簡介：科學計算可視化是指運用計算機圖形學或者一般圖形學的原理和方法，將科學與工程計算產生的大規(guī)模數據轉化為圖形、圖像，以直觀的、可被人理解的形式表示出來。它在科學計算、國防建設和國民經濟中有著非常重要的應用，作為一種計算和數據密集型的應用，需要很高的硬件配置、大量的計算資源和存儲資源。同時，隨著科學技術的發(fā)展，INTER迅速蔓延到世界各地，成為人們信息溝通和工作協同的有效工具。其中，INTER連接的成千上萬的計算資源、存儲資源、信息管理資源等各種數字化設備共同構成了生產、傳播和使用知識的重要載體。而網格作為一種新興的計算基礎設備，將這些物理上互聯的眾多資源匯聚在一起，實現了資源共享、協同工作和聯合計算的功能，并為廣大用戶提供了科學、工程、金融、軍事等各種綜合性服務。在INTER發(fā)展的同時，科學計算可視化也取得了長足的進步。為了滿足科學家對于科學計算可視化在速度性能上的要求，科學計算可視化向著分布式科學計算可視化的方向不斷發(fā)展，深度廣度都有所加強。而網格計算技術作為一種前瞻的面向廣域網的計算方式，使得科學計算可視化在更廣范圍內利用資源成為了可能，因此在網格環(huán)境下進行科學計算可視化已經成為了一個新興的研究方向。在1990年隨著HABER等人對科學計算可視化模型的提出，將科學計算可視化以管道PIPELINE的方式進行了建模，為科學計算可視化的發(fā)展起到了舉足輕重的作用。近幾年，科學工作流作為一個新興的名詞出現，是區(qū)別與普通業(yè)務工作流的?？茖W工作流根據定義一組定義好的規(guī)則，使程序自動執(zhí)行來達到整體目標，同時文檔、信息和任務在參與者之間互相傳送和執(zhí)行。科學工作流的主要目的是為科學家做實驗提供方便，描述計算試驗的設計過程。而目前科學計算可視化的實驗要求越來越高，很多試驗要求反復重用、修改和共享，因此在科學工作流這一問題求解環(huán)境中進行科學計算可視化是很有必要也是將來科學計算可視化的發(fā)展方向。而本文的主要研究內容有本文提出了一個在網格環(huán)境下基于科學工作流的科學計算可視化的三層體系結構，該體系結構由物理層、邏輯層和概念層組成，每層負責一組支撐功能。物理層提供了系統的基礎功能，提供了基本的、動態(tài)的、統一的可視化服務功能，完成科學計算可視化；邏輯層綁定軟件資源，分析、解釋科學計算可視化流程，并對科學計算可視化任務進行管理；概念層是系統的視圖層，負責描述科學計算可視化任務，是用戶與系統的任務交互平臺。該體系結構分層簡潔，層次之間耦合性少，各層具備較高的獨立性和可擴展性。另外，文中還對系統做了性能測試并對測試結果進行了相應地分析總結，并對未來的研究指明了方向。論文的工作較系統地實現了在網格環(huán)境下基于科學工作流進行科學計算可視化的目標，支持資源異構、資源共享、任務管理，實現了一個基本具備網格特征的基于科學工作流的科學計算可視化系統，具有良好的跨平臺性和可擴展性，同時也為進一步的協同可視化創(chuàng)造了條件。

簡介：隨著人類對自然規(guī)律認識的日益深入和人類科研領域的不斷擴展，現代科學研究呈現出大規(guī)模、多學科交叉的特點，這也是現代科學計算的一個發(fā)展方向。和傳統的單一學科的大規(guī)?？茖W計算相比，大規(guī)模多學科交叉的科學計算更強調多個學科的協同與合作。這種協同合作不僅僅有不同科學計算程序之間的協作，也包括人和人之間的協同合作。在這種情況下，傳統的面向某一特定科學領域的科學問題求解環(huán)境已經不能很好的滿足現代科學計算的需求。因此，需要設計一種更強調協同和合作的科學問題求解環(huán)境協同科學計算環(huán)境（CSCECOLLABATIVESCIENTIFICCOMPUTINGENVIRONMENT）。協同科學計算環(huán)境旨在為多學科的科學計算用戶提供一個協同工作的虛擬空間，它向用戶提供方便、智能的應用界面和豐富的協同功能，使得不同學科的用戶能夠透明的享受高性能計算，實現對各自領域科學問題的計算機求解，也可實現對復雜問題求解過程中的跨學科的協同合作。