2、深入探索嵌入式实时领域中的 Linux

深入探索嵌入式实时领域中的 Linux

实时编程与 Linux 的适配

实时系统,需具备及时检测并响应异常状况的能力,以避免灾难发生。正如 Donald Gillies 所说:“实时系统中,计算的正确性不仅取决于计算逻辑的正确性,还取决于结果产生的时间。若系统无法满足时序约束,便意味着系统故障。”因此,实时编程的精髓在于设计出能在随机异步事件中可靠满足时序约束的系统,这并非易事,相关理论研究和开发工作众多。

Linux 最初是仿照 Unix 开发的通用操作系统。Unix 并不适合作为嵌入式或实时操作系统(RTOS),它体积庞大、资源占用高,调度器基于“公平性”而非优先级,与嵌入式操作系统背道而驰。然而,Linux 有诸多优势是早期 Unix 版本所没有的。它是“免费”的,还能获取源代码,拥有庞大且活跃的开发者和用户社区,在网络上很可能找到他人解决类似问题的经验。

开源软件的本质

Linux 是在自由软件基金会(FSF)倡导的开源软件理念下发展起来的。开源软件的核心是软件应可自由使用、修改和复制。但人们对开源软件存在一些误解,下面来看看它不是什么:
- 不是共享软件 :使用共享软件通常需向版权持有者付费,共享软件常以限时或功能受限的免费形式分发,要获取完整功能就得付费。而开源代码可免费获取,无需付费。
- 不是公共领域代码 :公共领域代码无版权,开源代码由作者持有版权,并根据开源软件许可证发布。版权所有者允许你使用代码,但需遵守许可证条款,若违反,版权所有者可要求停止使用。
- 不一定免费 :虽使用开源软件无需付费,

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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