分布式计算论文
分布式系统概述论文
分布式系统概述论文分布式系统是指由多个独立计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成一系列任务。
随着互联网的发展和信息技术的进步，分布式系统越来越被广泛应用于各个领域，如大规模系统、云计算、区块链等。
本文将对分布式系统的概述进行探讨。
分布式系统的核心目标是通过将任务分解为多个子任务并由不同的节点并行执行来提高系统的性能和可扩展性。
与集中式系统相比，分布式系统可以更好地利用计算和存储资源，有效地处理大规模数据和用户请求。
此外，分布式系统还可以提高系统的可靠性和可用性，因为即使一个节点发生故障，其他节点仍然可以继续运行。
分布式系统的设计面临着许多挑战。
首先是系统的通信和协调。
由于节点之间的通信通过网络进行，网络延迟和带宽限制是一个重要的考虑因素。
此外，分布式系统的节点数量通常很大，因此节点之间的协调和一致性成为一个复杂的问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多技术，如一致性算法、分布式事务处理和数据复制等。
其次，数据的一致性和可靠性是分布式系统设计的重要方面。
由于数据被分散存储在不同的节点上，节点之间的数据一致性是一个挑战。
在分布式系统中，往往需要使用复制技术来提高数据的可靠性。
数据复制可以在不同的节点上备份数据，并可以通过副本之间的协调来维护数据的一致性。
然而，数据复制也带来了数据冗余和一致性维护的开销。
此外，分布式系统还需要考虑故障恢复和容错性。
由于节点之间的通信和计算是并行进行的，如果一个节点发生故障，如网络错误或服务器崩溃，那么其他节点需要能够感知到故障并进行相应调整，以确保系统的正常运行。
为了提高系统的容错性，需要进行一些故障检测和修复机制的设计。
分布式系统的应用越来越广泛，涵盖了许多不同的领域。
在大规模系统和云计算中，分布式系统被用于处理大规模数据处理任务和提供高性能计算能力。
在区块链技术中，分布式系统被用于实现去中心化的数字货币交易和智能合约。
总之，分布式系统是由多个独立计算机节点组成的系统，通过网络进行通信和协调，共同完成任务。
分布式数据库系统研究设计论文
分布式数据库系统研究设计论文分布式数据库系统是一种将数据库分布到多台计算机上的系统，以实现数据的存储、管理和查询的任务。
在现代大规模数据处理和云计算环境下，分布式数据库系统具有很高的可扩展性、高性能和高可用性的特点。
本文将从分布式数据库系统的研究和设计两个方面进行讨论，探索其相关技术和应用。
在分布式数据库系统的研究方面，我们将关注以下几个方面：数据分片和复制、一致性和容错机制、查询优化和分布式协调等。
首先，数据分片和复制是分布式数据库系统中的关键技术，其目的是将数据划分为多个部分，并将其存储在不同的计算机节点上。
这样可以提高系统的可扩展性和负载均衡能力。
同时，通过数据的复制和备份，可以提高系统的容错性和数据的可用性。
其次，在实现分布式数据库系统时，要保证数据的一致性和容错性。
一致性是指在分布式系统中的所有节点之间的数据是同步的。
容错性是指系统能够在一些节点出现故障的情况下继续正常运行。
为了实现一致性和容错性，可以使用一些技术，如复制协议、主从复制、分布式事务和快照机制等。
最后，查询优化和分布式协调是分布式数据库系统中的关键问题。
查询优化是指在分布式环境中，如何将查询作为一个分布式任务进行协调，以提高查询的效率和性能。
分布式协调是指在分布式环境中如何协调不同节点上的查询，并保证数据的一致性和正确性。
为了实现查询优化和分布式协调，可以使用一些技术，如查询优化器、查询重写和分布式锁机制等。
在分布式数据库系统的设计方面，我们将关注以下几个方面：系统架构、存储管理和查询处理等。
首先，系统架构是分布式数据库系统设计的核心，包括系统的整体架构、节点之间的通信机制和任务调度等。
系统架构的设计应考虑到系统的可扩展性和高可用性。
其次，存储管理是指对分布式数据库系统中的数据进行存储和管理的技术和方法。
存储管理的设计应考虑到数据的分片和复制、数据的均衡存储和数据的访问效率等。
为了提高存储管理的效果，可以使用一些技术，如数据压缩、数据索引和数据分区等。
基于知识网格分布式数据挖掘论文
基于知识网格的分布式数据挖掘摘要：本文在讨论知识网格体系结构的基础上，还讨论了知识网格是如何用于支持分布式数据挖掘。
关键词：分布式数据挖掘；网格计算；网格服务； web服务资源框架中图分类号：tp393.01 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)3-172-001一、前言随着科学、工业、商业等领域的发展，出现了大量的tb级甚至pb级的大规模数据集，在这些数据集中包含了大量的对生活、生产、科学研究等具有决策性作用的有用信息，那么如何从这些海量数据中提取信息是人们面临的一个重大的问题。
显然，原先的集中式数据挖掘模式已无法满足人们的需求，这就需要探索出面向分布式数据挖掘的体系结构和工具。
二、知识网格知识网格代表了数据网格的发展，为网格中分布式数据挖掘和抽取提供了高级工具和技术。
知识网格是设计和实现分布式高性能知识发现应用环境的体系架构，用于执行网格中的数据挖掘，进行科学发现，发现有用的商业信息。
三、知识网格体系结构知识网格体系结构是在globus toolkits网格工具集和服务的基础上定义的。
在globus中，知识网格集成局部服务以提供全局服务。
知识网格体系结构保证了数据挖掘工具和底层的网格机制和数据网格服务兼容。
知识网格服务由两层构成：核心知识网格层和高级知识网格层。
1.核心知识网格层1.1知识目录服务(kds)。
该服务扩展了基本的globus元数据目录服务(mds)，负责维护知识网格中数据和工具的描述。
要维护从一个特定数据仓库中挖掘出来的数据是不切实际的，但是维护一个已发现知识的数据库是非常有用的。
这些信息被存放在知识仓库(kbr)中，但是描述它们的元数据仍由kds管理。
kds不仅可用于搜索和访问原始数据，也可以发现原先已发现的知识，以便在数据改变时比较给定挖掘计算的输出，或者以递增的方式应用数据挖掘工具。
1.2资源分配和执行管理服务(raems)。
该服务用于在执行方案和可用资源间查找最佳映射，以满足应用需求(如计算能力、存储能力、主存、数据库、网络带宽和延迟)和网格约束。
边缘计算原理的应用论文
边缘计算原理的应用论文引言边缘计算是一种分布式计算架构，旨在将计算和存储任务从云端移到数据产生的源头，以减少数据传输延迟和网络拥塞。
它利用边缘设备上的计算能力和存储资源，将处理数据的任务靠近数据源，在本地进行计算和决策。
本文将探讨边缘计算的原理及其应用领域，以便更好地理解边缘计算的工作方式。
