期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到92篇文章
< 1 2 … 5 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Q-learning分布式训练的无人机自组织网络AODV路由协议
1
作者 孙晨 王宇昆 +1 位作者 万家梅 侯亮 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期103-109,共7页
针对无人机自组织网络节点的高度动态性和拓扑稀疏性,现有的结合Q学习的路由协议暴露出Q值更新滞后、难以迅速适应网络拓扑快速变动的问题,文中提出一种基于Q-learning分布式训练的AODV(DQL-AODV)路由协议。该协议中将每个节点视为一个... 针对无人机自组织网络节点的高度动态性和拓扑稀疏性,现有的结合Q学习的路由协议暴露出Q值更新滞后、难以迅速适应网络拓扑快速变动的问题,文中提出一种基于Q-learning分布式训练的AODV(DQL-AODV)路由协议。该协议中将每个节点视为一个智能体,依据分布式训练的Q值对需转发的数据包进行下一跳选择,每个节点的Q值进行局部更新和全局更新。首先,根据节点间链路的寿命和节点负载能力计算局部奖励值,每次Hello消息接收将更稳定的下一跳链路更新为较高的Q值;其次,路由请求消息到达目标节点后将执行一次全局Q值更新,根据数据包的转发跳数和平均端到端延迟计算全局奖励值;最后,结合Q-learning算法优化Hello消息发送机制,有效地平衡网络拓扑感知程度与路由开销。仿真结果证明,相比于QL-AODV,所提方法在平均端到端时延、数据吞吐量、包到达率和路由开销4个网络性能指标总体上分别优化了19.93%、15.48%、6.24%、11.76%,且收敛能力更强,验证了该协议的有效性。 展开更多
关键词 无人机自组网 AODV路由协议 q-learning分布式训练 链路质量 Hello消息 路由决策
在线阅读 下载PDF
基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估
2
作者 涂银川 郭勇 +3 位作者 毛恒 任怡 张建锋 李宝 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2409-2420,共12页
随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径... 随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径。然而,一方面,已有的分布式GNN训练评估主要关注以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标,而较少关注数据处理效率和计算资源利用方面的指标;另一方面,算法效率评估的主要场景为单机单卡或单机多卡,而已有的评估方法在分布式环境中的应用相对简单。针对这些不足,提出针对分布式场景的模型训练的评估方法,涵盖评估指标、数据集和模型这3个方面。根据评估方法,选取3个代表性GNN模型,在4个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验,并收集和分析得到的评估指标。实验结果表明,分布式训练中的模型架构和数据结构特征对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比(NATR)均有影响;样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间,计算节点互相等待的时间也不容忽视;相较于单机训练,分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低,且需要进一步优化分布式系统中的资源利用。可见,所提评估方法为GNN模型在分布式环境中的训练性能优化提供了参考依据,并为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。 展开更多
关键词 模型评估 图神经网络 分布式训练 训练效率 训练性能
在线阅读 下载PDF
基于强化学习的考虑运输资源分布式调度问题
3
