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大量研究表明,随机性和空间异构性是化学反应系统的重要特征,对系统的动力学行为有重要影响,目前大都基于异构随机仿真算法ISSA(Inhomogeneous Stochastic Simulation Algorithm)对其进行研究。然而,由于随机仿真算法所需的计算量很大,串行离散事件随机仿真非常耗时。并行离散事件仿真PDES是目前最主要的高效仿真技术之一,然而目前随机仿真并未充分利用该技术对其进行加速。因而,研究基于PDES的空间异构化学反应系统随机仿真方法具有重要的理论意义与现实应用价值。论文针对空间异构化学反应系统的特点,在综合分析当前随机仿真并行化所面临的主要挑战的基础上,对基于PDES的空间异构化学反应系统随机仿真方法的关键技术进行了深入研究,主要工作和创新包括:1. Elf等人提出的下一子空间法NSM是目前实现异构化学反应系统随机仿真的首选方法。然而,该方法采用串行执行语义描述且使用单一公用数据结构存储未处理事件,不利于并行执行。针对该问题,提出了抽象下一子空间法ANSM。该方法一方面通过引入事件撤销机制,将下一子空间法与串行执行语义解耦合,为随机仿真的并行化打下了基础;另一方面通过数据结构划分解决了单一共享数据结构互斥访问影响并行仿真效率的问题。2. Cao等人提出的优化的泊松tau跳跃随机仿真方法MPtau-leapingSSA是目前广泛采用的高效近似随机仿真方法之一。然而,该方法只关注系统的随机特性,无法解决系统的空间异构性问题。针对该问题,提出了空间泊松tau跳跃异构随机仿真方法SMPtau-leapSSA。该方法首先将空间划分引入到优化泊松tau跳跃方法中,开发了系统的空间并行性,然后采用同步方法对所有子空间进行并行处理,加快了仿真的速度。3. PDES的乐观时间管理算法能通过事件的并行执行对串行仿真进行加速,然而目前乐观时间管理算法广泛采用的全局虚拟时间GVT归约算法,要么基于开销很大的消息确认机制实现远程通信,要么比较复杂实现开销大。针对该问题,论文设计了基于同步通信方法的两消息GVT归约算法TN-GVT。该算法一方面采用同步通信方法,实现了无消息确认的远程通信,减少了通信的开销;另一方面,将同步GVT归约算法通过两条消息构建同步区间的思想和异步GVT归约算法的GVT归约与事件处理异步进行的思想相结合,使得算法既具备同步算法的简洁性,又具备异步算法的高效性。在上述研究成果的基础上,论文基于离散事件仿真框架JAMES II设计实现了一个并行随机仿真实验平台,并基于该平台对经典捕食者-被捕食者系统进行建模与仿真。实验结果显示:并行执行下SMPtau-leapSSA方法获得了最大约为两倍的加速效果,并行执行下ANSM方法获得了最高约为六倍的加速效果。