22、优化安全关键系统中的分布式任务执行

优化安全关键系统中的分布式任务执行

1. 引言

近年来,随着无线通信、分布式系统以及手持和便携设备计算能力和互动能力的提升,用户能够在各种环境中广泛、持续地访问计算资源。本文探讨了如何在保持安全性和可用性的同时,利用新的移动技术为完成关键任务提供支持。通过结合任务建模和分布式认知分析,本文提出了一种系统化的方法,以确保在引入移动设备后,任务执行的安全性和效率不会受到影响。

2. 相关工作

2.1 分布式认知理论

分布式认知(Distributed Cognition, DC)理论关注的是嵌入在其环境设置中的认知过程。尽管基于分布式认知的方法能够提供有价值的见解,但其主要局限性在于未能为设计师提供系统性的支持,以将这些见解转化为具体的设计标准。因此,本文尝试将基于任务的系统化设计和评估方法与分布式认知分析相结合,以实现双重目标:一是识别系统化的设计方法,检测潜在偏差并提供设计标准;二是支持设计师分析引入移动设备后对用户支持的潜在影响。

2.2 任务建模工具

近年来,自动化工具支持变得可用,例如CTTE环境提供了一套集成的建模工具,允许设计者分析特定的任务序列,并比较在不同上下文或使用不同计算平台时可用的替代路径,以实现特定目标。当考虑空中交通管制(ATC)领域时,这些特征尤为相关。ATC是一个具有明确目标(确保安全与效率的空中交通流)的应用,同时有多种灵活的方式可以实现这些目标。可以在多个行动者(管制员、飞行员、机场技术人员等)之间的互动中识别出复杂的信息流,以及他们的技术环境(驾驶舱、ATC控制中心、停机坪等),这些行动者和技术环境共同合作以确保空中交通的安全与效率。

3. 支持移动设备

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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