在協同科學計算環(huán)境中，不同學科的用戶不僅僅可以便捷、高效的獲取包括科學計算程序、應用程序、科學數據、文檔、高性能計算機等計算資源，而且可以利用系統提供的科學計算試驗管理工具幫助他們實現對復雜科學問題的定義、管理、求解、分析，從而使得他們能有更多的時間和精力來關注自己的研究領域，而不是關注如何計算本身。以建立區(qū)域氣候模擬系統為研究原型，探討利用PEERTOPEER技術和移動AGENT技術構建協同地球科學計算環(huán)境（GEOCOENGEOPHYSICALCOLLABATIVECOMPUTINGENVIRONMENT）的一些關鍵技術。其目的在于為開展區(qū)域氣候模擬研究的不同學科的研究人員提供一個易用、透明、開放的高性能協同科學計算環(huán)境，滿足分布在不同地方的用戶開展協同模擬、共享資源、共享計算的需求，探索構建以網絡為基礎的協同科學計算環(huán)境的理論和技術要求。根據GEOCOEN體系結構的需求分析，吸取近年來問題求解環(huán)境（PSEPROBLEMSOLVINGENVIRONMENT）和協同問題求解環(huán)境（CPSECOLLABATIVEPROBLEMSOLVINGENVIRONMENT）體系結構和應用框架方面的優(yōu)秀思想，GEOCOEN基礎體系結構采用了基于P2P和多AGENT集成的多層體系結構，滿足了GEOCOEN對開放性、靈活性、可擴展性、可移植性以及透明性等方面的需求。P2P和多AGENT的集成既能夠充分發(fā)揮P2P在對等計算、資源共享、資源發(fā)現以及協同工作方面的優(yōu)勢，也能發(fā)揮移動AGENT既能夠保證系統良好的伸縮性、健壯性，也能克服系統的異構性，還能夠實現高效的軟件重用以及提供靈活多樣的協同合作方式等優(yōu)點。在GEOCOEN中，每個用戶就是一個對等體GEOPEER，而GEOPEER之間通過采用基于社區(qū)的混合P2P結構實現協同合作。這種組織結構既能準確的反應出每個PEER的個體特征，也能體現其團體特征，同時也能夠保證PEER和PEER之間能夠準確、迅速的相互感知和定位，提高了系統在資源定位、文件搜索等方面的效率。GEOPEER提供的包括PEER管理服務、數據管理服務和通信服務等在內的多種服務為實現分布式環(huán)境下的協同合作及大規(guī)模、廣泛的數據與資源共享提供了良好的支持。在分析和討論多模式耦合技術和科學需求的基礎上，根據GEOCOEN基礎體系結構的基本思想，利用多AGENT技術實現了分布式環(huán)境下的多模式耦合，構建了一個具有開放架構的分布式多模式耦合模擬系統DMCSSDISTRIBUTEDMULTIMODELCOUPLINGSIMULATIONSYSTEM。根據GEOCOEN科學活動低重復性和高動態(tài)性的特點，建立了一個樹狀結構的動態(tài)科學工作流模型，并利用有向圖理論對模型進行了描述。基于案例推理的重用為解決科學工作流低重復性問題，實現科學工作流從單個計算步驟到整個流程定義的多層次重用提供了有效的解決手段。

簡介：學校代號10731學號122030501021分類號密級公開碩士學位論文科學發(fā)展觀視閾下我國環(huán)境保護公眾科學發(fā)展觀視閾下我國環(huán)境保護公眾參與機制研究參與機制研究學位申請人姓名李琳培養(yǎng)單位馬克思主義學院導師姓名及職稱呂志祥教授學科專業(yè)馬克思主義基本原理研究方向社會主義法治理論與實踐論文提交日期2015年4月19日THERESEARCHONMECHANISMOFPUBLICPARTICIPATIONINENVIRONMENTALPROTECTIONINCHINAUNDERTHEPERSPECTIVEOFSCIENTIFICOUTLOOKONDEVELOPMENTBYLILINBLSHANDONGINSTITUTEOFBUSINESSANDTECHNOLOGY2012ATHESISSUBMITTEDINPARTIALSATISFACTIONOFTHEREQUIREMENTSFORTHEDEGREEOFMASTEROFLAWINFUNDAMENTALTENETSOFMARXISMINTHEGRADUATESCHOOLOFLANZHOUUNIVERSITYOFTECHNOLOGYSUPERVISORPROFESSORLǚZHIXIANGJUNE,2015