作者 唐红涛 廖义峰 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期43-51,共9页
分布式车间调度问题在传统制造业中具有重要意义。然而,在实际生产过程中,各种加工资源通常是有限的,且在以往分布式调度问题中未考虑到。针对分布式工厂运输机器有限问题,提出一种基于强化学习的RLDE算法。分析并建立RLDE的自学习模型... 分布式车间调度问题在传统制造业中具有重要意义。然而,在实际生产过程中,各种加工资源通常是有限的,且在以往分布式调度问题中未考虑到。针对分布式工厂运输机器有限问题,提出一种基于强化学习的RLDE算法。分析并建立RLDE的自学习模型,同时设计了3种初始化策略来获得高质量种群。设计基于Q-learning的变异和变邻域策略,使种群能够选择合适的变异和邻域搜索方法。在多个著名的基准实例上对所提RLDE算法进行性能评估,并与4种先进算法进行了比较。结果表明:RLDE算法在解决分布式车间调度资源约束问题上表现出非凡的优越性。 展开更多
关键词 分布式作业车间调度 q-learning 资源约束 多目标优化
在线阅读 下载PDF
分布式策略下的解码端增强图像压缩网络
4
作者 张静 吴慧雪 +1 位作者 张少博 李云松 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重... 随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重建图像压缩伪影和提高训练速度。一方面,原有的信息聚合子网不能有效利用超先验解码器的输出信息,不可避免地会在重建图像中产生压缩伪影。因此,使用解码端增强模块预测重建图像中的高频分量,减少压缩伪影。随后,为了进一步提高网络的非线性能力,引入了特征增强模块,进一步提高重建图像质量。另一方面,采用分布式训练解决单个节点训练速度较慢的问题,通过使用分布式训练有效缩短了训练时间。然而,分布式训练过程中梯度同步会产生大量通信开销,将梯度稀疏算法加入了分布式训练,每个节点按照概率将重要的梯度传递到主节点进行更新,进一步提高了训练速度。实验结果表明,分布式训练可以在保证重建图像质量的基础上加速训练。 展开更多
关键词 分布式训练 解码端增强 深度学习 图像压缩
在线阅读 下载PDF
分布式训练系统及其优化算法综述 被引量：8
5
作者 王恩东 闫瑞栋 +1 位作者 郭振华 赵雅倩 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-28,共28页
人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本... 人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本文首先阐述了单机训练面临的主要挑战.其次,分析了分布式训练系统亟需解决的三个关键问题.基于上述问题归纳了分布式训练系统的通用框架与四个核心组件.围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果.在此基础之上,总结了基于并行随机梯度下降算法的中心化与去中心化架构研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述.最后,提出了未来可能的研究方向. 展开更多
关键词 分布式训练系统 (去)中心化架构 中心化架构算法 (异)同步算法 并行随机梯度下降 收敛速率
在线阅读 下载PDF
基于协同优化算法的分布式装配车间调度
6
作者 杜松霖 仵大奎 +2 位作者 余云涛 刘亚 周文举 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期274-282,共9页
