2、微服务架构技术解析与实践

微服务架构技术解析与实践

1. 航班预订模块介绍

在航班预订系统中,有几个关键模块起着重要作用:
- 可用性模块(Availability) :该模块借助互联网预订引擎(IBE),帮助旅客规划航班。旅客可以输入旅行日期和目的地,获取不同航空公司的所有可用航班列表,然后浏览列表、比较价格并决定预订哪一个航班。
- 预订模块(Booking) :此模块协助旅客预订航班,并为选定的航班创建旅客姓名记录(PNR)。
- 库存模块(Inventory) :当航班座位预订完成后,库存模块会减少相应的座位库存。

2. 去中心化计算

去中心化计算是指应用服务由分布式网络上的各个计算设备或节点执行,没有中央控制点。这种软件开发和分发方式为开发者提供了极大的灵活性和成本节约,因为无需创建中央控制节点。比特币、以太坊和Uniswap等协议都采用了去中心化计算。

2.1 微服务架构的特点

微服务架构具有以下特点:
- 分布式 :业务应用根据功能进行划分和分布,例如航班搜索、预订和库存管理等功能。
- 独立性 :每个微服务可以独立开发和部署,但需要保持API兼容性以实现微服务之间的通信。
- 可用性 :如果某个微服务出现故障,用户仍可以通过其他运行的微服务获得部分功能。例如,如果预订服务不可用,用户仍然可以进行航班搜索。

2.2 微服务架构与去中心化应用

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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