边缘计算的原理边缘计算是基于分布式计算模型的扩展，将计算任务从集中式的云服务器迁移到离数据产生源头更近的位置。
其原理可以简要概括如下：1.分散计算任务：边缘计算将计算任务分散到边缘设备、传感器、路由器等网络边缘节点上，在本地进行数据的处理和分析，从而减少数据传输和云端的负荷。
2.近距离数据处理：边缘设备具有较强的计算能力和存储资源，可以在接近数据源的位置进行实时的数据处理和决策。
这种近距离的数据处理方式可以大大降低数据传输延迟，提高系统的响应速度。
3.智能决策：边缘计算通过在边缘设备上部署人工智能算法和机器学习模型，实现对数据的实时分析和智能决策。
这种智能决策可以使系统更加灵活和智能，能够根据实时数据情况做出相应的调整和优化。
边缘计算的应用领域边缘计算具有广泛的应用领域，特别是在需要实时响应和低延迟的场景中表现出色。
以下是边缘计算的一些主要应用领域：1.物联网（IoT）：边缘计算可以用于物联网设备的数据分析和处理。
通过将计算任务放在边缘设备上，可以降低数据传输的延迟，提高对物联网设备的实时响应能力。
2.智能交通：边缘计算可应用于智能交通系统，实现实时交通监控、拥堵预测和智能调度等功能。
通过在交通信号灯、路边摄像头等设备上部署边缘计算节点，可以减少对云端服务器的依赖。
3.远程医疗：边缘计算可以用于远程医疗系统，实现对患者数据的实时监测和诊断。
通过将计算任务放在边缘设备上，可以保护患者的隐私，并降低数据传输的延迟。
4.工业自动化：边缘计算可应用于工业自动化领域，实现对工厂设备的实时监控和故障诊断。
通过在工厂设备上部署边缘计算节点，可以减少数据传输和提高生产效率。
《云计算》本科毕业论文
《云计算》本科毕业论文云计算摘要随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各行各业得到了广泛的应用。
本文从云计算的起源和定义入手，对云计算的核心技术和主要应用进行了分析和探讨，并对云计算的发展趋势进行了展望。
通过本研究，我们可以更好地理解云计算的概念和作用，为云计算在未来的发展提供一些思考和建议。
第一章云计算的起源与定义1.1 云计算的起源云计算最早起源于上世纪80年代的分布式计算，随着网络技术的发展，逐渐演变成了云计算的概念。
在分布式计算的基础上，云计算借助虚拟化、自动化和资源共享等技术，实现了计算资源的高效利用和服务的灵活交付。
1.2 云计算的定义云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源和服务进行集中管理和交付，以便用户能够随时随地根据需求获取到所需的计算能力和服务。
云计算以其高度的可扩展性、灵活性和经济性在业界得到了广泛的认可和应用。
第二章云计算的核心技术2.1 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一，它通过将计算资源进行抽象和隔离，实现了计算资源的灵活分配和高效利用。
虚拟化技术可以将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可以独立运行不同的操作系统和应用程序，提供给用户的服务更加灵活和可定制。
2.2 大数据技术大数据技术是云计算的另一个核心技术，它主要解决了大规模数据的存储、管理和分析问题。
随着互联网的快速发展，产生的数据规模呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求，大数据技术应运而生。
通过大数据技术，可以快速处理和分析海量的数据，为用户提供更准确、更及时的服务。
第三章云计算的主要应用3.1 云存储云存储是云计算的主要应用之一，它将用户的数据存储在云端，用户可以随时随地通过互联网访问自己的数据。
与传统的本地存储相比，云存储具有容量大、可靠性高、方便共享等优势，受到了广大用户的欢迎。
3.2 云计算平台云计算平台是云计算的另一个重要应用，它为用户提供了一整套的计算服务，包括计算、存储、网络等。
分布式系统的应用的论文
分布式系统的应用的论文摘要：随着计算机网络的出现，分布式计算成为可能。
当用户需要完成任何任务时，分布式计算提供对尽可能多的计算机能力和数据的透明访问，同时实现高性能与高可靠性的目标。
文章针对分布式系统的定义、应用、标准以及在如何构建基于志愿者计算的分布式系统上，给出了观点，并进行了分析。
关键词：分布式系统；网络：志愿者计算一、前言在20世纪50年代，计算机是串行处理机，一次运行一个作业直至完成。
这些处理机通过一个操作员从控制台操纵，而对于普通用户则是不可访问的。
在60年代，需求相似的作业作为一个组以批处理的方式通过计算机运行以减少计算机的空闲时间。
同一时期还提出了其他一些技术，如利用缓冲、假脱机和多道程序等的脱机处理。
70年代产生了分时系统，不仅作为提高计算机利用率的手段，也使用户离计算机更近了。
分时是迈向分布式系统的第一步：用户可以在不同的地点共享并访问资源。
80年代是个人计算的10年；人们有了他们自己专用的机器。
随着基于微处理器的系统所提供的出色的性能／价格比和网络技术的稳步提高，一个新的梦想成为可能一分布式计算。
当用户需要完成任何任务时，分布式计算提供对尽可能多的计算机能力和数据的透明访问，同时实现高性能与高可靠性的目标。
在过去的10年里，人们对分布式计算系统的兴趣迅猛发展。
有关分布式计算的主题是多种多样的，许多研究人员正在研究关于分布式硬件结构和分布式软件设计的各方面问题以开发利用其潜在的并行性和容错性。
二、分布式系统定义当讨论分布式系统时，我们面临许多以下这些形容词所描述的不同类型：分布式的、网络的、并行的、并发的和分散的。
分布式处理是一个相对较新的领域，所以还没有一致的定义。
与顺序计算相比、并行的、并发的和分布式的计算包括多个pe间的集体协同动作。
这些术语在范围上相互覆盖，有时也交换使用。
●“并行的”意味着从一个单一控制线程对数据集的锁步(10ckstep)动作。
在并行计算机级别上，单指令流多数据流(slmd)计算机就是一个使用多个数据处理单元在许多数据项上同时进行相同或相似操作的例子。
分布式网络的平均一致估计及优化
