | 第74-75页 |
| 结束语 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |