62、对等网格数据库与Web服务发现技术解析

对等网格数据库与Web服务发现技术解析

在当今的分布式系统领域,WSDA(Web Service Discovery and Access)以及对等(P2P)网格数据库技术在服务发现和数据查询等方面发挥着重要作用。下面将详细介绍WSDA的特性以及P2P网格数据库的相关内容。

WSDA的特性

WSDA具有多种显著特性,使其在分布式系统中具有强大的适应性和灵活性。
1. 自然部署场景与协议绑定 :WSDA适用于自然部署场景,除了默认的网络协议绑定外,还可根据需要定义额外的绑定。例如,Consumer接口的实现可以绑定到HTTP(S)、SOAP/BEEP、FTP或Java RMI等协议来传输流量。查询返回的元组集可根据各种缓存一致性策略进行维护,表现出从静态到高度动态的不同行为。消费者在元组发布时可以采取任意自定义操作,如将特定模式的元组解释为命令或主动消息,触发元组转换和/或转发给其他消费者(如日志记录器)。为了实现灵活性,维护WSDA元组集的服务可以以任意方式部署,数据库可以存储在XML文件中,也可以动态重新计算或存储在关系数据库中。
2. 强大的表达能力 :WSDA的强大之处在于其单个原语可以由特定的客户端和服务进行组合和连接,从而产生广泛的行为。每个单一原语本身价值有限,但简单正交的多用途通信原语的真正价值在于它们能够产生强大的新兴协同效应。例如,WSDA原语的组合可以用于构建副本定位、名称解析、分布式拍卖、即时新闻和消息传递、软件和集群配置管理、证书和安全策略存储库以及网格监控工具等服务。此外,消费者和查询接口的组合可以实现用于服务发现的P2P数据库网络。
3. 统一性 <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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