15、面向服务质量感知的网格工作流规范、规划与执行

面向服务质量感知的网格工作流规范、规划与执行

1. 引言

网格技术的出现极大地改变了信息处理任务的执行方式。它被视为解决生命科学、金融服务和高性能计算等多个领域相关问题的有前景的方案。用户通常将解决问题所需的过程定义为一系列活动流,每个活动能解决部分问题,这种在网格上执行活动的规范形式被称为网格工作流。执行这些活动的资源并非一定位于用户附近,而是地理上分布的,这使得能使用如昂贵测量仪器或强大计算机系统等独特资源。

对于网格技术的广泛接受,有两个方面尤为重要:一是网格活动的规范过程应进一步简化;二是网格活动的执行应满足用户对服务质量(QoS)的要求。这里将探讨以工作流形式表达的应用程序的应用级QoS,即在应用执行期间需满足一组非功能需求,如执行时间、价格或位置亲和力。

资源共享业务模型在学术机构合作中很常见,各方提供部分所需资源并使用对方资源,且很少为资源使用付费。这里关注商业环境下的科学计算,参与者为资源使用付费且无义务为社区提供资源,但期望服务质量指定的非功能需求得到满足。

目前缺乏一个能在工作流生命周期各阶段(从规范到执行)都支持QoS的整体网格工作流环境。现有系统要么支持整个工作流生命周期但缺乏QoS支持,要么仅为工作流生命周期某些阶段提供部分QoS支持。

这里介绍Amadeus,它是一个新颖的面向服务的服务质量感知网格工作流环境。其独特之处在于在工作流生命周期各阶段都采用整体方法支持QoS。在规范阶段,Amadeus为服务质量感知工作流的高级图形规范提供工具支持,可将一组全面的QoS约束关联到任何活动或整个工作流。在规划阶段,它提供一组服务质量感知的面向服务组件,支持基于约束的自动服务协商和工作流优化。在执行阶段,利用规划阶段的信息

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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