动态网格结构在生产调度中的应用研究

探究电力调度管理及调度自动化系统摘要：电力企业的目的在于为人们提供安全和稳定的电力资源，电力调度的自动化系统应用能够为调度人员提供实时信息，对电力系统的运行过程问题进行解决。

本文主要从作者实际工作经验入手，分析电力调度管理工作，分析其电力调度的自动化系统，希望对有关从业人员带来帮助。

关键词：电力调度；自动化系统；管理前言：当前我国经济发展迅速，电力资源是人们日常生活和生产的主要能源，在社会活动中是必不可少的，我们的供电企业必须加强对电力系统的扩建。

为实现满足日益增长的供电量和用电质量，供电企业应落实传统电网的升级、改造，在传统的电网系统中引入计算机技术和自动化技术，推动自动化电力事业发展。

电力系统中应用自动化技术有着良好的应用效果，提升工作效率，减轻供电企业的工作量，利于顺利开展电力调度工作。

1 电力调度自动化技术的概述1.1 电力调度的自动化技术功能第一，系统化管理数据库信息。

对电力数据信息的整理、分析和处理。

第二，及时对电力系统故障问题的发现，做好故障问题的反馈和控制，有效确保电力系统正藏运行。

第三，应用电力调度自动化技术中的模拟功能，提前进行模拟和操作，对工作人员的操作水平进行提高。

1.2 电力调度自动化技术的特点第一，自动化技术是集合计算机技术、大数据技术、通信技术和网络技术为一体化的技术类别，是一种较强功能的技术体系。

第二，在对国际标准进行满足的基础上，自动化的生成报表，做好数据的收集和资料打印等。

第三，电力调度的自动化技术应用，在发现一台服务器出现故障问题的时候，自动将该服务器上的数据传输到另外一台正常服务器上，进而保证数据信息的不丢失和不会被篡改。

第四，若是产生紧急故障问题，电力调度的自动化技术能够按照其权限管理的模式进行安全与否的判断，选择电力系统故障是否需要进行切断，进而减少系统故障带来的不利影响。

第五，在电力调度的自动化技术应用环节，调度站有着整体的管理权限，按照电力系统落实其调度管理工作，对站内的各RTU之间关系进行协调，确保电力系统运行过程的稳定性和安全性。

