【摘要】：為更快地計算大尺度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)參數(shù),設(shè)計并實現(xiàn)一種松耦合分布式計算框架。將分散于網(wǎng)絡(luò)中的松耦合計算節(jié)點匯集起來,通過任務(wù)隊列使各計算節(jié)點共同參與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)分布式計算,并能隨時加入或者退出計算,利用分散于網(wǎng)絡(luò)中松耦合的計算節(jié)點提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)分析的計算速度�；谠摽蚣�,實現(xiàn)對大尺度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長度、網(wǎng)絡(luò)直徑和網(wǎng)絡(luò)效率的分布式計算。實驗結(jié)果表明,在保證計算結(jié)果正確的前提下,該框架可充分利用網(wǎng)絡(luò)中閑散的計算資源,提高運算效率。
[Abstract]:A loosely coupled distributed computing framework is designed and implemented in order to calculate the parameters of large-scale complex network structure more quickly. The loosely coupled computing nodes scattered in the network are gathered together, and each computing node can participate in the related distributed computing of the complex network through the task queue, and can join or withdraw from the computation at any time. The computing speed of correlation analysis of complex networks is improved by using loosely coupled computing nodes dispersed in the network. Based on this framework, the distributed computation of the average shortest path length, network diameter and network efficiency for large scale complex networks is realized. The experimental results show that the framework can make full use of the idle computing resources in the network and improve the computational efficiency on the premise that the calculation results are correct.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：北京高等學(xué)校青年英才計劃基金資助項目(YETP0506)
【分類號】：TP338.8;O157.5

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【共引文獻】

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本文編號：2147054