推荐两篇分布式协调算法paxos的文章

本文深入剖析了复杂算法的执行过程,通过两篇推荐文章详细解释了算法如何工作,即使在缺乏直观证明的情况下也能理解其核心思想。文章指出,算法在特定条件下可能遇到活锁问题,强调了首个多数派形成的重要性。

网上相关文章很多,但很多写的都很模糊,有的甚至越看越不明白,而原论文中作者的思路也很奇怪,跳跃性很大,大师的想法就是不一样,再加上用自然语言描述,很多用词也有不准确之处,我看了好长时间还觉得迷糊,所以推荐两篇文章给大家,这两篇文章详细描述了算法的执行过程,并没有过多的涉及证明,但是明白了执行细节之后,在去看证明,就显得比较简单了,两篇文章的链接如下:

http://coderxy.com/archives/121

http://coderxy.com/archives/136

作者在原论文中着重说明了正确性问题,即在已经形成一个多数派的前提下,会且只会选出一个value,文章中大部分都在证明这一点,而没有说明第一个多数派是如何产生的,理解这一点很重要,事实上,第一个多数派可能根本就不会产生,也就是说算法可能不会终止,这也就是文章中所提到的活锁问题.

转载于:https://www.cnblogs.com/caoyingjie/p/4239963.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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