一种改进的基于层次结构的网格任务调度优化模型研究与设计刘锋;郭维威;张妍;汤泰青;李晓艳【摘要】为了更好地解决网格中任务分配和调度问题,文章分析了网格体系结构和现有的资源调度模型,结合Petri网的分析与研究,提出了一种基于层次结构的网格调度模型,通过实验验证,该模型可以大大的减少运行时间和成本开销.【期刊名称】《曲阜师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(043)004【总页数】4页(P39-42)【关键词】网格计算;网格调度;作业调度【作者】刘锋;郭维威;张妍;汤泰青;李晓艳【作者单位】黑龙江工业学院,158100,黑龙江省鸡西市;黑龙江工业学院,158100,黑龙江省鸡西市;黑龙江工业学院,158100,黑龙江省鸡西市;黑龙江工业学院,158100,黑龙江省鸡西市;黑龙江工业学院,158100,黑龙江省鸡西市【正文语种】中文【中图分类】TP393网格这个名词是通过电力网络借鉴而得到的，本意是希望计算机所提供给用户的计算能力和资源服务可以像电力资源一样“打开开关，接通电源，即可使用”，而用户不考虑使用的电力资源与电力服务是谁提供的，用户只需要把设备的插头接入网格的插座上，就可以使用网格中的资源.网格技术能够使网络中分散的计算机资源有机的结合起来，网格作为下一代网络新技术，比较适合于分布式计算与云计算，因此网格计算能够为用户提供便捷的资源访问服务，建立虚拟网络环境中的远程协作服务与资源共享服务，网格技术同时还可以消除或避免信息孤岛等现象，因此在教育领域、科研领域、工程应用领域和大规模的商业活动等诸多领域有着重要的应用价值和意义[1].任务管理与调度、资源管理是网格计算中具备的基本功能.在资源管理中，根据用户的资源请求情况，资源发现算法能够从网格资源中上找到满足用户需求的合适资源，由于在网格环境中资源所在节点的动态特性和资源的分散特性等内在的因素为资源发现的研究增加了难度，但资源发现的效率和查全率等直接影响到后期资源的调度和使用，所以资源发现的研究至关重要.任务调度首先根据用户提交的任务需求，发现满足条件的资源，然后根据调度算法和相应的策略将满足条件的资源分配给需求用户，用户获得需求资源后就可以在资源上运行程序，直到任务结束后释放资源，任务调度管理模块将执行的告知给需求用户.网格任务调度主要研究如何充分发挥网格优势，实现资源的发现及资源的最大共享，使网格中的任务可以在最短时间内完成，网格任务调度的效率直接影响网格计算的整体效率[2].为此，原有研究的基础上设计性能更好的任务调度算法和资源发现模型，提高网格计算的效率意义重大，是一个值得研究的课题.网格体系结构有多种，其中五层沙漏模型结构是其比较经典的一个，该结够是以“协议”为中心，侧重于强调服务、API和SDK的重要性，但是在该结构中并不向用户提供严格的规范，也不是将提供服务所需要的协议依次列举出来，而是将五层沙漏模型结构中各个部件的通用的要求进行了定义，并将这些部件按照一定的层次关系进行排列，在每一个层次中的各个组成部分都具有相同的特性，高层的组件可以在其低层组件的基础上再次构建[3].五层沙漏模型结构主要是根据共享资源与其中的各个组成部分之间的远近距离来进行管理的，而在该结构中的资源管理、资源的操作和各个功能的使用情况依次分布在5个层次上[4].最下面的底层层次是最接近物理共享资源的，所以最下面的底层与共享资源之间的联系就比较大；越靠近上层，距离物理共享资源的细节描述就越小，因而得到共享资源的细节就越少.也就是说底层表示物理共享资源，上层表示抽象的共享资源.如图1中给出了五层沙漏模型结构.网格资源调度大致上可以分为3个过程阶段.第1阶段是资源发现.所谓资源发现是用户找到适合应用程序的网格资源，并从其中选择开销最小的资源进行计算.在此过程中首先进行授权认证，找到一些计算资源，为用户作业进行访问服务；其次提供能够满足用户应用程序运行所要求的软硬件及通信状态信息；最后通过调度查询服务找到能够满足应用程序需求的最小代价网格资源集合.第2阶段是系统选择.是在资源发现期的基础上对满足应用程序最小代价的资源进行选择.首先获得网格计算资源的静态和动态信息；其次根据优化策略对资源发现期查询到可用网格资源进行优化选择.第3阶段是应用程序执行.首先，由于网格中的共享资源不是被用户独占的，因此，在应用程序执行时候要对资源进行预留，以便用户操作.其次，提交应用程序，但是目前来说，还没有一个统一的标准来约束网格应用程序的提交，通常状况下都是采用命令行与脚本的方式来实现任务提交.第3是在执行应用程序前的准备工作，比如连接的准、容错机制的制定、资源分配管理等准备工作.最后，要对应用程序的执行过程进行监测，这些是通过特定的网格资源监测机制和网格资源预测机制来实现监测过程的，当应用程序执行完成后就释放所占的网格资源[5].目前，在网格计算中资源调度的分配方案主要有3种方式：分别为集中式、层次式和分布式资源调度方案.集中式调度方案中，只具有单独一个网格资源调度器，网格资源调度器掌握着所有站点的资源信息，同时肩负着对网格中所有资源的整体调度工作，所有的任务都是由网格资源调度器统一调度与管理.这种集中式的调度方案不具备良好的扩展性能，当加大网络环境时，单一的网格资源调度器很难掌握所有的共享资源情况，在这个调度过程中会出现瓶颈问题.分布式调度方案中，改变了集中式中单一网格资源调度器，调度方案中具有多个网格资源调度器，各个网格资源调度器相互之间是平等的，没有优先级的关系，这样就使得调度工作具有良好的可扩展性，同时具有较高的可靠性.但由于具有多个网格资源调度器，这样势必会增加各个网格资源调度器彼此之间的通信量，同时对整个网格中所有的资源掌握不全面，这样就很难为需求用户找到最优秀的资源分配方案，达不到最佳的分配效果.层次式调度方案中，进行了层次划分，方案中设置了一个任务主分发器，它负责整个协调工作，并把用户的任务提交给其下级网格资源调度器进行调度，同时还在任务主分发器下相应的再设置了一个任务分发器，该任务分发器受其控制，该任务分发器用于接受从主分发器下达的各项任务，再将任务依次逐层下发.