在分布式调度中,调度策略的协同优化已逐渐成为分布式调度研究者与分布式制造行业决策者的重点关注方向之一。针对带装配机的分布式阻塞流水车间调度问题DBFSP-A,以最大装配完成时间为优化目标,提出一种基于Q-Learning的协同优化算法QLB... 在分布式调度中,调度策略的协同优化已逐渐成为分布式调度研究者与分布式制造行业决策者的重点关注方向之一。针对带装配机的分布式阻塞流水车间调度问题DBFSP-A,以最大装配完成时间为优化目标,提出一种基于Q-Learning的协同优化算法QLBC。首先,建立了以最大装配完成时间为优化目标的数学模型,以增强DBFSP-A的可解释性,在算法构造初始化阶段,QLBC充分利用DBFSP-A的问题特征,分别根据加工任务的总处理时间、前置延迟时间等特定的排序规则,构造式地产生高质量的、多样性的可行调度序列作为算法的初始解;其次,在QLBC的后续迭代中,采用基于Q-Learning的协同搜索策略,自主学习地指导当前解根据其各自状态及先验反馈选择合适的搜索操作,从而实现全局搜索和局部搜索、加工过程与组装过程的协同进化与协同优化;最后,在不同实例中,测试和检验了QLBC算法的性能。实验结果表明,相较于其他6种先进算法,QLBC求解的可行调度序列时间平均节省32.09 h,在提高生产效率、节约生产成本方面更具优势。 展开更多
关键词 协同优化 分布式制造 阻塞约束 产品装配 q-learning算法
在线阅读 下载PDF
分布式强化学习实践教学平台
7
作者 董帅 梁晓滢 李悦乔 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第3期161-166,共6页
强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习策略的机器学习方法,在自动驾驶、机器人控制、游戏智能NPC等多个领域展现出强大的应用潜力。针对这些强化学习实践教学中存在的算法理解难度大、硬件需求高、训练时间长等问题,该文开发了一... 强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习策略的机器学习方法,在自动驾驶、机器人控制、游戏智能NPC等多个领域展现出强大的应用潜力。针对这些强化学习实践教学中存在的算法理解难度大、硬件需求高、训练时间长等问题,该文开发了一个分布式强化学习实践教学平台,分别在教师机和学生机上进行策略模型更新和策略采样。该平台具有三个方面的优点:首先,基于Lanstar教学软件和FTP协议建立主从式数据交换机制,对电脑硬件和网络要求低,能够部署在现有的编程教学实验室;其次,训练框架基于Gym库和PyTorch进行二次开发,统一state和action接口,整合训练数据采样接口,可以兼容DQN、PPO等多种强化学习算法;最后,可以兼容强化学习和逆强化学习两种学习范式。在三个典型任务上的对比实验表明,该平台能够有效降低任务训练时间,能够在算力资源不足情况下支撑强化学习的实践教学。 展开更多
关键词 模型训练 强化学习范式 编程实践 分布式平台 多级模型发布
在线阅读 下载PDF
基于混合并行的分布式训练优化研究 被引量：1
8
作者 徐金龙 李鹏飞 +3 位作者 李嘉楠 陈飙元 高伟 韩林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期120-128,共9页
大型神经网络训练是深度学习领域的一个热点话题,而分布式训练是基于多节点实现大型神经网络训练的最佳方法之一。分布式训练通常包含数据并行、层间并行和层内并行3种并行方法。然而现有的框架在层间并行时只能对模型进行手动切分,增... 大型神经网络训练是深度学习领域的一个热点话题,而分布式训练是基于多节点实现大型神经网络训练的最佳方法之一。分布式训练通常包含数据并行、层间并行和层内并行3种并行方法。然而现有的框架在层间并行时只能对模型进行手动切分,增加了模型设计的抽象复杂度,对此提出了节点约束关系搜索算法,实现了模型的自动切分。另外,在传统的数据并行和层间并行中,由于模型的复杂约束关系和通信操作的需要,计算和通信往往受到严格的序列化限制,为此引入了同步优化算法,实现了计算和通信的重叠,有效提高了整体训练的效率。实验对不同规模的GPT-2,AlexNet,VGG16和ResNet50模型进行训练,使用同步优化算法在6节点条件下可以将GPT2-XL,GPT2-LARGE和GPT2-MEDIUM模型的训练性能分别提升1.14倍、1.18倍和1.23倍,在1节点条件下将AlexNet,VGG16和ResNet50模型的训练性能分别提升1.31倍、1.14倍和1.03倍。实验结果表明,同步优化算法能够提升混合并行中的训练效率。 展开更多
关键词 分布式训练 混合并行 自动切分 通信优化 梯度同步
在线阅读 下载PDF
面向深度神经网络大规模分布式数据并行训练的MC^(2)能耗模型 被引量：1
9
