94、APST:网格环境下的参数扫描工具解析

APST:网格环境下的参数扫描工具解析

1. APST概述

APST具有多个显著特性,使其在网格计算领域具有独特优势:
- 资源信息利用 :若有可用的资源性能信息服务,APST的调度器可借助这些信息做出更优调度决策;若没有,APST仍能运行,只是性能可能降低。用户能先在本地资源上使用默认服务(如ssh启动远程作业)部署应用,后续可按需逐步获取需其他服务的新资源。
- 轻量级软件 :采用标准打包技术,且仅需安装在单个主机(通常是用户本地机器)上,通过复用已部署的中间件服务访问资源,降低了软件的复杂性,便于用户接受。
- 用户流程自动化 :不改变用户运行应用的方式,而是将该过程自动化。只要应用的输入输出通过文件和命令行参数完成(多数参数扫描应用皆如此),一般无需修改应用代码。
- 简单用户界面 :选用基于XML的简单界面,可从命令行或脚本使用,且能轻松与Grid portals、ILAB、Nimrod/G等更复杂的界面集成。
- 弹性机制 :考虑到网格资源共享且易出现故障和停机,APST实现了简单的故障检测重启机制,并利用中间件服务的相关机制。对于长时间运行的参数扫描应用,还实现了检查点机制,以便在APST崩溃时能以最小损失恢复应用。

2. 软件架构

APST软件设计为两个不同的进程:守护进程(daemon)和客户端(client)。
- 守护进程 :负责应用的部署和监控,其核心组件是调度器,调度

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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