但是在整个任务下发的过程中涉及到的层次很多，层次越多，各层次之间通信量就越大，而在整个调度过程中，对于底层的各种情况很难监测到，这样就有可能造成各个层次信息反馈不及时的现象[6].根据网格中资源调度的结构特征，并结合Petri网的特点，提出了基于层次结构的资源调度模型，该方案中设计了具有3个层次的操作模型[7].结合Petri网的特点给出定义为Petri={Q,R,F,D,C,I,O,K,M}，其中Q是1个非空的集合，用于存储当前系统的内容，R是1个非空集合的变化情况，F是弧集，用于确定资源调度操作过程中的各种输入与输出，D是1种颜色集合，C是1个具有着色功能的函数，I和O是用于描述R非空集合的函数变化，其中I表示的是输入函数，O表示的是输出函数，K是R非空集合的一个数字调解函数，M是网格初始状态的标志.定义第1层为作业调度.负责调度的管理工作，包括作业队列管理和运行状态的监测等.其中，第1层中的基本操作包含了4种状态，分别为等待状态、操作状态、已经完成的操作状态、操作失败的状态.这里我们给出了具有5个作业调度的网格环境，结合上述4种状态，可以得出公式Q{qi|1≤i≤5}，其中i的取值为1到5，分别表示作业的5种变化过程，即等待作业资源、开始运行、检查作业、检查操作、工作限定和退出工作.因此可以给出公式R={ri|1≤i≤5}，其中i的取值为1到5，分别表示为选择操作、开始运行、选择检查、检查状态、标签操作、反馈成功和失败返回7个状态.定义第2层为子任务调度.该层次主要负责子任务的执行管理，结合上述公式给出定义：Sub-Petris={Qs,Rs,Fs,Ds,Cs,Is,Os,Ks,Ms} ，按照作业分解的原则，进行作业分解，可得到这里表示了10个状态变化过程，分别为开始子任务网络、结束子任务网络、初步检查、子工作集、运行子任务、任务安排、子任务计划、标记子任务、检查任务状态、子任务选择、删除操作、检查正在操作的状态；这里的15个状态分别为检查初始化状态、分析操作网络、提取子作业、启动子任务、调度选择、调度子操作、删除标记、审校正常操作、子任务、检查可能的调度、作业选择标记、操作失败、检查完成、结束标记、标记正常的操作.定义第3层为任务调度网络.这个层次中的主要负责任务调度，在第3个层次中，将任务进行分解，根据第2层次的公式进行变换，对于任务调度网络，它可以分解为单一的任务，一个独立的任务可以动态地分解成一个或更多的子任务.分解后的模型我们可以定义为：FM={Q3,R3,F3,D3,C3,I3,O3,φ3,ψ3} ，其中Q3是输入与输出子任务集；R3主要包括4个子任务，即独占型传输子任务，独占型共享传输子任务，子任务和共享计算任务；D3包括外部远程数据、远程数据、本地数据、内部外部本地数据和计算资源数据5种数据类型. φ3和ψ3分别表示资源运行及等待过程中的开销时间消耗和系统任务情况.为了验证上述给定的模型是否能够真实有效的完成任务调度，我们通过结构优化分析和成本分析两个方面出发.在结构优化分析时，对于网格调度模型，在计算并行任务的时候，我们要从数据的传输功能、操作特点和任务分解考虑.并行计算任务时要求严格按照数据传输功能的要求、操作特点和任务分解来执行.分解操作是通过任务来完成，将一个复杂的任务分解为两个子任务，所有的分解处理过程在合并过程中要确保预处理和传输块的数据内容保持不变.基于此给出并行计算任务优化结构，定义如下：如果远程数据输入子作业具有k个，则此时系统将计算任务分解为1.通过增加变化量和交叉节点，使网络1的任务减少，相应的时间和任务成本在理论上大大减少.假设任务1更改为{tr|1≤r≤1 }，那么资源调度过程中减少的开销可以用φr(tr)来表示.将本文提出的模型与传统的基于Petri网的网格调度模型进行比较，我们假定网格中现有资源5个和计算任务3个，在执行第1个计算任务时，本文所提出的模型所用的执行时间、传输时间、估计成本、成本上限、时限分别为4，2，8，10，11，而传统的基于Petri网所得到的结果分别为5，6，7，10，11；在执行第2个计算任务时，本文所提出的模型所用的执行时间、传输时间、估计成本、成本上限、时限分别为2.5，2，3，4，7，而传统的基于Petri网所得到的结果分别为3，3，4，4，7；执行第3个计算任务时，改进方法所用的各项指标分别为5，4，8，12，14，传统方法的各项指标为8，7，11，12，14；执行第4个计算任务时，改进方法所用的各项指标分别为6，5，7，10，13，传统方法的各项指标为9，6，10，10，13；执行第5个计算任务时，改进方法所用的各项指标分别为7，2，8，12，12，传统方法的各项指标为9，7，11，12，12；将以上数据分别建立执行时间、传输时间、估计成本对比分析图表，图2给出了执行时间对比分析图，图3给出了传输时间对比分析图，图4给出了估计成本对比分析图.通过这些结果数据可以得出本文所提出的模型结构，执行时间、传输时间和成本的估计都比普通的传统方法要少，因此整个模型结构效果更佳，达到了预期的效果. 本文在分析现有的网格体系结构和资源调度模型的基础上，结合Petri网的研究，提出了1种分层的网格调度模型，该模型将网格调度资源定义了3个层次，通过给定5个计算任务和3个计算资源的实验验证，该模型减少了运行时间和成本开销.【相关文献】[1] 肜丽. 网格调度的算法研究及改进[J]. 信息技术,2014(6): 126-129.[2] 孔轶艳. 基于粒子群离散优化的网格资源分配方法[J].广西民族大学学报,2016,22(2): 82-84 .[3] 殷峰. 网格关键技术及校园网格应用研究[J].西安交通大学出版社,2007[4] 黄昌勤. 计算网格中的任务管理研究示范应用[M].科学出版社,2009[5] 乔付. 网格平台上任务重分配调度改进算法[J].计算机应用,2011,28(7): 2643-2646 .[6] 杨炼. 一种新的基于层次式的网格调度模型[J].科技资讯,2008(16): 24-24 .[7] 陆艺. 系统集成中网格计算的调度[J].微电脑应用,2013,30(5): 41-43 .。