簡介：大規(guī)模的數據計算需要巨大的計算資源。因此，許多計算能力有限的客戶端無法完成這種計算任務。幸運地是云計算的出現為大規(guī)模的數據計算提供了有效的解決方法。大規(guī)模數據計算和云計算的關系緊密前者是后者的服務目標，后者是前者的有效解決途徑。近些年，云計算在面向服務的計算中扮演著越來越重要的角色。根據云服務客戶和CSA的安全調查，安全問題已經成為阻礙商業(yè)精英使用云計算服務的主要原因。更為嚴重的是，和其他云相關技術的研究相比，云安全問題的研究相對滯后。云安全問題在某種程度上驅動著云計算技術的設計。云計算框架下科學計算安全外包是云計算應用的一個重要方向。利用云計算方案，計算資源有限的客戶端可以將繁重的計算任務外包給強大的云計算服務器。與自己建立并維護一套計算設備相比，客戶端可以經濟高效地共享云服務器的計算能源，存儲設備，甚至是一些云端的特別軟件。因此采用云計算架構可以大幅度地為客戶節(jié)約計算成本。云計算框架下科學計算安全外包有效地實現了一些云計算服務的概念如網絡即是服務，基礎設施即是服務，軟件即是服務。本文的主要工作總結如下①本文主要關注如何實現云計算框架下安全外包最為常見的矩陣運算矩陣求逆，矩陣相乘以及矩陣求行列式。并且，本文重點關注如何實現實現外包協議的四個目標正確性、安全性（輸入輸出私密性）、高效性和結果可驗證性。②在已有研究的基礎上，本文提出了完整的效率評估實驗思路，這使得本文所設計的高效率的協議可以立即在實際工程中進行實施與應用。同時，本文采用了諸多創(chuàng)新的技術手段（如置換加密技術、蒙特卡羅驗證算法等）來構建協議。③通過初步理論分析和實驗證明，本文所構建的協議非常的安全、高效，并且所設計的協議允許在工程中通過參數的選擇提供驗證成功概率和效率的折中方案，這提高了外包協議應用的靈活性。

簡介：點擊查看更多多集群網格環(huán)境中面向科學工作流應用的調度研究.pdf精彩內容。

簡介：隨著信息時代的逐步推進，科學工作流得到了廣泛的應用。特別是在科研領域的應用更是廣泛，如天文學，高性能物理學等。由于科學工作流需要的數據規(guī)模很大，為了執(zhí)行科學工作流，不僅需要很大的存儲空間，而且還需要有很強的計算能力和數據共享能力。隨著科研任務的日漸復雜和科研問題的日益多樣化，如何確?？茖W工作流的高效執(zhí)行已成為業(yè)界重要研究的問題。云計算是基于網格計算、并行計算和分布式計算等的一種新型計算模式，其為科學工作流提供了一種更好的數據處理方案。云環(huán)境有巨大的存儲空間和很強的計算能力，但是運用云計算解決科學工作流問題仍然存在許多新的挑戰(zhàn)。云計算平臺是由多個數據中心所組成，數據存放在它的各個數據中心。隨著科學工作流的日益復雜，巨量的數據需要在各個數據中心之間進行傳輸和交換，這將導致任務執(zhí)行效率的低下。因此，如何實現更好的數據布局，以顯著減少數據的移動規(guī)模和移動數據所帶來的時間消耗成為了一個嶄新的研究課題。本文研究的主要問題是數據布局策略，以此優(yōu)化云環(huán)境執(zhí)行科學工作流的效率。首先，針對目前已經提出的基于聚類算法的布局策略進行仿真分析。由于已有的聚類算法僅考慮了數據集規(guī)模的大小，沒有考慮數據中心之間帶寬的情況。所以當移動數據規(guī)模較大而帶寬較小時，任務執(zhí)行效率將明顯下降。本文在數據集移動的規(guī)模和帶寬對數據布局優(yōu)化影響的基礎上，設計了改進的基于聚類的數據布局策略。