分布式网络的平均一致估计及优化重庆大学博士学位论文学生姓名：***指导教师：廖晓峰教授专业：计算机科学与技术学科门类：工学重庆大学计算机学院二O一四年三月Average Consensus Estimation and Optimization of the Distributed NetworksA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theDoctor‘s Degree of EngineeringByWang HuiweiSupervised by Prof. Liao XiaofengSpecialty: Computer Science and TechnologyCollege of Computer Science ofChongqing University, Chongqing, ChinaMarch 2014中文摘要摘要分布式平均算法已经受到极大的关注，由于在分布式网络系统中节点保持简单的状态信息并且只与一跳邻居交换信息. 因此，不需要建立或保持复杂的路由结构. 而且，网络不会存在由计算可能被对手损坏、丢失或者干扰引起的瓶颈链接(树状或环状结构). 最重要的是，平均一致性算法最优异的性质在于算法最终计算的值均可以应用于整个网络，使网络用户询问任何节点都能立即得到一个响应，而不是询问或者等待融合中心的反应. 此外，最终计算的值就是网络节点初始测量的平均值，由于其在无线传感器网络中的广泛应用而受到关注. 本论文主要致力于分析分布式通信网络的平均一致估计和优化问题，其主要内容和创新之处可概述如下：①基于广播的随机多Gossip对算法的平均一致估计问题基于无线传感器网络、点对点网络和ad hoc网络的应用和普及，我们提出了一个基于广播的随机多Gossip对算法，算法适用于任意形式连通的网络进行信息交换和计算. 不像传统的随机Gossip算法，本章提出的算法是基于push-sum机制的，使得算法在任意时钟周期内都能保存和以及权值，并且允许随机扩散矩阵不是双随机的. 基于弱遍历理论和信息传播理论，推导出权值存在下界，并给出了下界的一个估计值. 通过引入一个误差势函数，推导出算法以概率1收敛到节点初始状态的平均. 此外，本章也提供了扩散速度、ò-收敛时间以及广播传输次数的上界. 最后，通过一个仿真的例子，示例了本章的算法与它相似算法相比较所表现出的优势.②基于预测机制多智能体网络加速平均一致问题探讨了多智能体网络达到分布式加权平均一致的双积分器的一致加速问题. 首先，给出了有向和无向网络收敛到加权平均一致的充要条件，但是收敛速度很慢. 为了提升收敛速度，提出一个预测方法加速达到一致，即利用线性预测器通过当前时刻和过去时刻节点的状态来预测将来节点的状态. 因此，基于预测机制的一致性协议就变成了原始一致性协议和线性预测器的凸加权和的形式，由于忽略冗余状态，这使得达到加权平均一致的收敛速度变快. 而且，对于无向网络，还给出了混合参数的可行域以及最优值. 值得指出的是，加速框架已经尽可能地挖掘存储在内存中的当前时刻和过去时刻节点的状态的最大潜能，用以提升收敛速度而不增加存储和计算负担. 最后，给出一个仿真实验证明方法的有效性.③单积分器的多智能体网络的加权平均预测问题讨论了在多智能体网络达到加权平均一致的前提下，如何同时提升网络的鲁I重庆大学博士学位论文棒性以及收敛速度. 为了达到这个目的，提出了一个加权平均预测方法，那么网络一致性协议就变为一个时滞的中立型协议. 通过运用Hopf分岔分析技术，获得了一个使网络能达到加权平均一致所允许的最大通信时滞. 而且，通过理论分析并与原一致性协议相比，所得到的结果不仅增强了网络对于通信时滞的鲁棒性而且提升了网络协议的收敛速度. 最后，给出两个仿真实验证明方法的有效性.④基于时滞次梯度信息的分布式协同优化讨论了带有通信时滞的可计算的多智能体网络的分布式协同优化问题，其中，每个智能体有自己的凸代价函数，并且协同最小化整个网络的全局代价函数. 为了解决这个问题，提出了一个基于对偶平均更新和时滞次梯度信息的算法，通过利用Brgman距离函数分析了衰减步长情况下算法的收敛性质. 而且，本章提供了收敛速率的一个紧致上界，它是网络规模和拓扑(表现为逆谱距)的一个函数. 最后，给出了一个仿真实验证明了本章的算法与其它相似算法相比表现出的优势.关键词：平均一致，收敛速度，分布式优化，多智能体网络，状态预测，II英文摘要ABSTRACTDistributed averaging algorithms have extremely attracted interest for applications in networked systems because nodes maintain simple state information and exchange information with only their one-hop neighbors. Therefore, it is not necessary to establish or maintain complicated routing structures. On the other hand, there are no bottleneck links, such as tree or ring structure, caused by that network computations may be compromised, lost, or jammed by an adversary. And over all, average consensus algorithms have the attractive property that the eventually computed value is avaible throughtout the network, enabling a network user to query any node and immediately receive the result, rather than querying from a fusion center and waiting for the response. Furthermore, the eventually computed value is exactly the average of the initial node measurements that has received much attention due to the wide applications in wireless sensor networks (WSNs). This dissertation focuses on average consensus estimation and optimization for the distributed communication networks. The main contributions and originality contained in this dissertation are as follows:①Average consensus in sensor networks via broadcast multi-gossipMotivated by applications to wireless