作者 魏嘉 张兴军 +2 位作者 王龙翔 赵明强 董小社 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期2985-3004,共20页
深度神经网络(deep neural network,DNN)在许多现代人工智能(artificial intelligence,AI)任务中取得了最高的精度.近年来,使用高性能计算平台进行大规模分布式并行训练DNN越来越普遍.能耗模型在设计和优化DNN大规模并行训练和抑制高性... 深度神经网络(deep neural network,DNN)在许多现代人工智能(artificial intelligence,AI)任务中取得了最高的精度.近年来,使用高性能计算平台进行大规模分布式并行训练DNN越来越普遍.能耗模型在设计和优化DNN大规模并行训练和抑制高性能计算平台过量能耗方面起着至关重要的作用.目前,大部分的能耗模型都是从设备的角度出发对单个设备或多个设备构成的集群进行能耗建模,由于缺乏从能耗角度对分布式并行DNN应用进行分解剖析,导致罕有针对分布式DNN应用特征进行建模的能耗模型.针对目前最常用的DNN分布式数据并行训练模式,从DNN模型训练本质特征角度出发,提出了“数据预处理(materials preprocessing)-前向与反向传播(computing)-梯度同步与更新(communicating)”三阶段MC^(2)能耗模型,并通过在国产E级原型机天河三号上使用最多128个MT节点和32个FT节点训练经典的VGG16和ResNet50网络以及最新的Vision Transformer网络验证了模型的有效性和可靠性.实验结果表明,MC^(2)与真实能耗测量结果相差仅为2.84%,相较4种线性比例能耗模型以及AR,SES,ARIMA时间预测模型准确率分别提升了69.12个百分点,69.50个百分点,34.58个百分点,13.47个百分点,5.23个百分点,22.13个百分点,10.53个百分点.通过使用的模型可以在超算平台得到DNN模型的各阶段能耗和总体能耗结果,为评估基于能耗感知的DNN大规模分布式数据并行训练及推理各阶段任务调度、作业放置、模型分割、模型裁剪等优化策略的效能提供了基础. 展开更多
关键词 深度神经网络 能耗模型 大规模分布式训练 数据并行 超级计算机
在线阅读 下载PDF
边缘分布式深度学习工控协议的识别方法
10
作者 王璇政 徐志鹏 +3 位作者 李晓秋 王海琛 甘子奇 沙哲一 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7678-7685,共8页
为解决工控行业中大量非标准协议带来的传统协议识别方法不适用性问题,通过基于边缘分布式深度学习的方法研究了工控协议识别技术。提出了一种基于卷积神经网络技术的工控协议识别方法:获取网络中真实工控协议数据并进行预处理,根据协... 为解决工控行业中大量非标准协议带来的传统协议识别方法不适用性问题,通过基于边缘分布式深度学习的方法研究了工控协议识别技术。提出了一种基于卷积神经网络技术的工控协议识别方法:获取网络中真实工控协议数据并进行预处理,根据协议特性选择合适的卷积神经网络模型,隐式提取协议本质特征,实现对7种工控协议的识别分类,准确率可达99.92%。此外,将工控协议识别模型部署至网络边缘,采用数据并行分布式策略,在边缘服务器计算集群中开展协同训练,模型训练效率提高1.87~2.81倍,同时保持高准确率。结果表明:该方法有效提高了工控协议识别准确率;显著提升了模型训练效率;适合部署于边缘计算环境。可见,该方法在工控协议识别性能优化方面具有重要意义。 展开更多
关键词 工控协议识别 深度学习 卷积神经网络 边缘智能 分布式训练 工业物联网
在线阅读 下载PDF
基于混合分布式深度强化学习的电力系统暂态稳定紧急控制
11
作者 陈一熙 朱继忠 +1 位作者 刘嘉媛 黄林莹 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1513-1523,I0054,I0055,共13页