改進的聚類算法先基于數據之間的數據依賴程度進行數據的初始化布局接著在任務執(zhí)行階段綜合考慮帶寬的對性能的影響，對任務進行合理調度最后對中間生成的新數據進行優(yōu)化布局，從而提高系統的綜合性能。仿真結果證明，改進后的聚類策略能有效減少數據移動的規(guī)模和移動數據所消耗的時間。隨后提出了兩階段的數據布局策略TSDPSTWOSTAGESOFDATAPLACEMENTSTRATEGY，根據布局數據的不同在各個階段分別采用相應的算法進行布局。在初始化階段采用啟發(fā)式遺傳算法，綜合考慮到數據之間依賴度和整個云環(huán)境的負載均衡，設計了合理的適應度函數，對初始化數據優(yōu)化布局在運行時階段則采用啟發(fā)式KMEANS算法，同時考慮了帶寬的影響以及執(zhí)行任務所帶來的數據移動的時間消耗，并對所產生的數據進行布局。通過仿真結果證明，本文所提出的算法有效的減少了移動數據消耗的時間和使整個云環(huán)境實現了更好的負載均衡。

簡介：作為高危行業(yè)，煤礦事故發(fā)生頻率高，傷亡人數多，導致煤礦事故的因素是多方面的，而礦工的不安全行為是其重要原因之一?？茖W發(fā)展觀的核心是以人為本，其對煤礦安全生產提出了新的、更高的要求。煤炭生產的主體是礦工，其行為、活動受心理的支配，心理活動有規(guī)律可循。影響煤礦安全生產的客觀因素，往往要通過礦工的心理才能起作用。因此研究分析煤礦生產安全事故中的礦工安全心理具有重要的現實意義。本研究主要內容如下⑴在以人為本的科學發(fā)展觀與構建和諧礦山的理念指導下，通過分析我國礦工心理狀況以及礦工安全心理方面的國內外研究現狀，結合煤炭行業(yè)特點，研究了礦工安全心理與行為以及礦工在生產活動中的安全需要對煤炭安全生產的作用。⑵闡述了增長與發(fā)展、安全發(fā)展與科學發(fā)展、和諧發(fā)展與科學發(fā)展之間的關系，并運用安全心理揭示了煤礦事故發(fā)生的時間分布特征，分析了煤礦事故原因中的人為因素。⑶通過系統分析礦工不安全行為的影響因素及心理歸因，從樹立符合科學發(fā)展的安全觀、強化符合科學發(fā)展的礦工安全教育與培訓、建立符合科學發(fā)展的煤礦傷亡事故心理救援體系、倡導符合科學發(fā)展的安全文化、實施符合科學發(fā)展的安全投入、加強符合科學發(fā)展的煤礦安全監(jiān)督與檢查等六個方面提出增強礦工安全心理的對策，并分析了兩起礦工違章操作典型案例后的礦工安全心理問題以及安全心理在煤礦安全生產的應用效果。

簡介：隨著人們環(huán)境意識和需求的提高，城市公共空間越來越受到眾人矚目。城市公共空間是人們工作和休息之余的重要場所，它是城市的“客廳”，不僅為城市居民提供休閑娛樂的空間，更是展現城市精神文化面貌的重要地方。一個優(yōu)秀的城市公共空間，可以給人們帶來好的心情和文明的行為，井能夠把這些傳遞給周圍的人，帶動的將是整個城市的和諧與欣欣向榮。針對當前城市公共空間營造中出現的眾多問題，我們應該用什么思想和方法原則去處理這一空間是本文研究的重點內容。本文首先對城市公共空間的分類、概念及相關概念進行界定，闡述國內外城市公共空間營造歷程及當今概況，提出當今國內在城市公共空間營造方面所出現的問題。其次，對城市公共空間的特性進行分析，對我國城市公共空間的未來發(fā)展趨勢做出預測，這是在中觀層面對城市公共空間的研究。再次，在微觀層面對城市公共空間中的重要方面城市廣場、城市街道和城市公園綠地等方面進行分類研究，從環(huán)境和空間兩個方面談其設計要素，同時結合大雁塔廣場、書院門街區(qū)和慈恩寺遺址公園等實例闡述其營造方法。然后，在人居環(huán)境科學思想指導下對城市公共空間營造進行思考，總結出城市公共空間營造的幾個重要觀念，這是在宏觀層面對城市公共空間所進行的研究。最后，結合實際工程寒窯遺址公園的實踐探索，對城市公共空間的中觀和微觀層面進行研究，并結合人居環(huán)境的科學觀念，理論指導實踐，實踐檢驗和補充理論，研究其環(huán)境和空間的營造方法。

