5、基于预测的志愿桌面网格作业调度策略与GRAF密码认证方案解析

基于预测的志愿桌面网格作业调度策略与GRAF密码认证方案解析

基于预测的志愿桌面网格作业调度策略

在志愿桌面网格环境中,作业调度面临着诸多挑战,如作业传输延迟和远程节点可靠性问题。为了有效解决这些问题,提出了基于预测的作业调度策略(PJSS)。

1. 作业相关参数分布
  • 每个节点 $i$ 的作业到达时间遵循均值为 $\lambda_i$ 的分布。
  • 每个节点 $i$ 的作业平均指令/数据大小(字节)遵循均值为 $\mu_i$ 的指数分布。
  • 作业在节点 $i$ 的处理时间遵循均值为 $\psi_i$ 、方差为 $\sigma_{\psi_i}^2$ 的正态分布。
  • 志愿节点会遇到自主故障,节点 $i$ 的平均自主故障率为 $f_i$ ,故障间的志愿可用时间遵循均值为 $1/f_i$ 的指数分布,不可用持续时间(重新加入/修复时间)遵循均值为 $r_i$ 的指数分布。
2. 目标函数

目标是最小化网格中每个作业的平均周转时间 $G_t$ ,计算公式为:
$G_t = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \overline{T} i^t$
其中,$\overline{T}_i^t = \frac{1}{m_i^t} \sum
{j = 1}^{m_i^t} T_{ij}^l$
约束条件如下:
- $l: \hat{T} {ij}^l < \hat{T} {ij}^i$
- $1 \leq l \leq N$ 且 $1 \leq

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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