7、网络科技发展新趋势:智能、共享与无处不在的计算

网络科技发展新趋势:智能、共享与无处不在的计算

1. 语义网:在线智能

互联网如今规模庞大,据加州大学伯克利分校的研究,网络包含 167 太字节的固定内容,而网络数据库中的“深层网络”数据更是多达约 91,850 太字节。随着网络规模不断扩大,导航变得愈发困难,因此研究人员致力于让网络计算更智能。

语义网(Semantic Web,SW)是这方面的重要发展。它由万维网的主要架构师蒂姆·伯纳斯 - 李爵士指导开发。与万维网(WWW)侧重于文档展示和链接不同,语义网更关注数据的展示和关联。

万维网的主要语言是超文本标记语言(HTML),它告知计算机如何在屏幕上排列网页。而语义网运用了多种语言:
- 可扩展标记语言(XML) :能让用户告诉计算机页面上的事物是什么。例如在 Oneworld 的主页上,通过 XML 可告知计算机“Dan Cohn - Sherbok”是“作者”,“The Politics of Apocalypse”是“书籍”,书籍封面图片是“书封面”。
- 资源描述框架(RDF) :用于说明对象之间的关系。如通过 RDF 可告知计算机“Dan Cohn - Sherbok”是“The Politics of Apocalypse”的“作者”。
- 网络本体语言(OWL) :可创建本体,即概念的规范。它是语义网真正强大的关键,能让计算机对展示内容进行相对巧妙的推理。例如,根据人员职业的本体,计算机可知“作者”是“人”,“人”有“电话号码”“地址”“电子邮件地址”等信息。

这些语言层次使计算机能完成一些常规但实

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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