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基于动态反馈的集群渲染系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景及研究意义
随着虚拟化技术、云计算技术的不断发展，集群计算成为了高性能计算的重要一环。在视觉效果要求较高的角色动画、电影特效等领域中，集群渲染应用的需求逐渐增多。集群渲染系统是一个需要大量计算资源支持的系统，因此如何有效利用集群计算资源进行负载均衡处理和任务分配优化，以实现高效渲染并缩短渲染时间，成为了集群渲染系统设计和优化的重要研究方向。
传统的集群渲染系统在任务调度和优化方面存在多方面问题，例如任务分配不均匀、负载过重等，导致渲染效率低下，存在明显的调度延迟和带宽瓶颈等问题。如何通过动态反馈机制来实现任务的有效调度和处理，使得渲染效率得到提高，是当前集群渲染系统研究的重要方向。
二、研究内容和研究方法
本文将以基于动态反馈的集群渲染系统的设计和实现为主要研究内容，通过对系统调度和任务分配的优化，来提高集群渲染效率，并探索系统设计和实现的可行性和实际效果。
研究方法：
1.采用现有的集群计算技术和相关渲染框架，设计和实现动态反馈机制的集群渲染系统。
2.通过实验测试和数据分析，评估系统的效果和优化效果，验证动态反馈机制的有效性和可行性。
三、研究计划及预期成果
研究计划：
1.系统需求分析和设计：在充分了解集群渲染系统的基础上，分析其需求和设计实现方案。
2.系统构建和实现：根据设计方案，构建和实现动态反馈机制的集群渲染系统。
3.系统测试和效果评估：通过实验测试和数据分析，评估系统的效果和优化效果。
预期成果：
1.基于动态反馈机制的集群渲染系统的设计和实现。
2.实验测试和数据分析结果，论证动态反馈机制的有效性和可行性。
3.发表相关论文或专利，提高自身学术研究水平。
四、研究难点
本课题的研究难点主要体现在以下几个方面：
1.系统设计方案的确定：如何充分考虑集群计算资源利用和任务分配等多个方面，设计实现动态反馈机制的集群渲染系统。
2.动态反馈机制的实现：如何有效实现动态反馈机制来对任务进行调度和处理，以达到优化瓶颈的效果。
3.在系统性能和资源利用等方面取得平衡：如何在系统高效渲染和资源利用率之间进行平衡，达到优化渲染效率和提高集群计算资源利用率的目的。
五、调研和参考文献
1.蒋茂鸿,张向东,刘涛,等.一种基于改进型遗传算法的集群渲染任务调度方法[J].计算机工程与设计,2016,37(05):1261-1266.
2.李文辉,刘振宇.集群渲染中任务分配与负载均衡的研究[J].计算机技术与发展,2017,27(07):161-162.
3.熊炳峰,吴进,贺耀辉,等.基于极端学习机的动态反馈控制算法设计与仿真[J].自动化学报,2019,45(01):110-116.
4.RezaHosseini,AliGhorbani,HamidNoori.Dynamictaskschedulingalgorithmfortime-constrainedglobalillumination[J].TheVisualComputer,2017,33(6-8):993-1004.
5.GabrielaCruz.Acomparisonofloadbalancingalgorithmsforacloudenvironment[C].InternationalConferenceonCloudComputingandServicesScience,2013.
6.EricThivierge,OlivierNourry.Energy-awaretasksschedulingalgorithmsincloudcomputing[J].JournalofParallelandDistributedComputing,2017,107:173-183.