簡介：隨著大數據BIGDATA時代的到來，越來越多的科學實驗面臨海量數據處理問題，這些數據處理包含多個步驟且過程復雜，通?？山３蓴祿芗涂茖W工作流。數據密集型科學工作流數據處理規(guī)模極其龐大，一般需要分布在多個數據中心的計算和存儲資源，以實現對數據密集型科學工作流執(zhí)行的有效支撐。其中，AMS實驗數據處理和分析作為一個典型的數據密集型工作流應用，也是將其海量的數據和計算任務分布到全球不同地區(qū)的多個數據中心進行處理。然而，對于數據密集型科學工作流而言，其在多數據中心中的執(zhí)行所引發(fā)的執(zhí)行效率問題也日益突出。一方面，數據密集型科學工作流處理的數據量很大，數據往往分布在多個數據中心另一方面，工作流任務可能以多個數據中心的數據作為輸入，往往需要通過網絡傳輸獲取相關數據。由于數據中心間的網絡帶寬有限，跨數據中心間的海量數據傳輸成為影響數據密集型科學工作流高效執(zhí)行的關鍵因素。高效的數據管理和任務調度算法是實現數據密集型科學工作流在多數據中心環(huán)境中執(zhí)行優(yōu)化的關鍵。針對工作流海量初始數據在數據中心間的傳輸問題，現有的工作主要基于數據相關性進行聚類放置，未考慮數據量大、相關性較弱的數據集，無法高效地減少初始數據的傳輸。針對大量中問數據在數據中心間的傳輸問題，現有的研究工作主要采用簡單任務復制和數據多副本存儲來解決，導致運行效率和資源利用率較低。因此，現有的工作無法有效地實現數據密集型科學工作流在多數據中心環(huán)境中高效執(zhí)行目標，需在深入考慮數據密集型科學工作流執(zhí)行特點基礎上提出新的高效調度算法和策略。為此，本文從以下四個方面展開研究首先，針對跨數據中心間的海量初始數據傳輸問題，考慮數據相關性的同時考慮數據集大小因素，提出初始數據聚類放置策略，實現高內聚數據放置。其次，針對跨數據中心間的中間數據傳輸問題，考慮數據與任務間的關系，提出多級任務復制算法，實現數據的本地性獲取，減少中間數據的傳輸。再次，針對數據傳輸和任務執(zhí)行串行化問題，提出數據預放置策略，將數據傳輸操作和任務運行分離，實現數據傳輸和任務運行的并行執(zhí)行。最后，在理論研究基礎上，結合東南大學云數據中心環(huán)境實現了多數據中心環(huán)境中科學工作流調度系統?；跂|南大學AMS實驗應用數據對系統各個模塊進行性能測試以驗證理論研究的有效性。本文對數據密集型科學工作流在多數據中心環(huán)境中的執(zhí)行優(yōu)化機制進行了深入研究，通過相應的仿真實驗以及在東南大學云數據中心真實環(huán)境中進行實驗表明，本文提出的相關算法和調度優(yōu)化方案，能夠有效地減少數據中心間的數據傳輸和任務等待數據傳輸時間，提高科學工作流執(zhí)行效率。

簡介：隨著互聯網和數據存儲技術的發(fā)展和普及，數據密集型應用已經廣泛的應用于天氣預報、天體物理、生物信息等科學計算領域。這種數據密集型應用程序處理的數據量十分巨大，通常達TB甚至PB級，并且應用程序數據之間都存在著一定的關聯關系，通過使用工作流技術，能夠實現讓各種具有復雜計算特性的任務自動化執(zhí)行，使用工作流技術的數據密集型應用又稱為科學工作流。云計算作為典型的應用分布式網絡的計算技術之一，能夠以相對便宜的軟硬件設施為科學工作流應用提供執(zhí)行所需的存儲和計算資源，為其提供一種全新的廉價部署和執(zhí)行方案。將科學工作流應用部署在云計算環(huán)境中，一方面可以節(jié)約大量的執(zhí)行成本，同時也為分布在世界各地通過INTER相互協作的科研人員提供了一種資源共享與合作研究的平臺。然而云計算系統在動態(tài)的為科學工作流應用提供其執(zhí)行所需的高性能計算資源和海量存儲空間的同時也給用戶的隱私保護與信息資產安全帶來非常大的沖擊與挑戰(zhàn)。