20、管理自适应容错 CORBA 应用程序

管理自适应容错 CORBA 应用程序

1. 引言

2000 年 4 月,对象管理组织(OMG)采用了容错 CORBA 规范(FT - CORBA)的第一个版本,该规范定义了一组接口、策略和服务,可用于开发高度可靠的 CORBA 应用程序,这些应用程序需要故障检测和故障恢复机制。FT - CORBA 基于使用复制对象(对象组),并描述了一组用于检测、通知和分析对象副本故障的容错策略和机制。

本文介绍了 Juggler/OGS+,这是一个类似 FT - CORBA 的容错基础设施,可用于开发和管理需要高度可靠性和可用性的 CORBA 应用程序。它由两个主要服务组成,即 Juggler 和 OGS+。OGS+ 是 OGS 的扩展,OGS 是一个编程和执行环境,为开发可靠的 CORBA 应用程序提供了灵活的对象组抽象。Juggler 则作为使用 OGS+ 开发的应用程序的管理工具,提供了一组高级组管理服务,并实现了与 FT - CORBA 中提出的机制类似的机制。

Juggler 支持使用多种容错策略来定义对象组的行为,允许在每个组的基础上使用不同的复制样式和容错属性。此外,它还具有支持动态更改 CORBA 对象组的容错行为和复制样式的机制,为系统管理员提供了对容错 CORBA 应用程序执行的精细控制,并定义了允许这些应用程序动态适应其执行的计算环境的标准和策略。

2. 容错 CORBA
2.1 基本机制

FT - CORBA 定义了提供复制和故障透明性的机制,允许部署任意大的容错应用程序。它定义了一种特殊的可互操作对象引用(IOR),称为可互操作对象组引用(IOGR),用于寻址对象组。一个 IOGR 包含多个 Inte

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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