28、市场导向的网格与实用计算技术解析

市场导向的网格与实用计算技术解析

1. 计算网格与经济体系概述

计算网格模型是一个复杂且关键的领域,它涉及到多个方面的技术和概念。计算经济在其中扮演着重要角色,具有诸多优势,如能有效整合资源、根据供需关系进行合理调度等。其参数的设定对于资源使用核算以及调度决策至关重要。

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计算经济优势 有效整合资源,依据供需调度
关键参数 资源使用核算、调度决策相关参数

计算网格环境具有多种特性,包括其能力、面临的挑战以及潜在的“杀手级应用”。同时,计算调度在不同时间段(如澳大利亚的高峰和非高峰时间)有着不同的表现和需求。在澳大利亚的调度实验中,高峰时间和非高峰时间在资源数量、成本等方面存在明显差异。

  • 高峰时间 :计算节点数量多,但资源成本高。
  • 非高峰时间 :资源成本低,但可能存在资源数量有限的情况。
graph LR
    A[计算网格环境] --> B[能力]
    A --> C[挑战]
    A --> D[杀手级应用]
    E[计算调度] --> F[澳大利亚高峰时间]
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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