GARTNER在2012年關于云計算的調查結果表明，70％以上接受調查的企業(yè)CTO認為近期不考慮應用云計算的主要原因為云計算存在數據安全性與隱私性的保護隱患。此外，數據是有重量的，當用戶將數據存在云計算服務商提供的遠程服務器中，數據就變得異常繁重而難以遷移，數據遷移成本比存儲數據成本昂貴的多。為了適應企業(yè)的安全性和遷移需求，云計算演變?yōu)楣性?、私有云和混合云。公有云具備更好的擴展性和靈活性，適合部署開放性的應用程序而私有云更加安全而且便于控制，適合部署關鍵數據和敏感數據?；旌显剖切碌脑朴嬎慵軜嫞枪性朴嬎愫退接性朴嬎愕幕旌?，具備擴展性和安全性雙重特性的云計算模式?？梢愿鶕煌膽眯枨笠约俺杀炯s束的考慮，靈活的在公共云和私有云之間選擇或并用，來構建具有高可用性、動態(tài)擴展性、高安全性的計算中心和資源中心，形成混合云的應用模式。公有云是一種將IT的相關資源以服務的方式提供給用戶使用，用戶通過付費按需獲取的計算模式。部署在混合云環(huán)境中的科學工作流應用，其執(zhí)行過程是混合云環(huán)境中公有云和私有云協作的過程，該過程中跨數據中心數據移動難以避免，給部署在混合云環(huán)境中的科學工作流帶來了2個問題1跨數據中心數據移動會產生很長的時間開銷2跨數據中心數據移動會產生很高的傳輸費用。本文針對上述兩個問題分別提出了兩種不同的數據布局策略。針對傳輸時間問題，傳統數據布局方法采用負載均衡劃分模型，劃分數據關聯矩陣，布局數據集。然而沒有考慮平衡負載引起的傳輸時間開銷。我們提出了一種新型的基于數據關聯破壞度的劃分模型，基于該模型提出了一種優(yōu)化傳輸時間的數據布局方法，該方法包含2個算法初始階段靜態(tài)布局算法和運行階段動態(tài)布局算法。實驗表明，本文算法能夠有效的降低科學工作流執(zhí)行時跨數據中心數據傳輸時間。針對傳輸費用問題，目前學者通常是從單個數據密集型應用的角度研究降低數據傳輸費用。然而工作流系統一般都包含多個工作流，并且工作流相互之間共享數據。傳統單工作流數據布局優(yōu)化算法對多工作流優(yōu)化效果有限。我們將從全局的角度建立基于多科學工作流數據關聯圖的傳輸費用模型，研究基于二進制粒子群算法BPSOBINARYPARTICLESWARMOPTIMIZATION的數據布局優(yōu)化策略，從而減少對云計算傳輸資源的使用費用。本文通過對混合云計算模式進行模擬，建立混合云數據中心模擬環(huán)境，并對本文提出的兩種數據布局策略與其相似的數據布局策略分別在數據傳輸時間，數據傳輸費用等方面進行對比實驗。實驗結果顯示，與其同類的數據布局策略對比可以發(fā)現，本文所提出的兩種數據布局策略具有更好的綜合性能，不僅對混合云環(huán)境下科學工作流的傳輸時間、傳輸費用的優(yōu)化研究具有重要意義，同時也適于混合云環(huán)境中的其它數據密集型應用。本文的研究能夠大幅度降低云服務商的運行成本，從而為企業(yè)提供廉價、安全、高效的計算和存儲服務。

簡介：福建師范大學碩士學位論文斯坦貝克的生態(tài)整體論科學的思維和環(huán)境觀姓名徐向英申請學位級別碩士專業(yè)比較文學與世界文學指導教師陳凱20060401福建舜范大學徐向英碩士學位論交ABSTRACTJ0HASTEINBECKWASONEOFCHEBESTKNOWNAMERICANNOVELISTSOFTHE20曲CENTURY．HEW鍶BOTHPM釹琳ARIDNOBEPRIZE董缸媳LITERATURE．直NWAS葡SO暑矗A瓔礎啦MARINEEEOLOGISL，AFACTTHATHASBEENNEGLECTEDBYMANYLITERARYCRITICSANDSCHOLARS．