58、支持QoS感知分布式系统的CORBA扩展

支持QoS感知分布式系统的CORBA扩展

1. 引言

随着分布式系统日益流行,特别是多媒体应用的出现,服务器、网络和客户端面临着新的需求。例如,当多个客户端同时向同一服务器发出请求时,为避免网络和服务器端的通信与执行溢出,需要实施策略、服务级别、调度和分发功能。解决这一问题需要满足一定的服务质量(QoS)要求,而在分布式系统中实现QoS并非易事,需要考虑诸多因素,如调度和分发策略的实施、应用和通信的QoS参数的指定与映射、资源的预留和管理等。通信、协商和监控是与QoS参数管理相关的主要功能。

通用对象请求代理架构CORBA是实现分布式系统的最先进规范。尽管CORBA消息传递和通知服务已包含QoS功能,但在使用CORBA作为中间件开发基于QoS的分布式系统时,仍需考虑一些问题。

2. QoS参数指定

QoS指定旨在捕获QoS需求,不同系统层的指定方式不同,用于配置和维护终端系统和网络中的QoS条件。QoS指定具有应用特定性,需要将原始应用级符号转换为系统级参数。

QoS指定包括以下要求:
- 性能 :预期的性能特征和用于建立资源承诺的参数。
- 服务级别 :指定维持性能保证所需的资源承诺程度,包括确定性、预测性和尽力而为三种资源承诺服务级别。
- 策略 :规定在采取特定行动之前必须满足的一系列条件。
- 服务成本 :指定用户为服务级别所承担的成本。
- 同步 :指定相关流、服务和事件之间所需的同步程度。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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