基于多集群架构的并行规划平台研究

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1、基于多集群架构的并行规划平台研究ResearchonParallelPlanningPlatformBasedonMulti-cluster领域计算机技术研究生崔书敏指导教师张亚平副教授企业导师郭杰高级工程师天津大学计算机学院二零一三年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位

2、论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要任务规划技术是随着无人飞行平台实际使用需求而迅速发展起来的一个新兴技术，它是以先进、高效的计算机平台为基础，通过对各种海量基础规划数据的计算、处理和分析，

3、辅助制定无人飞行平台任务规划和最终飞行航迹。任务规划信息处理具有数据量大、计算复杂、处理时间长等特点，基于多集群开发一个并行数据预处理系统对缩短任务规划时间具有重要意义。针对任务规划中地图预处理的计算密集和高度并行的特点，本文设计并实现了一个专用于调度地图预处理作业的作业调度系统。为验证作业调度系统的调度效率、容错性和规划平台的可扩展性，本文从任务规划中最耗时的基础地图数据的预处理入手，实现了地形适配区选择的串行计算，并运用OpenMP和MPI两种并行标准，实现了地形适配区选择的多线程并行计算和多节点并行计算。在集群平台上用作业调度系统对地形适配

4、区选择作业进行调度，通过对比实验，表明了该作业调度系统具有良好的调度效率、容错性和规划平台良好的可扩展性，能充分利用集群的计算能力，从而缩短任务规划时间。关键词：任务规划集群并行计算作业调度ABSTRACTMissionplanningtechniqueisasunmannedflyingplatformsrequirementandtherapiddevelopmentofanewtechnology,basedonadcanced,efficientcomputerplatform.Throughthevariousmassplanningc

5、alculation,analysisandprocessing,supportingdevelopmentofunmannedflyingplatformsmissionplanningandfinalflightpath.Missionplanninginformationprocessinghasalargeamountofdata,computationalcomplexity,longprocessingtime,etc.basedontheclusterdevelopmentofaparalleldatapreprocessingsy

6、stemforshorteningtimeofmissionplanningisofgreatsignificance.Themissionplanningmappreprocessingisofintensivecomputingoperationsandmappreprocessingoperationswithahighdegreeofparallelismcharacteristic.Thepaperdesignandimplementajobschedulingsystemdedicatedtodispatchmappreprocess

7、ingjob.Inordertoverifytheefficiencyofschedulingsystem,faulttoleranceandplanningplatformscalability.Thepaperaimedattimeconsumingdatapreprocessing,realizingterrainselectionofserialcomputingandparallelcomputing,throughthecontrasttest,showingthatjobschedulingsystemhasgoodscheduli

8、ngefficiency,faulttoleranceandplanningplatformscalability,canmakeful