THISTHESISBYPASSESHISNOTABLEFICTIONALWORKS，INTRODUCESHISTHREEMOSTIMPORTANTLIFEEXPERIENCESWHICHGREATLYINFLUENCEDHISECOLOGICALHOLISMINVIRTUEOFHISMEMOIRANDHISQUASIAUTOBIOGRAPHICALFICTIONSSETINHISHOMETOWNANDTRIESTOREREADHISTHREENONFICLIONALWORKSTKLOG毋SEA諺CORTEZ,TRAVELSWITHCHARLEYANDAMERICAANDAMERICANSFROMTHEPERSPECTIVEOFECOLOGYANDENVIRONMENTALVISIONINTERMSOFECOCRITICISM，TOEXPOUNDTHENOVELIST’SECOLOGICALHOLISMANDENVIRONMENTALCONSCIOUSNESS．KEYWORDSZJOHNSTEINBECK，ECOCRITICISM，ECOLOGICALHOLISM，ENVIRONMENTALVISIONⅡ

簡介：科學工作流是大規(guī)模科學計算程序的重要組織模式之一。近年來，隨著科學研究的日趨廣泛和深入，其對計算資源的需求也呈現出爆炸性增長的趨勢?；A設施即服務IAAS模型是云計算中最重要的一種服務模型，其可以通過網絡以虛擬機的形式按需提供大量計算資源，無疑是科學工作流潛在的理想運行環(huán)境。然而，作為新興技術，IAAS平臺與傳統分布式計算平臺在很多方面仍然有著顯著的差異。這些差異給科學工作流的調度和執(zhí)行等都帶來了新的挑戰(zhàn)。本文圍繞IAAS環(huán)境中的科學工作流，研究包括構造、調度和執(zhí)行在內的若干關鍵問題，文章工作取得的主要成果及創(chuàng)新點包括1對IAAS環(huán)境中的科學工作流調度問題進行建模，同時針對工作流執(zhí)行過程研究IAAS平臺特點，指出由于這些特點（基于虛擬機的動態(tài)資源管理方式、復雜的計費模型以及各種數據共享選項等）導致的現有工作流調度算法在IAAS環(huán)境中使用時可能存在的問題。2針對IAAS環(huán)境預算約束條件下性能優(yōu)先工作流調度問題，提出新的啟發(fā)式調度算法BHI算法。算法根據任務完成時間、當前已用預算以及最小預留預算等啟發(fā)式信息將任務調度到合適的虛擬機，在保證預算約束的條件下盡可能的尋找使工作流執(zhí)行總完成時間最小化的調度方案。同時，還給出新的解決方案解決現有基于列表的啟發(fā)式調度算法在IAAS環(huán)境中難以應用的問題。實驗表明，相比現有算法，BHI算法在大多數情況下都可以找到更快的調度方案，同時還具有更高的調度成功率。3針對IAAS環(huán)境中需要同時優(yōu)化總完成時間和總執(zhí)行費用的工作流調度問題，指出現有各種元啟發(fā)算法特別是進化算法的不足同時，設計新的基于進化算法的EMSC調度算法。該算法針對IAAS環(huán)境提出全新的問題特定編碼方式、交叉變異算予和更有效的種群初始化方法?；诂F實工作流應用和AMAZONEC2平臺虛擬機配置的實驗證實了EMSC算法設計的有效性4針對IAAS環(huán)境中的多目標工作流調度問題，提出新的元啟發(fā)調度算法ESC算法。算法采用進化的思想，但設計了全新的基于虛擬機合并、分裂和配置突變的搜索方法，同時對包括種群初始化和新個體生成策略在內的迭代搜索過程也進行改進。實驗表明該算法調度結果優(yōu)于MOHEFT等現有調度算法，同時相比現有各種元啟發(fā)調度算法具有更強的搜索能力和更快的搜索速度。5為解決復雜科學工作流的建模問題，同時充分利用IAAS資源執(zhí)行科學工作流應用，設計并實現BRICK科學工作流工具包。工具包允許用戶使用PYTHON腳本便捷地隱式創(chuàng)建科學工作流，同時內置了各種靜態(tài)動態(tài)調度引擎并支持包括IAAS平臺虛擬機在內的各種計算環(huán)境和資源組織形式。文章通過一個真實工作流應用完整的創(chuàng)建、執(zhí)行和分析過程展示了BRICK工具包的可用性和便利性。6為使遺留科學計算代碼可以使用科學工作流技術和IAAS平臺計算資源的進行優(yōu)化和加速，在BRICK工具包中還包括了BRIAREUS組件。該組件可以在僅添加數條描述性注釋的情況下對一個已有的PYTHON計算程序進行工作流化的改造，同時允許將指定的計算任務自動、透明地遷移到IAAS平臺進行。文章通過兩個科學計算程序實例實際運行效果展示了BRIAREUS組件的易用性和有效性。

