12、网格资源管理:活动注册、部署、分配与预留机制解析

网格资源管理:活动注册、部署、分配与预留机制解析

1. 网格活动注册、部署与供应框架

在网格计算领域,资源管理是一个核心问题。传统的资源管理系统大多侧重于物理资源的中介,而对于软件组件(活动)及其自动部署的资源管理涉及较少。

1.1 相关工作对比
  • Pegasus :使用Chimera和Transformation Catalog将抽象工作流转换为具体工作流。Transformation Catalog用MySQL作为集中式后端数据库,将可执行文件的逻辑表示映射到物理表示。Chimera虚拟数据系统在中央数据库中描述和存储数据推导过程和派生数据,并提供特殊语言解释器翻译用户请求。但Pegasus不提供软件组件的自动/按需部署。
  • GrADS :其资源选择框架解决了与应用需求匹配的物理资源的发现和配置问题,提供了一种使用集合匹配技术的声明性语言,扩展了Condor匹配,但不涵盖网格应用组件。
  • CrossGrid :提供了一个基于点对点技术的分布式组件注册表,支持注册表间的通信以维护表的一致性。
  • GridLab、CrossGrid和MyGrid Grimoire :提供了网格应用静态信息的注册表。UDDI适用于分布式基于Web的信息注册表,但不适用于传统科学应用,且不支持动态更新。Handle System支持基本的查询机制,但需要在根命名机构中注册特定领域的命名机构,管理效率不高。Globus MDS提供了分布式网格资源的分层聚合框架。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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