网格观点:WebSphere Extended Deployment 概述

本文介绍WebSphere Extended Deployment(XD),这是一种集成网格平台,可用于虚拟化和管理J2EE及Java应用服务器。XD提供了应用程序和信息虚拟化功能,并支持丰富的管理特性,有助于构建适合SOA环境的目标驱动动态网格基础设施。

构成网格计算的技术有很多。各个组织一般都要非常努力才能成功集成和部署这些技术。不过,IBM® WebSphere® Extended Deployment 是一种很好的集成网格平台,可以用于虚拟化和管理 Java™ 2 Platform Enterprise Edition 1.4 (J2EE)和 Java 应用服务器。这个平台包含了各种应用程序和信息虚拟化能力及丰富的管理功能。本文简要介绍了 WebSphere Extended Deployment 以及如何用它来帮助您的组织实现一个目标驱动的动态网格基础设施,该基础设施在虚拟化基础上构建并非常适合于 SOA 环境。
简介

这个 “网格观点” 所涵盖的主题范围很广。其中大部分文章实际上都是概念性的,探索了网格计算领域中一些非常重要的趋势和方向。关键的技术及相关产品会随带介绍,不过这次我想对这个过程进行一点改变,重点介绍一个特殊产品:WebSphere Extended Deployment(XD)。

WebSphere XD 是一个集成网格平台或解决方案的很好例子。在 “整体大于局部之和” 这篇文章中,我曾对各种功能领域的分类进行了归纳,它们合在一起构成了网格计算。这些功能领域可以整体划分为两组:任务负载虚拟化和信息虚拟化。很多供应商和产品大都专注于某些特定领域,但是很少会提供端到端的解决方案。WebSphere XD 却不仅仅是一个端到端的解决方案。

诸如 WebSphere XD 之类的集成网格产品具有明显的优点:各种网格功能都已预先集成。管理员并不需要逐步地测试和部署新功能,比如先调度、再供应和任务负载管理。由此而来的就暗示着这样一种信任:您的产品或供应商将提供业界最佳的功能及可访问的服务接口(只要可能,这些接口就是基于标准的)以便可以更容易地进行预集成功能与环境的扩展或集成。 

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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