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《复杂网络松耦合分布式计算框架的设计与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第41卷第11期计算机工程2015年11月Vo1.41No.11ComputerEngineeringNovember2015·先进计算与数据处理·文章编号:1000-3428(2015)11-0073—04文献标识码:A中图分类号:TP391复杂网络松耦合分布式计算框架的设计与实现卢罡,徐勤良,许南山,郭俊霞(北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029)摘要:为更快地计算大尺度复杂网络结构的相关参数,设计并实现一种松耦合分布式计算框架。将分散于网络中的松耦合计算节点汇集起来,通过任务队列使各计算节点共同参与复杂网络的相关分布式计算,
2、并能随时加入或者退出计算,利用分散于网络中松耦合的计算节点提高复杂网络相关分析的计算速度。基于该框架,实现对大尺度复杂网络的平均最短路径长度、网络直径和网络效率的分布式计算。实验结果表明,在保证计算结果正确的前提下,该框架可充分利用网络中闲散的计算资源,提高运算效率。关键词:复杂网络;分布式计算;因特网通信引擎;松耦合;M/S模式中文引用格式:卢罡,徐勤良,许南山,等.复杂网络松耦合分布式计算框架的设计与实现[J].计算机工程,2015,41(11):73—76,93.英文引用格式:LuGang,XuQinliang,XuNanshan,e
3、talDesignandImplementationofLooseCouplingDistributedComputingFrameworkforComplexNetwork[J].ComputerEngineering,2015,41(11):73—76,93.DesignandImplementationofLooseCouplingDistributedComputingFrameworkforComplexNetworkLUGang,XUQinliang,XUNanshan,GUOJunxia(CollegeofInformatio
4、nScienceandTechnology,BeijingUniversityofChemicalTechnology,Beijing100029,China)【Abstract】Inordertocalculatethetopologicalcharacteristicsoflarge—scalecomplexnetworksfaster,adistributedcomputingframeworkforanalyzinglarge—scalecomplexnetworksisdesignedandimplementedinthispap
5、er.ItcollectsloosecouplingcomputingnodesdistributedinthelocalnetworkortheInternet.Byusingataskqueue,computingnodescanjoinorquitduringcomputingatanytime.Byfullyleveragingtheloosecouplingcomputingresourcesdistributedinanetwork,theframeworkmakesthespeedofanalyzinglarge—scalec
6、omplexnetworksenhancedgreatly.Basedonthisframework,thedistributedcomputingofaveragelengthoftheshortestpathsandtheefficiencyoflarge—scalecomplexnetworksisimplemented.Experimentalresultsshowthatthisframeworkcanmakefulluseoftheidlecomputingresourcesinthenetwork,andgreatlyimpr
7、ovesthecomputingperformance,onthepremiseofensuringthecorrectnessofcomputationalresults.【Keywords】complexnetwork;distributedcomputing;InternetCommunicationsEngine(ICE);loosecoupling;M/SmodeDOI:10.3969/i.issn.1000—3428.20l5.11.013复杂网络研究面临的最主要的l0个挑战,其中就有1概述在大数据的背景下如何快速准确地处理包含
8、数千万近年来,复杂网络在各个领域的应用越来越广甚至数亿节点大尺度网络的问题⋯。泛,人们频繁利用网络科学的概念及方法思考和解随着多核计算技术、Hadoop技术、GPGPU技术决各领
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