47、Phoenix:精准、实用且去中心化的网络坐标系统

Phoenix:精准、实用且去中心化的网络坐标系统

1. 引言

网络坐标(NC)系统是一种高效且可扩展的机制,用于在无需显式测量的情况下预测任意两个互联网主机之间的距离(往返时间)。在大多数NC系统中,每个主机被分配一组称为坐标的数字,以表示其在欧几里得空间中的位置,任意两个主机之间的距离可以通过它们的坐标使用欧几里得距离进行预测。NC系统显著降低了主动探测的开销,这对大规模分布式应用尤其有益。目前,NC系统广泛应用于不同的互联网应用中,例如:
- 应用层多播
- 感知位置的服务器选择
- 分布式查询优化
- 通过BitTorrent进行文件共享
- 网络建模
- 紧凑路由
- 应用层任播

然而,基于欧几里得距离的NC系统存在一个无法弥补的缺点,即任意三个主机之间的预测距离必须满足三角形不等式。许多现有研究报告了互联网延迟结构中存在三角形不等式违反(TIV)的情况。因此,即使增加空间维度,使用基于欧几里得距离的NC也无法准确预测这些距离。

名为IDES的基于点积的NC系统被提出,其关键思想是通过奇异值分解(SVD)或非负矩阵分解(NMF)等方法将大的距离矩阵近似分解为两个较小的矩阵,从而得到互联网距离矩阵的压缩版本。与基于欧几里得距离的NC系统不同,IDES预测的距离不必满足三角形不等式。然而,IDES仍不是最终解决方案。首先,IDES会给出负的预测距离,这会导致系统故障,因为距离(往返时间)不能为负。此外,根据实验,IDES的预测精度与典型的基于欧几里得距离的NC系统(如GNP)相近。

本文提出了一个准确、实用且去中心化的NC系统,名为Phoenix。Phoenix同样基于点积,但弥补了I

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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