sensor, peer-to-peer, and ad hoc networks, a distributed algorithm called broadcast-based multi-gossiping algorithm (BMGA) is proposed, which is designed for exchanging information and computing in an arbitrarily connected network of nodes. Unlike the traditional randomized gossip algorithms, push-sum mechanism based BMGA preserves the sums and weights, and admits stochastic diffusion matrices which need not be doubly stochastic. Based on the theory of weak ergodicity and message spreading, a lower bound on the weight is derived and an approximate value for this bound is worked out. By defining a potential function, BMGA converges almost surely to the average of initial node measurements with probability one. Specifically, the upper bounds on the diffusion speed, ò-convergence time and the number of radio transmissions are provided. Finally, a numerical example is presented to assess and compare the communication cost of several gossip-based algorithms to achieve a given performance for consensus.② Accelerated average consensus in multi-agent networks via state predictionThis section considers the double-integrator consensus speeding up problem for multi-agent networks (MANs) asymptotically achieving distributed weighted average.III重庆大学博士学位论文First, basic theoretical analysis is carried out and several necessary and sufficient conditions are derived to ensure convergence to weighted average for both directed and undirected networks, but the convergence is generally slow. In order to improve the rate of convergence, an approach is proposed to accelerate consensus by utilizing a linear predictor to predict future node state on the basis of the current and outdated node state. The local iterative algorithm then becomes a convex weighted sum of the original consensus update iteration and the prediction, which allows for a significant increase in the rate of convergence towards weighted average consensus because redundant sates are bypassed. Additionally, the feasible region of mixing parameters and optimal mixing parameters are determined for undirected networks. It is worth pointing out that the accelerated framework has tapped the maximum potential to the utmost, from both the current and outdated state stored in the memory, to improve the rate of convergence without increasing the computational and memorial burden. Finally, a simulation example is provided to demonstrate the effectiveness of our theoretical results.③Weighted average prediction for multi-agent networks with single integrator dynamicsThis section studies how to improve the robustness and the convergence speed for achieving the desired weighted average consensus for multi-agent networks. To do this, an improved weighted average prediction is introduced and the network model then becomes a delayed network model with neutral-type. By the similar technique analyzing the Hopf bifurcation, an upper bound of communication delay is derived for multi-agent networks to achieve average consensus. Additionally, the given results show that the improved weighted average prediction can not only improve the robustness against communication delay but also the convergence speed compared with the original system. Finally, two simulation examples are provided to demonstrate the effectiveness of our theoretical results.