并行分布式仿真微内核μsik的优化研究

"并行/分布式仿真微内核μsik的研究与改进" 本文主要探讨了在大规模分布式仿真环境中，如何有效开发能并行处理内部实体的联邦成员。现有的开发工具通常无法满足这种需求，而并行/分布式仿真微内核μsik为此提供了一个基础平台，使得开发者无需从零开始构建。 并行仿真与分布式仿真虽然在概念上有相似之处，但两者之间存在关键区别。并行仿真侧重于在同一物理系统内利用多个处理器或计算资源同时执行不同任务，而分布式仿真则涉及到分布在不同地理位置的多个独立系统协同工作，每个系统负责一部分仿真任务。在并行仿真中，同步和回退机制是至关重要的，它们确保了各个实体间的正确交互和一致性。 μsik微内核在体系结构上设计为支持并行和分布式仿真。它的数据结构和调度过程旨在高效地管理事件和任务。文中详细分析了μsik的这些方面，揭示了其核心功能和工作原理。 针对μsik的事件发送过程，作者提出并实现了两种新的事件发送机制：保守发送机制和限制的乐观发送机制。保守发送机制强调安全，确保不会因错误预测导致系统不稳定，而限制的乐观发送机制则尝试在保证一定安全性的同时提高效率，通过有限的预测来减少不必要的回退。 在对改进后的μsik内核进行测试后，结果显示这两种新机制显著提升了系统性能。测试结果的详细分析进一步证实了这些改进的有效性，为未来并行分布式仿真的优化提供了有价值的参考。 关键词所涵盖的“并行仿真”、“分布式仿真”、“乐观机制”和“保守机制”均是仿真领域的重要概念。乐观机制试图通过允许一定程度的错误预测来提高效率，而保守机制则更注重系统的稳定性和正确性。在实际应用中，根据具体场景选择合适的机制至关重要。 这篇论文为并行/分布式仿真领域的研究者和开发者提供了一种可能的解决方案，通过μsik微内核的改进，提高了大规模分布式仿真的效率和可靠性，有助于推动仿真技术的发展。