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本文介绍了一种将分布式计算技术应用到科学工作流中的方法，该方法可以实现在 ad-hoc 网络计算资源上进行参数扫描工作流的并行执行，从而显著提高工作流的执行性能。该方法在 Kepler 科学工作流环境中实现了 Master-Slave 分布式执行框架，可以实现对子工作流进行并行和独立执行，并通过理论生态学领域的一个用例，验证了该方法的可用性和时间效率。