37、探索Condor与网格计算的奥秘

探索Condor与网格计算的奥秘

1. 分布式计算的发展与Condor的诞生

计算机科学家们数十年来一直追求能够轻松获取大量计算能力。自20世纪60年代起,人们就设想构建像电话一样普及且简单的计算工具,这激励着系统设计师们不断探索。到了70年代,人们意识到通过小型设备的集合可以以较低成本实现强大的计算能力,而非依赖昂贵的超级计算机。因此,分布式处理器管理方案受到广泛关注,甚至引发了关于“分布式”含义的小争议。

早期研究表明分布式计算是可行的,但也面临诸多挑战。当消息可能丢失、损坏或延迟时,需要精确的算法来构建可理解的系统。20世纪80年代初的生产系统,如Locus和Grapevine,已经认识到在故障情况下一致性和可用性之间的根本矛盾。

在这样的背景下,Condor项目应运而生。在威斯康星大学,Miron Livny将他1983年关于协作处理的博士论文与DeWitt、Finkel和Solomon设计的强大的Crystal Multicomputer以及Litzkow设计的新颖的Remote UNIX软件相结合,创造了用于分布式计算的Condor系统。与当时占主导地位的集中控制模型不同,Condor强调系统中的每个参与者都可以自由决定贡献的程度。

2. Condor的成长与挑战

Condor系统很快成为威斯康星大学生产计算环境的重要组成部分,部分原因是它关注保护个人利益。然而,在实际应用中,Condor项目也面临着诸多挑战。例如,当机器所有者感到Condor干扰了他们对机器的使用时,他们可能会迅速退出社区。因此,项目规定所有者必须始终能够控制自己的机器。此外,由于用于表示用户和机器的固定模式不断变化,项目开发了一种无模式的资源分配语言Cl

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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