簡介：科學工作流作為近年來出現的一種新的應用泛型，可集成、構造和協同分布異構的數據、服務和軟件，提高科學實驗過程的自動化?？茖W工作流應用通常是數據和計算密集型的，對計算資源與存儲資源有較高的要求，因此傳統的計算環(huán)境已很難滿足科學工作流的需要。云計算以高性能的計算資源與海量的存儲資源為科學工作流應用提供了一種全新的部署和執(zhí)行方式。在云環(huán)境中執(zhí)行科學工作流不僅可以節(jié)約大量的執(zhí)行成本，而且為科研人員之間實現資源共享與合作研究提供了一個良好的契機。然而在云環(huán)境中，一個大型復雜的跨數據中心的科學工作流應用由于需要處理大規(guī)模的數據以及傳輸海量的數據，因此在數據布局管理方面遇到一些問題與挑戰(zhàn)。因為，數據布局的不同將直接影響科學工作流的執(zhí)行效率。針對這些問題，本文對現有數據布局與放置策略進行了深入分析與研究，并在此基礎上提出了基于數據依賴度、兼顧時間開銷的數據布局策略以及增量數據敏感的低成本數據放置方法?；跀祿蕾嚩取⒓骖檿r間開銷的數據布局策略聚焦于科學工作流任務數據集之間的依賴關系、各數據中心計算能力差異以及數據中心之間傳輸能力差異，探討了一種科學工作流的數據集在多數據中心間的合理布局策略。增量數據敏感的低成本數據放置方法通過自動地確定中間數據集的存儲與刪除，從而使科學工作流應用總是以較低的成本運行在云環(huán)境中。此外，該方法還探討了一種優(yōu)化數據集傳輸費用的中間數據集存儲方式。上述兩種策略的仿真實驗結果表明，這兩種策略分別對降低科學工作流運行時間、提高科學工作流執(zhí)行效率，以及減少科學工作流運行成本方面有比較好的優(yōu)化效果。

簡介：科學工作流作為一種新的應用泛型具有眾多優(yōu)點，例如可提高科學實驗過程的自動化，在很大程度上能節(jié)約人員和資源的的消耗?？茖W工作流的任務一般具有數據量大、計算復雜的特點，常規(guī)的計算環(huán)境已很難滿足需要。因此，為科學工作流尋找合適的計算環(huán)境至關重要云環(huán)境可提供無窮的計算和存儲能力，具有經濟、可伸縮和PAYASYOUGO的支付方式等特點，可滿足科學工作流任務數據量大、計算復雜的特點。但是，云計算環(huán)境為科學工作流執(zhí)行所提供的服務要按需收費，而提高科學工作流的執(zhí)行效率同時也是降低執(zhí)行費用的關鍵。針對云環(huán)境下的科學工作流，以提高處理機利用率、降低費用為目標，提出了一種科學工作流執(zhí)行優(yōu)化策略。該策略主要針對提前科學工作流完成時間和減少處理機空閑時間這兩個問題進行探討。首先，基于合理的任務復制和分簇，可實現關鍵任務的盡早調度，進而使整個科學工作流的最早完成時間得以提前；在此基礎上，為充分利用任務簇中任務間可能的空閑時間，對任務簇進行聚集，可提高處理機的利用率。其次，通過對已聚簇的工作流任務集使用任務后向優(yōu)先合并的方法，可實現任務間空閑時間片的有效利用，進而優(yōu)化工作流的完成時間；另外，為充分利用任務的松弛時間，提高工作流的執(zhí)行效率，允許任務在調度過程中違反局部最晚完成時間的約束。仿真實驗表明，本文提出的方案能夠提高任務間的并行度，提前工作流的最早完成時間，同時充分利用處理機的閑置時間，從而提高處理機的利用率，降低科學工作流的執(zhí)行費用。

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