④Cooperative distributed optimization in multi-agent networks with delayed subgradientsThis section considers a distributed cooperative optimization problem over a computational multi-agent network with delay, where each agent has local access to its convex cost function, and jointly minimizes the cost function over the whole network. To solve this problem, an algorithm whcih is based on dual averaging updates and delayed subgradient information is developed, and furthermore, we also analyze its convergence properties for a diminishing step-size by utilizing Bregman-distanceIV英文摘要functions. Moreover, the sharp bounds on convergence rates are provided as a function of the network size and topology embodied in the inverse spectral gap. Finally, a numerical example is presented to assess and compare the performance benefits with several similar algorithms.Keywords: Average consensus, convergence speed, distributed optimization, multi-agent networks, state prediction,V重庆大学博士学位论文VI目录中文摘要 (I)英文摘要 (III)1 绪论 (1)1.1 分布式多智能体网络 (1)1.2 分布式一致性 (2)1.3 分布式协同估计及优化 (5)1.4 本论文的主要研究内容 (8)1.5 代数图论基本知识 (9)1.6 本论文的相关符号说明 (9)2 基于Gossip算法的无线网络的分布式平均一致 (11)2.1 引言 (11)2.2 相关文献描述 (12)2.3 问题描述 (13)2.4 基于广播的随机多Gossip对算法 (14)2.5 基于广播的多Gossip对算法的收敛证明 (17)2.6 基于广播的多Gossip对算法的性能分析 (24)2.7 数值仿真 (27)2.8 本章小结 (29)3 基于预测机制的离散时间分布式网络的加速收敛 (31)3.1 引言 (31)3.2 问题描述 (32)3.3 有向网络的收敛性分析 (33)3.4 无向网络的收敛性分析 (35)3.5 加速预测机制简介 (36)3.6 基于加速预测机制的一致性分析 (38)3.7 数值模拟 (43)3.8 本章小结 (45)4基于预测机制的连续时间分布式网络的加速收敛 (47)4.1 引言 (47)4.2 问题描述 (48)4.3 一致性协议的收敛性分析 (51)4.4 预测协议对于通信时滞的鲁棒性分析 (54)4.5 预测协议的收敛速率性能分析 (56)4.5.1 通信时滞接近0 (58) (59)4.5.2 通信时滞接近max4.6 基于预测机制的一致性协议的性能分析 (61)4.7 数值模拟 (62)4.8 本章小结 (65)5 分布式网络的协同优化 (67)5.1 引言 (67)5.2 问题描述 (68)5.3 主要结果 (69)5.4 相关文献比较 (71)5.5 收敛性分析 (72)5.6 数值模拟 (77)5.7 本章小结 (79)6 总结和展望 (81)致谢 (83)参考文献 (85)附录 (97)A 作者在攻读博士学位期间发表及完成的论文目录 (97)B 攻读博士学位期间参加的科研项目目录 (97)C 参加的学术会议 (97)1 绪论随着计算机技术和Internet的普及、以及人工智能技术的发展，集中式控制已经不能完全适应科学技术和生产发展的需要. 分布式信息处理技术应运而生，采用该技术系统具有资源消耗小、运行速度快、容错性和可靠性高等优点. 事实上，对于大规模网络化系统的控制，分布式控制比传统的集中式控制更为方便、有效，这也使得利用分布式控制策略来协同完成一个全局目标的研究得到了迅速发展. 近年来，多智能体网络(Multi-Agent Networks)作为分布式信息处理的一个载体，已经吸引了计算机科学、通信工程、生物智能、自动控制等诸多领域学者的浓厚兴趣. 这主要是因为多智能体网络研究的重大进展为复杂性研究特别是复杂系统提供了数学建模及分析方法，同时又具有广泛的工程背景和应用前景.1.1 分布式多智能体网络多智能体网络研究历史可以追溯于上世纪80年代，推广应用于90年代中期，爆炸式发展于本世纪前10年[1]. 由于多智能体网络在不同学科被赋予的含义不同，使得多智能体网络至今都没有严格的、统一的定义. 一般来说，多智能体网络由多个整合了传感、通信和计算元件的简单智能个体(Agent)和一些交互作用规则组成，主要是邻域规则及拓扑结构组成，通过智能体之间的通信相互协调来共同完成系统目标. 