“双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强,对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定,提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先,将暂态稳定紧急控制... “双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强,对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定,提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先,将暂态稳定紧急控制问题建模为马尔可夫决策过程。然后,针对常规深度强化学习算法因离散化混合动作空间所导致的维数灾、精度下降等问题,提出了一种离散-连续混合策略架构,并采用近端策略优化算法作为策略更新方法,实现了对紧急控制问题中混合动作空间的直接处理。接着,针对常规深度强化学习算法训练时间长、鲁棒性不足等弊端,引入分布式并行训练架构,并设计了融入紧急控制先验物理知识的非法动作屏蔽机制,显著提高了算法的训练速度和鲁棒性。最后,通过IEEE 39节点系统验证了所提算法在暂态稳定紧急控制决策中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 暂态稳定 紧急控制 深度强化学习 离散-连续混合策略 分布式并行训练 近端策略优化
在线阅读 下载PDF
分布式模型训练中的通信优化方法:现状及展望
12
作者 赵海燕 易庆奥 +2 位作者 汤敬华 钱诗友 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期2964-2978,共15页
在进行大模型训练时,采用分布式训练是解决单个GPU卡或单个节点无法处理庞大模型参数和数据集的有效方法.通过将训练任务分配给多个节点,分布式模型训练实现了计算资源的并行利用,从而提高了训练效率.然而,随着模型规模的迅速增大,通信... 在进行大模型训练时,采用分布式训练是解决单个GPU卡或单个节点无法处理庞大模型参数和数据集的有效方法.通过将训练任务分配给多个节点,分布式模型训练实现了计算资源的并行利用,从而提高了训练效率.然而,随着模型规模的迅速增大,通信成为制约分布式训练性能的瓶颈.近年来,许多研究者对分布式训练中的通信问题进行了深入的研究,本文对相关研究进行全面的综述,从5个不同角度对分布式训练中的通信问题进行了分析,并总结了相应的优化方法.这些优化方法包括但不限于通信拓扑优化、梯度压缩技术、同步和异步算法、重叠通信与计算、以及通信库及硬件的优化.最后,本文对未来的研究方向进行了分析与展望. 展开更多
关键词 大模型 分布式训练 并行 通信优化
在线阅读 下载PDF
Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架
13
作者 谭文婷 吕存驰 +1 位作者 史骁 赵晓芳 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第3期219-232,共14页
跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性... 跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性能;其次,模型跨地域同步需要在广域网(WAN)上高频通信,受WAN的低带宽和高波动的影响,会产生巨大通信开销。本文提出Cloudless-Training,从3个方面实现高效的跨地域分布式ML训练。首先,它基于serverless计算模式实现,使用控制层和训练执行层的2层架构,支持多云区域的弹性调度和通信。其次,它提供一种弹性调度策略,根据可用云资源的异构性和训练数据集的分布自适应地部署训练工作流。最后,它提供了2种高效的跨云同步策略,包括基于梯度累积的异步随机梯度下降(ASGD-GA)和跨云参数服务器(PS)间的模型平均(MA)。Cloudless-Training是基于OpenFaaS实现的,并被部署在腾讯云上评估,实验结果表明Cloudless-Training可显著地提高跨地域分布式ML训练的资源利用率(训练成本降低了9.2%~24.0%)和同步效率(训练速度最多比基线快1.7倍),并能保证模型的收敛精度。 展开更多
关键词 跨地域分布式机器学习(ML)训练 跨云ML训练 分布式训练框架 serverless 跨云模型同步
在线阅读 下载PDF
面向深度行情因子挖掘的分布式训练关键技术研究
