基于云计算的蒙特卡罗模拟分析

2012-06-09汪俭华冯锡炜张永攀毕福伟

电子设计工程 2012年19期

汪俭华，冯锡炜，张永攀，关沧，毕福伟

（1.辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院，辽宁抚顺 113001；2.抚顺石化公司石油三厂辽宁抚顺 113001）

随着现代科技的发展，蒙特卡罗模拟算法因为能够将不确定性随机事件以概率的形式表示出来，以这种事件出现的频度估计这一随机事件的概率来求得近似解，较好地解决了各种不确定性问题，从而在物理科学、机械制造、金融计算、信息科学以及计算机科学等多个领域得到广泛的重视和应用[1]。蒙特卡罗模拟算法的主要思想为：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机事件的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机事件的某些数字特征，并将其作为问题的解。

蒙特卡罗模拟分析结果的精度取决于采样次数和计算次数，随着采样次数和计算次数的增加，得到的结果也就越准确，但是相应的计算速度就会降低，尤其是在大规模采样下的计算量很大时，得到最终结果的计算速度会更慢。为了获得精确、高效的结果，必须设计一个具有高性能计算能力的平台来支撑。

本文以建立在Platform Symphony之上的云计算平台为载体，通过Java编程对平台功能进行扩展，并将Excel和COM组件与云计算平台进行集成，实现了基于云计算的蒙特卡罗模拟分析。