21、云服务提供商的混合架构与收益管理策略

云服务提供商收益管理双算法对比

云服务提供商的混合架构与收益管理策略

1. 引言

云服务提供商(CSPs)在性能和定价方面面临着挑战。云服务消费者希望在不超出预算的情况下,尽量缩短提交任务的执行时间;而CSPs则希望在保持客户满意度的同时,实现收益最大化。实时了解云提供商的业务收入和成本变得至关重要,而商业经济学为解决这些问题提供了方案。

目前,CSPs在资源预留方面采用传统的先到先得方法,这可能导致拒绝一些对CSPs更有价值的后期服务请求。为了解决这个问题,动态定价方法被广泛应用,其原理类似于航空业的收益管理策略。本文将应用两种正交的收益管理方法,以实现收益最大化,并探讨如何将动态定价模型集成到调度架构中,以及如何通过智能切换将不同的动态定价模型结合起来。

2. 技术现状
2.1 云计算

云计算是一种将IT资源和软件从本地独立计算机转移到更协作层面的新范式。它不仅指通过互联网作为服务交付的应用程序,还包括数据中心的基础设施和系统。尽管云计算有明确的定义和特征,但它与其他分布式计算系统(如网格计算)之间并没有明确的界限。云计算和网格计算在愿景、架构和技术上有相似之处,但在安全、编程模型、抽象级别、计算模型、数据模型、应用和商业模式等方面存在显著差异。网格系统更侧重于科学研究,主要由研究社区支持;而云计算以盈利为导向,拥有更广泛的用户群体,包括非IT公司和个人。

2.2 收益管理

收益管理(RM)或产量管理的理念是让卖家有权设定最优价格。该技术最初在航空业得到应用,为航空公司带来了巨大的收益。酒店、餐厅和汽车租赁公司等其他行业也将RM作为资源分配和收益最大化的工具。在电信行业和网格计算中,RM的应用也得到了研究。RM的目标

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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