14
作者 赵鑫博 陆忠华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期1554-1565,共12页
深度行情数据是沪深交易所的新一代实时行情数据产品,是普通基础行情数据的升级版,是目前国内信息密度最高、蕴含信息量最大、挖掘最不充分的行情数据,对挖掘证券市场潜在风险具有重要价值。但是,现有研究缺少基于深度行情数据面向证券... 深度行情数据是沪深交易所的新一代实时行情数据产品,是普通基础行情数据的升级版,是目前国内信息密度最高、蕴含信息量最大、挖掘最不充分的行情数据,对挖掘证券市场潜在风险具有重要价值。但是,现有研究缺少基于深度行情数据面向证券市场的风险度量和计算分析,且全市场深度行情数据规模大,用于提取信息的深度学习模型也越来越复杂,尽管当下硬件的计算能力也在一直不断地发展与提高,但仍然无法解决训练耗时长、效率低等问题。因此,基于沪深300成分股深度行情数据,利用深度学习等方法挖掘高频波动率因子,构建了基于TabNet与LightGBM的高频波动率预测模型。同时,提出了一种基于并行差分进化的分布式训练算法Parallel_DE,用于模型分布式训练过程中的参数计算,并详细阐述了其场景映射方案与整体流程设计。针对上述2项工作基于自有分布式训练平台进行充分验证,实验结果表明,高频波动率预测模型可以对已实现波动率进行高精度预测,且效果相较于其他方法具有一定优越性;Parallel_DE算法可以在一定程度保留参数多样性的同时,有效减少本地参数在测试集上的误差,从而高效率分布式地训练出性能优良的深度学习模型,为证券市场的风险识别提供了面向深度行情数据的相关技术与方法。 展开更多
关键词 深度行情 已实现波动率 分布式训练 差分进化
在线阅读 下载PDF
分布式仿真训练系统通用开发框架研究 被引量：5
15
作者 谢晓钢 安建祝 +2 位作者 岳玉芳 张玉双 甘光勇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4283-4287,共5页
针对当前复杂分布式仿真训练系统在开发过程中存在着大量重复工作的问题,在分析其共性特征的基础上,提出了一套适用于分布式仿真训练系统的通用开发框架。该框架采用基于HLA的分布式结构,包含岗位训练软件开发框架、训练指挥台开发框架... 针对当前复杂分布式仿真训练系统在开发过程中存在着大量重复工作的问题,在分析其共性特征的基础上,提出了一套适用于分布式仿真训练系统的通用开发框架。该框架采用基于HLA的分布式结构,包含岗位训练软件开发框架、训练指挥台开发框架、三维场景显示开发框架和一个数据库系统,满足共性特征。详细阐述了通用开发框架的软件架构、通用功能类库和自动化科目生成器。描述了使用该框架进行仿真训练系统开发的一般流程。实际应用表明,该框架不仅能够大大减少重复的开发工作,而且统一的软件架构也有利于系统的维护。 展开更多
关键词 仿真训练系统 开发框架 分布式 通用 科目生成
在线阅读 下载PDF
基于GL Studio的分布式虚拟训练系统关键技术 被引量：5
16
作者 朱敏 陈立奎 +1 位作者 王宏伟 范绍里 《兵工自动化》 2010年第8期46-48,共3页
为在GL Studio中实现分布式虚拟仪表的远程交互,对该虚拟训练系统的关键技术进行研究。在分析分布式虚拟训练系统运行环境和操作流程的基础上,给出系统的总体设计框架;设计出基于混合协议的网络通信方式,保证数据快速、可靠传输,采用多... 为在GL Studio中实现分布式虚拟仪表的远程交互,对该虚拟训练系统的关键技术进行研究。在分析分布式虚拟训练系统运行环境和操作流程的基础上,给出系统的总体设计框架;设计出基于混合协议的网络通信方式,保证数据快速、可靠传输,采用多线程技术提高系统的响应速度,并使用信号量实现线程同步,避免了外部控制时间和资源的浪费;给出了在GL Studio中实现多线程网络通信的关键步骤。研究结果为虚拟训练系统由单机模式向分布式协同训练模式发展提供可借鉴的技术基础,具有一定工业应用前景。 展开更多
关键词 GL STUDIO 分布式 虚拟训练 Windows SOCKETS 多线程
在线阅读 下载PDF
某装备分布式仿真训练系统基于HLA的实现 被引量：16
17
作者 董光波 张锡恩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第1期101-103,107,共4页