多智能体网络技术是人工智能技术发展史一次里程碑式的飞跃，首先，通过智能体之间的交互通信，可以开发新的规则，用以处理不完全、不确定的知识；其次，通过智能体之间的协同合作，不仅能改善单个智能体的基本能力，而且可从智能体的交互通信中进一步理解社会行为；最后，可以用模块化风格来组织系统[2].通常所研究的智能体具有自主性、交互性、协调性、分布性和智能性等特性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力[3]. 采用多智能体网络理论解决实际应用问题，具有很强的鲁棒性、可靠性以及较高的问题求解效率. 多智能体技术在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、计算、协同、调度及控制来表达系统的结构、功能及行为特性. 由于在同一个多智能体系统中各智能体可以异构，因此多智能体技术对于复杂系统具有无可比拟的表达力，它为各种实际系统提供了一种统一的模型，即提供了一种统一的框架，其应用领域十分广阔. 在自然界中，多智能体网络可以是神经网络、生态系统、新陈代谢系统等；在社会中，多智能体网络可以是社交网络、经济网络等；在工程应用中，多智能体网络可以是电力网络、有线/无线通信系统、传感器网络、机器人网络等[4].多智能体网络的研究非常广泛，但不同主题之间交叉渗透，没有明显的界限. 粗略可以分为理论模型及应用和现实系统建模化两个方面[5]，理论模型是对一类相似问题的数学抽象，是多智能体系统设计的基础. 在构建多智能体网络模型时，将根据行业特点进行建模，结合系统实际特性修正理论模型，并在此基础上对输入、输出条件和仿真参数进行合理的设置. 在优化理论模型的同时，开发仿真算法属于比较底层的研究，它不但很大程度上提高对现实系统的拟合程度，同时是对理论模型的补充和完善.从纵向来看，大多数的多智能体网络模型来自于自然现象，一群简单的个体以及简单的作用规则就能够产生令人惊讶的奇妙现象或群体行为，通过对这些现象不断研究、丰富和优化，对于理解自然和社会中的复杂现象具有非常重要的意义. 一方面，该研究的重大进展为复杂性研究特别是复杂系统提供了数学建模及分析方法；另一方面，对该系统的深入研究具有广泛的工程背景和应用前景. 近年来，多智能体网络的协调控制研究直接为无人驾驶飞行器的控制、人造卫星簇的控制、多智能水下航行器的控制、突发事件的应对、传染病的防治、生态系统的维护、可持续发展策略的制定提供重要的理论指导. 然而，从横向来看，应用领域逐渐扩充，从运输、军事、信息技术、航天航空等工程领域向经济管理、新闻传媒、市场研究、高等教育甚至图书情报等社会学领域渗透. 仿真分析作为重要的实验方法和可视化手段，承载着验证模型有效性以及为提升系统效率和解决实际问题提高数据保障的任务.由于多智能体网络展现出优良特性及应用前景，使得越来越多来自各个学科领域的学者纷纷投身到多智能体网络的研究中. 目前，多智能体网络理论模型及应用研究大体可分为两类基本问题：运动协调(包括一致性、聚集、编队等)和覆盖协调(包括搜救、部署、勘探等)[4]. 其中，运动协调主要着眼于个体之间动态的协调及博弈，而覆盖协调还进一步考虑了环境的因素. 本论文着重考虑运动协调中的一致性以及其扩展问题.1.2 分布式一致性在由智能节点组成的分布式网络中，一致性(英文为consensus，或称趋同，以下简称为一致性)意味着所有的节点通过信息交换和融合最终都达到一致，这依赖于节点的状态以及交互作用规则. 一致性问题的研究是从不同的领域开始的. 计算机科学家对一致性问题的研究有着很长的研究历史，为分布式计算这一领域的兴起开辟了道路[6]. 20世纪70年代，DeGroot研究了一致性问题在管理科学和统计学上的应用[7]，开创了一致性问题研究的先河，也促使一致性问题成为学术界的热门话题而被广泛研究. DeGroot提出加权平均的方法来估计一组个体共有的包含某些未知变量的概率分布函数，他的理论在其诞生20年后再次出现于多传感器[8]和医疗专家系统[9]的不确定性信息融合领域. 网络环境下的分布式计算是在系统控制领域的传统问题，主要起源于Borkar 和Varaiya [10]，Tsitsiklis [11]，Tsitsiklis ，Bertsekas 和Athans [12]在分布式决策系统的渐近一致问题以及并行计算[13]上的开创性研究.同时，许多生物生态学家、物理学家和动物行为学家也从一些自然现象中得到了启发，诸如，鸟类和鱼类种群的迁徙. 鸟能成群结队的飞翔与迁徙，鱼群能聚集在不同的江海区域有序地休养、生息、繁殖，蚂蚁能遵循一些简单的规则发现最优的通向食物的路径，蝗虫能在没有领导者的前提下大规模的迁徙，萤火虫能有节奏地进行闪烁等. 这些种群的集体行为使得科学家受到极大的启发，随之提出相匹配的理论模型，并对这种群聚现象进行科学解释. 1987年，生态学家Reynolds 在经过长期观察种群的群体行为后提出了Boid 模型[14]，将自然群体的集体行为描述为3条简单的规则：避免碰撞原则(collision avoidance)、速度匹配原则(velocity matching)和中心汇聚原则(flocking center). 通过仿真实验发现这些没有经过统一指挥的群体通过个体之间相互交换信息及本能的反映，最终形成有序的行为. 1995年，Vicsek 等人建立了个体之间的信息传递及一些简单的相互作用规则，获得了一个非常简单的数学方程来描述个体的动力学模型[15]. 通过仿真实验，发现整个群体表现出行为上的一致性. 实质上，Vicsek 模型是Reynolds 模型的一种特殊情况，它只考虑了3条规则中的速度匹配原则.而且，一致性问题也得到了系统控制领域学者的广泛关注. 2003年，Jadbabaie 等人研究了调整问题(alignment problem)中的一致性问题[16]，并利用图论和Markov 链给出了严格的理论证明，结论展示：如果网络的底图在有限时间间隔内为一个无向的共同连通图，那么所有节点的状态最终将趋于一致. 这一结果也被Moreau [17]，Ren 和Beard [18]推广到有向图中. 尽管Jadbabaie 首次为一致性问题给出了严格的理论证明，然而，他们的理论也有一个缺憾，即不能求解平均一致性问题[19]，这将极大地限制了理论在无线网络中的应用. 2004年，Olfati-Saber 和Murray 基于Fax 和Murray 在车辆网络中协同控制的思想[20]，提出了网络化动态系统求解一致性问题的基本框架[21]，如下：()(()()),ii ij j i j x t a x t x t ∈=-∑N 或者(1)(1)(()()),ii i ij j i j x k x k a x k x k ∈+=++-∑N ò并给出了严格的理论证明. 同时，Olfati-Saber 和Murray 也考虑了带有通信时滞或者可变拓扑情况下的一致性问题，为后续的一致性研究奠定了基础.