【摘 要】
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广泛研究了网格环境中并行任务执行时间的预测方法,提出了一种基于案例和人工神经网络的预测算法。该算法充分利用了历史有效信息,尤其是对于同一个任务的多次求解而获得的相
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,浙江大学工程与科学计算研究中心
【基金项目】
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国家杰出青年基金资助项目(60225009)~~
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广泛研究了网格环境中并行任务执行时间的预测方法,提出了一种基于案例和人工神经网络的预测算法。该算法充分利用了历史有效信息,尤其是对于同一个任务的多次求解而获得的相似记录,通过建立任务特征模板,将历史任务,即案例进行分类,并利用指数平均值或者线性回归方法进行预测。但是由于网格环境的复杂性,以及有限元求解器在求解问题时的复杂性,导致相似性很难定义,在无法根据模板找到相似性案例的时候,利用人工神经网络预测方法进行预测。该算法在面向多学科应用的模拟与可视化环境中进行了实验,证明该方法具有较好的预测性能。
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