介绍了高层体系结构HLA的原理与特点,研究了应用HLA技术开发分布式交互仿真应用系统的方法,并以复杂武器装备的分布式操作训练仿真为切入点,提出了联邦式操作训练仿真的新构想,根据联邦开发-执行的标准过程FEDEP,基于HLA开发工具LabWork... 介绍了高层体系结构HLA的原理与特点,研究了应用HLA技术开发分布式交互仿真应用系统的方法,并以复杂武器装备的分布式操作训练仿真为切入点,提出了联邦式操作训练仿真的新构想,根据联邦开发-执行的标准过程FEDEP,基于HLA开发工具LabWorks、pRTI、建模工具MultiGen Creator、视景仿真工具Vega和VC++开发平台设计、实现了某武器装备联邦式操作训练仿真系统,验证了方法的可行性和有效性,为分布式操作训仿真问题的研究提供了又一条途径。 展开更多
关键词 高层体系结构HLA 分布式交互仿真 操作训练 FEDEP
在线阅读 下载PDF
基于HLA的某型机动指挥分布式训练模拟系统设计 被引量：4
18
作者 夏薇 慕晓冬 +1 位作者 魏鸿毅 梁洪波 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第6期135-137,140,共4页
在分析某型机动指挥系统的操作规程和部队需求的基础上,将训练模拟器和先进的计算机仿真技术结合起来,设计了基于HLA的训练、考核和管理仿真系统,以较小的代价解决部队的实际训练需求。针对该武器装备操作训练的特点,重点介绍了仿真联... 在分析某型机动指挥系统的操作规程和部队需求的基础上,将训练模拟器和先进的计算机仿真技术结合起来,设计了基于HLA的训练、考核和管理仿真系统,以较小的代价解决部队的实际训练需求。针对该武器装备操作训练的特点,重点介绍了仿真联邦的设计以及成员对象模型SOM和联邦对象模型FOM的设计与实现。 展开更多
关键词 高层体系结构 分布式训练模拟 对象模型模板
在线阅读 下载PDF
分布式电台仿真训练平台的研究 被引量：2
19
作者 黄一斌 王凯 +1 位作者 彭文成 赵定海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第13期3951-3954,共4页
研发的新系统主要用于新型通信装备的教学、训练及考核。该复杂系统通过一个集成应用平台得以实现,它负责对4个串口、3个网卡、3个声卡等硬件设备以及3种虚拟电台及其教学软件的实时调度,状态匹配和数据处理,语音采样编码及其格式转换,... 研发的新系统主要用于新型通信装备的教学、训练及考核。该复杂系统通过一个集成应用平台得以实现,它负责对4个串口、3个网卡、3个声卡等硬件设备以及3种虚拟电台及其教学软件的实时调度,状态匹配和数据处理,语音采样编码及其格式转换,以实现电台话音和指控数据的通信。研制了多种类型的虚拟电台,开发了分布式服务代理等几十种模块及软件,并系统地解决了虚拟电台与半实物仿真电台之间的互联互通的难点,在单机上实现多台多种虚拟电台的并行仿真等问题。 展开更多
关键词 分布式电台仿真训练平台 并行仿真 虚拟电台 仿真电台 服务代理
在线阅读 下载PDF
基于分布式虚拟现实技术的某型导弹模拟训练仓整体设计 被引量：3
20
作者 谢建华 马剑 +1 位作者 禹海全 张建茂 《科学技术与工程》 2007年第12期3008-3010,3027,共4页
对开发模拟训练仓的原因进行了简要介绍,而后对该模拟训练仓的整体规划进行了介绍,并给出了具体的模拟训练仓的整体结构示意图,阐述了各个分系统功能的具体实现目标。对该系统的技术途径进行了介绍,在分析虚拟现实仿真软件和HLA分布式... 对开发模拟训练仓的原因进行了简要介绍,而后对该模拟训练仓的整体规划进行了介绍,并给出了具体的模拟训练仓的整体结构示意图,阐述了各个分系统功能的具体实现目标。对该系统的技术途径进行了介绍,在分析虚拟现实仿真软件和HLA分布式仿真技术的基础上,给出了在VC++开发环境中应用Vega和HLA进行集成开发的程序结构图,为系统的开发指明了方向。 展开更多
关键词 分布式 虚拟现实 模拟训练 整体结构
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 5 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部