网格计算技术及其任务调度策略潘晓衡;赵铁柱【摘要】本文对现有的网格计算任务调度算法进行了深入而详细的阐述,为网格计算任务调度算法研究提供支持.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2019(000)011【总页数】4页(P73-75,104)【关键词】网格计算;任务调度;资源管理;负载均衡【作者】潘晓衡;赵铁柱【作者单位】东莞理工学院计算机科学与技术学院,广东东莞,523808;东莞理工学院计算机科学与技术学院,广东东莞,523808【正文语种】中文0 引言网格的思想及其概念来源于电网。

最初的网格研究人员设想把计算资源转化为类似于电力资源一样的无形资源，用户把自己的计算机连接到网络上就可以尽情享用网格中的各种资源。

我们使用电力时不需要知道它是从哪个发电站送出的，也不需知道它是通过水力发电，还是火力发电。

网格也希望给终端用户提供与地理位置无关、与具体计算资源无关的通用计算能力[1]。

网格的最终目的是希望用户在使用计算资源时就像使用电力资源一样方便，然而使用计算资源所面临的用户要求要比使用电力资源复杂得多。

电力资源非常单一，其用户要求主要包括电压、电流以及供电的稳定性；而网格计算资源种类繁多，用户要求包含了计算效率、存储规模、网络带宽、软件环境、安全性以及稳定性等诸多方面[2]。

