23、基于拍卖的网格资源分配:多属性组合交换机制解析

基于拍卖的网格资源分配:多属性组合交换机制解析

1. 背景与动机

自20世纪90年代初以来,计算机融入并行和分布式系统已成为常见做法。网格作为一种基础设施,将计算机资源(如磁盘空间、处理器)组织成一个紧密的分布式系统。在网格中,远程计算机通过公共或虚拟专用网络动态连接。这一发展对商业应用产生了重大影响,有计算需求的组织无需自行购买和维护计算机资源,可按需使用网格中临时闲置的资源。

目前,虽然在开发用于跨多个地理和管理域共享资源的网格中间件方面投入了大量研究精力,但对将供应资源分配给作业的研究相对较少。现有的资源管理系统通常使用特殊的成本函数来调度作业,这些机制由中央控制,只有在供需信息如实报告时才能良好运行。然而,由于网格涉及组织内和跨组织的资源共享,中央控制机制容易受到作业相关数据不真实披露的影响。

市场机制在参与者可能隐瞒成本和估值等私人信息的情况下,能够实现较为有效的资源分配。如果市场机制设计得当,用户会有动力表达其对服务请求和报价的真实价值,从而为实现服务的有效分配创造条件,使总估值最大化。近年来,将市场机制融入网格技术的想法越来越受到关注,但相关研究仍处于起步阶段,现有的市场机制难以满足网格的需求。因此,需要设计一种基于市场的网格交换机制,以实现资源的有效分配,多属性组合交换(MACE)机制应运而生。

2. 市场机制的要求
2.1 设计目标

机制设计的理论基础源于博弈论的一个分支——机制设计。在实际机制设计中,主要目标是研究具有理想属性的机制。机制结果通常具有以下常见的经济属性:
- 分配效率 :当个体效用之和最大化时,分配是有效的。机制要实现分配效率,市

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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