此外，一致性中的平均一致问题也得到了网络信息传播方面的专家的广泛关注. 2003年，Kempe等人受到谣言传播模型思想的鼓励，提出了push-sum机制以及基于此机制的一致Gossip算法[22]，推导出算法通过有限次迭代能够收敛到初始测量的平均，并给出了算法的时间复杂度. 著名学者Boyd在2006年，给出了随机Gossip算法的一般框架[23]，并给出了算法在同步和异步两种不同情况下的严格收敛性分析以及时间复杂度的证明. 最近，Dimakis提出了一个基于地理信息的Gossip算法[24]，该算法结合了Gossip机制和地理信息路由机制；Aysal结合无线网络节点具有广播的特性，提出了一个广播Gossip算法[25]，这两个算法均能有效地求解平均一致性问题，同时也增加了成对平均机制的多样性.现在，一致性问题已经成为国内外学者追踪的热点问题，并且已经获得了很多深刻的结果，详见文献[26-40]和专著[41,42]，以及它们的参考文献. 然而，许多看似不同的问题，包括在科学与工程的各领域提取的互连的动态系统都与多智能体网络的一致性问题密切相关. 其中几个应用如下：耦合振子的同步：耦合振子同步问题的早期开创性工作源于Winfree，他假设每个振子与周围的振子之间存在强力作用，那么振子的振幅变化可以忽略，从而将同步问题简化为相位变化问题[43]. 在此基础上，Kuramoto指出一个具有有限个恒等振子的耦合系统，无论振子内部耦合强度多么微弱，它的动力学特性都可以用一个简单的相位方程来表示[44]. 此后，耦合系统的同步问题已经吸引了来自诸如物理、生物、神经科学和数学等众多领域的科学家的关注[45,46].蜂拥理论：群体蜂拥行为，即一群运动自主的个体能够形成并保持以团队的形式向某一目标地迈进，它能帮助生物躲避天敌，增加寻觅到食物的概率等. 这类现象所提取的抽象系统一般都由大量数目的个体组成，但是个体本身却很简单，它们没有中央控制器，只具备检测局部信息的能力，信息的交换和分享也只是在部分个体间进行，正是基于这些简单的局部信息的作用规则却能产生一些期望的宏观行为. 十几年来，生物学、物理学、计算机和控制等领域的学者对自然界的蜂拥行为产生了浓厚的兴趣[47-52]，他们正在努力地从相应领域角度探索蜂拥行为的涌现机制. 最近，这一理论也用于装配了传感和通信原件的移动智能体作为移动传感网络解决分布式传感问题[53].分布式编队控制：所谓的编队控制就是多个智能设备在到达目的地的过程中，保持某种队形，即任意时刻各个智能设备之间的位置满足一种的数学关系，同时又要适应环境约束的控制技术[54]. 目前，编队控制的主要方法为基于行为法、人工势场法、跟随-领航法、虚结构法和模型预测控制(Model Prediction Control, MPC)法等[55]. 由于编队控制与分散控制相比能够缩短执行任务时间、提高系统的执行效率、降低系统成本，使其在军事、娱乐和生产等领域有广泛的应用. 分布式控制的成功，使得以前单个智能设备难以完成的任务，现在可以由多个智能设备通过信息交互来实现. 在此类问题中，多智能设备的分布式编队控制因不需要中央控制和全局信息，只能通过有限的传感能力和通讯能力来实现编队，引起广大研究者的兴趣[56-58].传感器网络的分布式信息融合：在分布式传感器网络中，分布式信息融合即每个传感器都独立地处理它的局部规则，产生局部航迹送到中心节点，在那里进行航迹的关联和融合[59]. 分布式融合结构的特点是可以较低的费用获得较高的可靠性和可用性，可以减少数据总线的频率和降低处理要求；通讯延时小，用户能快速存取融合结果；并且具有集中式结构类似的精度. 在分布式传感器网络中，需要实施Kalman滤波[60,61]、最小二乘估计[62]以及新颖的低通和高通一致滤波器[60,63]来求解分布式平均问题.空间汇聚：汇聚问题由Ando等人[64]提出，主要解决通过智能体之间的信息交换以及作用规则，使得所有的智能体移动到某个汇聚点的问题[65]. 在包含位置信息的互连拓扑中，多个智能个体的汇聚问题就相当于在位置上达成一致. 汇聚问题可以看作是一类非受限的一致性问题，因此，对于变拓扑结构的网络，研究汇聚问题将是一个挑战. Lin等人给出了连续系统汇聚问题的充分条件，即任意时刻多智能体网络都是连通的就能保证收敛[66]，在此之后也吸引了较多的学者的关注[67-69].1.3 分布式协同估计及优化正如上一节所述，一致性问题在无线传感器网络信息融合中有着广泛应用，因此，本节着重介绍无线传感器网络信息融合中的首要问题——估计问题. 关于无线网络的估计问题，已经有很多深刻的结论. 根据被检测的变量是否有动态特性，可以分为参数估计和状态估计[70]. 根据无线网络的结构特点，大体可以分为基于融合中心的估计和分布式估计. 基于融合中心的估计[71]，通常假设网络中存在一个处理能力强大的融合中心，其负责收集网络中所有节点的感知数据，然后对收集到的数据进行统一处理. 而分布式估计中所有节点都是对等的，每个节点仅能获得邻居节点的局部数据，并采用局部信息交换和迭代的方式完成节点对自身估计值的更新. 基于融合中心的估计，其融合中心承载了几乎所有的数据处理任务，这对于网络抵御外部攻击是不利的，而且过多的冗余数据传输也会降低网络的生命周期. 对比来看，分布式估计具有更强的鲁棒性和可扩展性. 本论文主要考虑无线网络中的分布式估计问题.由于网络中每个节点数据的局部性使得节点之间存在较大差异，因而消除节点之间差异以达到所有节点对目标参数的一致性描述，即分布式一致问题. 在无线传感器网络中，平均共识(即平均一致问题，Average Consensus)问题是一类十分重。
基于云计算的分布式存储系统设计与实现
基于云计算的分布式存储系统设计与实现论文题目：基于云计算的分布式存储系统设计与实现摘要：随着云计算技术的发展，分布式存储系统成为存储大规模数据的一种有效方式。
本文通过对云计算和分布式存储系统的综述，提出了基于云计算的分布式存储系统设计与实现的方法，并通过实验验证了系统的可行性和性能。
本研究在考虑可靠性、安全性、可扩展性的基础上，结合实际需求，提出了一种基于云计算的分布式存储系统架构，并设计并实现了该系统的关键技术。
关键词：云计算，分布式存储系统，可靠性，安全性，可扩展性第一章引言1.1 研究背景1.2 研究目的和意义1.3 论文结构第二章相关技术综述2.1 云计算概述2.2 分布式存储系统概述2.3 云计算与分布式存储系统的关系第三章基于云计算的分布式存储系统设计3.1 系统架构设计3.1.1 数据分布策略3.1.2 数据备份策略3.1.3 系统可靠性设计3.2 数据管理3.2.1 数据块管理3.2.2 元数据管理3.3 访问控制和权限管理3.4 数据迁移策略3.5 系统监控与调度第四章基于云计算的分布式存储系统实现4.1 系统环境配置为了实现基于云计算的分布式存储系统，我们首先需要搭建实验环境。
