10、面向市场的网格计算中的资源使用会计核算

面向市场的网格计算中的资源使用会计核算

引言

计算网格正从用于科研和学术的协作式、特定应用领域的分布式系统,向具有商业价值的通用服务型计算平台转变。无论是协作性质还是商业性质的网格基础设施,都需要对用户服务请求所消耗的资源进行及时且全面的核算。为众多地理上分散且异构的服务实例提供准确可靠的使用信息,是一项困难且易出错的任务,但对于建立计算经济至关重要。

资源使用核算对计算经济的重要性

在计算网格中应用市场原则来交换计算服务(包括但不限于处理能力),主要是为了将可用资源高效、公平地分配给网格用户群体,同时也能为资源所有者提供强大的经济激励,促使他们为系统贡献更多服务。

资源分配的关键目标是平衡系统的整体吞吐量和单个应用的服务质量(QoS),在保证高利用率的同时不牺牲服务质量,反之亦然,并确保网格用户之间的公平性。当资源需求超过供应,且生产者(资源所有者)和消费者(资源用户)目标、策略不同时,这一平衡尤为困难。计算经济被广泛认为能提供自然且分散的自我调节机制,有助于平衡供需。采用计算经济模型,并结合适当的资源定价方案,不仅能平衡供需,还能将服务请求高效分配给不同的服务提供商。

在商业环境中,准确的资源使用信息是向远程用户计费的基础。执行应用程序的成本可能取决于运行时间、占用的处理器或节点数量、使用的内存以及输入/输出(I/O)操作。即使在多组织的非商业环境中,如科研和学术使用的协作网格基础设施,虽然用户很少因资源消耗而被收费,但也需要跟踪单个用户和整个虚拟组织(VOs)的资源使用情况,以确保资源的公平共享、合理分配成本,并评估服务提供商是否履行服务级别协议(SLAs)。

网格会计系统提供的历史资源使用信息可用于预测网格作

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与实现;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与理论背景,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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