面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。

基于MPI的多核并行模式的性能测试与分析

为了对蒙特卡洛并行程序进行有效的表达,提出一种并行计算程序流程图的表示方法,并行算法在实际应用中对效率制约的瓶颈就是进程间的通信过程。在"多计算、少通信"与"少计算、多通信"两种不同并行模式下,通过控制集群节点数以及节点核数来测试基于MPI实现的蒙特卡洛算法的加速比与效率,分析并行程序在多核并行模式下的计算性能。结果表明采取"计算换通信"的策略能有效地实现对算法的并行加速,提高了系统的可扩展性,为今后提升并行编程效率提供了参考,弥补了传统的串行程序流程图无法表述多进程之间信息沟通及协作的不足。