论文研究 大型分布式仿真环境下的负载平衡策略.pdf

在大型分布式仿真环境下，仿真的顺利推进取决于每一个邦员的健康运行，负载不平衡会对仿真性能造成严重的影响。作为分布式仿真事实上的标准，HLA仿真框架主要关注于解决分布式仿真的互操作和可重用问题，而没有提供对可伸缩性、动态负载平衡以及容错的支持。通过分析HLA仿真框架的不足，提出了一个基于网格服务的先进分布式仿真框架GADS，并在此基础上设计了一个负载平衡解决方案，随后重点描述了其中的负载平衡策略和基于仿真代理的高效邦员迁移算法。利用在GADS框架中引入的仿真代理层，该迁移方案大大降低了迁移开销，并实现了真正的“免冻结”迁移。