题目：云仿真平台资源调度研究

  随着网络技术和计算技术的不断扩展和丰富，“云计算”理念，虚拟化、普适计算和高性能计算等技术的快速发展，网络化建模与仿真技术得到了快速的发展，正向着网络化、虚拟化、智能化、协同化、普适化、服务化为特征的现代化的网络化建模与仿真技术发展。

  基于“云计算”理念，融合虚拟化、普适计算和高性能计算等技术，构建的新型网络化建模与仿真平台——云仿真平台，可以加强现有仿真网格细粒度资源的共享能力、充分支持多用户能力、协同能力、容错能力，以及支持多用户通过网络随时随地按需获得各类建模仿真服务的能力。为仿真用户提供全面的按需、透明、连续、高效仿真服务获取机制。

  调度是提高性能的关键手段。调度问题一直是并行计算与分布式计算领域中最重要的问题之一。本论文的总体研究目标是解决云仿真平台资源调度问题。即如何从仿真物理计算节点资源池中虚拟化出一个虚拟资源子集作为仿真系统执行的运行环境，而同时这个虚拟资源子集的环境可满足仿真系统执行速度的最优化需求。本文将云仿真平台资源调度过程分为三个阶段：第一个阶段是资源发现，第二个阶段是资源静态调度，第三个阶段是资源动态调度。并对基于本体的资源描述和资源静态调度两个问题进行了深入的研究。本文的主要研究成果包括以下几个方面：

提出了层次化的仿真服务描述框架，建立了基于本体的云仿真资源描述模型

云仿真资源调度框架的第一个阶段是实现仿真资源的准确定位、发现和匹配。由于资源层提供云仿真平台调度使用的各类仿真资源类型和性质各异，具有各自不同的功能、接口及其要求，所以云仿真平台的资源调度框架全面、精准、快速的定位各类资源都依赖于仿真资源的正确、统一描述及其完备的语义。针对上述问题，首先提出一个层次化的仿真服务描述框架，将云仿真平台中涉及的各类服务统一为一套框架下的不同层次，在此基础上利用本体完成了对模型资源和其所依赖环境资源的描述。

根据仿真应用系统的特点，建立了形式化的云仿真平台应用需求模型及虚拟资源拓扑结构模型

针对云仿真平台“协同仿真任务模式”，对HLA仿真应用程序的特点进行了详尽的分析。在此基础上，建立了云仿真平台应用需求模型和仿真平台虚拟资源目标拓扑结构模型。在综合考虑计算能力和通信性能的基础上，提出一套形式化节点性能评价标准，作为资源调度的基础。

提出了能够满足云仿真平台调度要求的基于禁忌搜索的云仿真资源调度算法

针对解空间范围较大时资源调度算法可能花费的时间较长的问题，设计了禁忌搜索算法，使其能够在较短的时间内获得优化解，得到一对一的模型与节点匹配集合。