我们选择了几台云服务器作为存储节点，并使用OpenStack作为云计算平台。
在每台服务器上安装了相应的操作系统和必要的软件。
然后，我们使用OpenStack的管理工具进行系统配置和节点管理，确保系统的正常运行和管理。
4.2 系统核心功能实现在系统环境配置完成后，我们开始进行系统核心功能的实现。
首先，我们设计并实现了数据分布策略。
我们采用了一致性哈希算法，将数据块分布到不同的存储节点上，实现了数据的分布式存储。
接下来，我们实现了数据备份策略。
为了保证数据的可靠性和可用性，我们在系统中引入了数据备份机制。
每个数据块都会被复制到多个存储节点上，当某个节点出现故障时，系统可以从其他节点上获取备份数据，确保数据的完整性和可访问性。
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华北水利水电大学资环学院
论
文
专 业： webGIS
班 级： 2013011 学 号： 201301125
姓 名： 彭程________ _ 指导教师： 李名勇
分布式计算和网格计算
摘要：随着社会的发展，人们的应用需求不断提高，同时原有问题的求解领域的不断扩展和复杂化，并层出不穷的涌现出新问题需求，但是现有的计算机和设备无论从自身的性能还是从局部的合作上都无法满足人们日益增加的要求，然而由于网络等相关技术的发展，使得世界各地的计算机可以联网协同工作，利用空闲的以前无法使用和共享的设备等空闲资源。
关键词：分布式计算，网格计算，分别，特点
一、分布式计算和网格计算的定义
1）分布式计算的定义
所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。
这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
分布式计算是一种新的计算方式。
所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。
分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：
1、稀有资源可以共享。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。
3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。
其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
2）网格计算的定义
实际上，网格计算就是分布式计算的一种。
网格计算即分布式计算，是一门计算机科学。
它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万志愿者的计算机的闲置计算
能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病毒更为有效的药物。
用以完成需要惊人的计算量的庞大项目。
二、分布式计算的工作原理
分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。
随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！
随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。
与之伴随产生的是电脑的利用问题。
越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下中央处理器的潜力也远远不能被完全利用。
我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。
即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。
互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系成为了现实。
那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。
服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。
当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。
目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。
您也可以选择参加某些项目以捐赠Cpu的内核处理时间,您将发现您所提供的中央处理器内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。
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同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。
那么谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 如果您已经加入了某个项目，而且曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。
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式计算小组。
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三、网格计算的优势
网格计算的目的是，通过任何一台计算机都可以提供无限的计算能力，可以接入浩如烟海的信息。
这种环境将能够使各企业解决以前难以处理的问题，最有效地使用他们的系统，满足客户要求并降低他们计算机资源的拥有和管理总成本。
网格计算的主要目的是设计一种能够提供以下功能的系统：
1.提高或拓展型企业内所有计算资源的效率和利用率，满足最终用户的需求，同时能够解决以前由于计算、数据或存储资源的短缺而无法解决的问题。
2.建立虚拟组织，通过让他们共享应用和数据来对公共问题进行合作。
3.整合计算能力、存储和其他资源，能使得需要大量计算资源的巨大问题求解成为可能。
4.通过对这些资源进行共享、有效优化和整体管理，能够降低计算的总成本。
参考文献：
[1] 丁伟，分布式设计基础PPT，东南大学计算机科学与工程学院
[2] 特南鲍姆、范施特恩著，杨剑峰等译，《分布式系统原理与范型》，清华大学出版社
[3] 吴杰著，高传善等译，《分布式系统设计》，机械工业出版社。