在网格计算平台中，大量任务共享各种网格资源。

如何使网格发挥最大作用，使应用获得最大性能，这是任务调度要解决的问题。

由于网格资源的动态性、异构性和多样性以及调度器的局部管理性等特点，使得网格计算的资源分配与任务调度要比传统高性能计算复杂得多。

网格任务调度策略应建立随时间变化的性能预测模型，模型应能够根据网格的动态信息来预测网格性能的波动。

此外，网格资源分配与任务调度还要考虑算法的可移植性、扩展性、效率、可重复性以及网格调度和本地调度的相互影响等一系列问题。

可见，合理高效地对网格进行资源分配和任务调度是一个非常复杂的问题，其目前已经成为网格计算领域的一个重要研究课题。

专家系统在炼钢动态调度中的研究的开题报告
一、研究背景
随着钢铁生产技术的不断进步和市场需求的不断变化，炼钢企业的
生产管理面临着越来越多的挑战。

其中之一就是如何优化生产调度，提
高生产效率和质量。

传统的炼钢调度方式存在很多问题，例如人工决策
不够科学、依赖经验和感觉，难以针对复杂的生产环境做出科学决策等。

因此，开发一种能够自动化、智能化地进行生产调度的专家系统，成为
提高炼钢企业生产效率和竞争力的重要途径。

二、研究目的
本研究旨在探讨专家系统在炼钢动态调度中的应用，构建适合炼钢
企业特点的专家系统，提高生产调度效率和质量。

三、研究内容
1. 炼钢生产过程和调度系统的分析：简单介绍炼钢企业的生产过程，分析现有的生产调度系统存在的问题。

2. 专家系统的概念和原理：对专家系统的概念和原理进行解释，阐
述专家系统在炼钢生产中的优势。

3. 专家系统在炼钢调度中的应用：介绍专家系统在炼钢调度中的应
用方法，包括知识获取、知识表示和推理机制等。

4. 专家系统在炼钢企业中的实践应用：通过实例分析和实际应用，
探讨专家系统在炼钢企业中的应用效果。

四、研究方法
本研究采用实证研究方法，将专家系统应用于实际炼钢企业中，采
集实际数据进行对比分析。

同时，对专家系统的知识表示和推理机制进
行详细分析，用以验证专家系统的实际有效性。

五、研究意义
本研究的结果可以为炼钢企业提供一种科学化、智能化的生产调度方法，提高生产效率和质量。

同时，对专家系统的研究也可为其他领域的专家系统应用提供有益参考。

面向作业车间调度问题的静动态调度方法研究一、研究背景作业车间调度问题是生产调度中的一个重要问题，其目的是通过合理的调度方法，使得生产过程中的资源得到最大利用，同时保证生产计划能够按时完成。

然而，由于车间生产环境的复杂性和不确定性，作业车间调度问题变得非常困难。

因此，如何有效地解决作业车间调度问题成为了研究者们关注的焦点。

二、静态调度方法静态调度方法是指在作业开始前就确定好每个作业的执行顺序和时间，并将其编制成一个完整的计划。

静态调度方法适用于具有稳定生产环境和生产计划的车间。

1. 优点（1）能够准确地安排生产计划，避免了因突发事件导致计划变更带来的不良影响；（2）能够有效地利用资源，提高了生产效率；（3）可以对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）无法应对突发事件和不确定性因素；（2）难以适应复杂多变的生产环境；（3）需要大量人力物力投入进行规划和编制。

三、动态调度方法动态调度方法是指在作业执行过程中根据实际情况进行调整和优化，以达到最优的生产效果。

动态调度方法适用于具有复杂多变生产环境和生产计划的车间。

1. 优点（1）能够应对突发事件和不确定性因素，及时做出调整；（2）能够适应复杂多变的生产环境，提高了生产效率；（3）可以根据实际情况对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）需要具备较高的管理水平和技术水平；（2）需要投入大量的人力物力进行实时监控和调整。

四、静动态结合的调度方法静动态结合的调度方法是指在作业开始前制定一个初步计划，并在作业执行过程中根据实际情况进行调整和优化。

静动态结合的调度方法兼顾了静态调度方法和动态调度方法各自的优点，避免了它们各自存在的缺点。

1. 优点（1）既能够准确地安排生产计划，又能够应对突发事件和不确定性因素；（2）既能够有效地利用资源，又能够适应复杂多变的生产环境；（3）可以对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）需要具备较高的管理水平和技术水平；（2）需要投入大量的人力物力进行实时监控和调整。

