并行与分布式仿真：时间推进同步机制探析

"本文主要探讨了并行与分布式仿真的时间推进同步机制，包括保守策略、乐观策略、混合策略和自适应策略，并分析了各自的优缺点。" 在并行和分布式仿真领域，时间同步机制是确保正确执行因果逻辑关系和维持系统可重复性的关键。【标题】提及的"在保守策略中加入乐观性"，指的是在传统的保守策略基础上引入乐观策略以提高性能。 4.2 死锁与解除 保守策略中可能出现死锁问题，由于循环等待可能导致逻辑进程（LP）陷入等待状态。死锁的解决方案包括死锁恢复法和死锁避免法。死锁恢复法是当检测到死锁时，通过选择时间戳最小的事件来安全执行，打破死锁状态。而死锁避免法则通过发送零消息，即不携带实际事件信息的时戳，以防止未来可能的冲突，确保其他事件的安全处理。 5. 乐观同步机制 乐观策略允许LP乐观地处理事件，如果收到迟到消息，可以通过反消息和回退机制撤销错误处理。其中，Time Warp机制是早期的乐观策略代表，利用虚拟时间、回退和全局虚拟时间（GVT）实现高效的并行仿真。然而，Time Warp机制需要大量存储状态信息，可能导致多级回退，影响仿真进度。 6. 混合同步机制 混合策略是结合保守策略和乐观策略的优点，以克服各自缺点。例如，BTB算法在保守策略基础上引入乐观性，通过事件限的概念，避免发送反消息并完成回退，从而减少错误处理和提高并行性。 文章还强调了时间管理对于并行分布仿真系统高效运行的重要性，并指出未来研究应关注不同同步机制的优化和改进，以提升系统性能和应对更复杂的仿真挑战。并行分布仿真领域的研究持续发展，各种同步机制的深入理解和应用是推动其进步的关键。