网格计算技术的优势与应用场景我了解到您需要一篇关于网格计算技术的优势与应用场景的3000字左右的文章。

以下是我根据题目要求为您准备的作品：网格计算技术的优势与应用场景在当今科技迅猛发展的时代，网格计算技术日益成为各个行业的热门话题。

它作为一种分布式计算技术，具有很多的优势和灵活的应用场景。

本文将重点探讨网格计算技术的优势以及在不同领域中的应用场景。

一、网格计算技术的优势1.1 大规模计算能力网格计算技术利用多个计算机集群的计算能力，通过共享资源和调度管理，实现了超级计算机级别的计算能力。

这使得需要进行大规模计算的任务，如气象模拟、基因组测序等，可以在短时间内完成。

1.2 网络资源的高效利用网格计算技术将分散的计算资源整合起来，形成一个高效的计算集群。

这样一方面减少了计算资源的浪费，另一方面也降低了计算成本。

在资源紧缺的情况下，网格计算技术可以最大程度地提高资源利用率，提高工作效率。

1.3 灵活的可扩展性网格计算技术采用模块化的设计理念，允许根据实际需求对计算资源进行动态调整。

这种可扩展性使得网格计算技术非常适合应对工作负载波动大、计算任务多变的场景，如金融行业的交易计算、制药行业的药物筛选等。

1.4 高度可靠性和安全性网格计算技术通过冗余备份和容错机制，保证了计算任务的高可靠性。

同时，网格计算技术还提供了严格的权限管理，确保计算资源的安全。

这使得一些对于计算结果的准确性和保密性要求较高的场景，如国防军事、核能研究等领域受益匪浅。

二、网格计算技术的应用场景2.1 科学研究领域网格计算技术在科学研究领域有着广泛的应用。

例如，在天文学研究中，天文学家可以利用网格计算技术处理庞大的天体观测数据，进行天体模拟和宇宙演化研究。

在物理学研究中，网格计算技术可以用于分子结构模拟和材料设计等方面。

这些研究通常需要进行大规模的计算，网格计算技术能够快速高效地完成任务。

2.2 工程设计与仿真在工程设计和仿真领域，网格计算技术也发挥着重要作用。

网格计算的研究与应用随着计算机技术的发展，人们对计算的需求越来越高。

在科学研究、工程设计、大数据分析等领域，对计算资源的需求量也日益增大。

然而，传统的计算机系统已经无法满足这些需求。

这时候，网格计算这一新兴技术逐渐得到人们的关注和研究。

一、网格计算的定义和特点网格计算是一种分布式计算模型，可以把几千甚至几百万个分布在全球不同地点的计算机联接在一起，形成一个庞大而强大的虚拟计算机系统。

它采用了动态协商、任务划分、数据传输、错误处理等技术，可以实现高可靠性、高性能的分布式计算。

网格计算技术的主要特点包括：1. 分布性。

网格计算是由大量分布在不同地理位置的计算机组成的网络，这些计算机可以是超级计算机、局域网、广域网等。

2. 复杂性。

网格计算的应用范围非常广泛，通常需要处理庞大的数据集，要求计算机系统资源的利用效率高。

3. 动态性。

网格计算系统中会随时加入或退出计算机节点，因此需要具备动态调度和管理能力。

4. 安全性。

网格计算系统中的数据通常具有高度机密性，需要采用高级的加密和安全措施来保护数据。

二、网格计算的主要应用领域1. 科学研究。

网格计算技术在生命科学、气象学、物理学和地质学等领域，可以实现模拟、数据组织、分析、处理等操作，大大提高了研究效率和效果。

2. 工程设计。

网格计算技术可以帮助工程师完成复杂的计算任务，例如流体动力学分析、结构分析、优化设计等。

3. 大数据分析。

随着大数据时代的来临，数据存储和处理已成为企业最为关注的问题。

网格计算可以对海量数据进行分析和处理，为企业的决策提供支持和帮助。

4. 人工智能。

人工智能需要巨大的计算资源进行训练和运行。

网格计算可以为人工智能提供强大的计算支撑，为人工智能的发展提供助力。

三、网格计算的发展趋势网格计算技术与云计算、大数据等领域的技术相互交织，形成了一系列新的技术，如混合云、容器技术等。

网格计算将向着以下方向发展：1. 规模化。

随着计算机技术的发展，网格计算系统的规模将继续扩大，节点数量不断增加，形成更加庞大的计算网络。