8、移动物联网发布/订阅系统的QoS感知资源分配

移动物联网发布/订阅系统的QoS感知资源分配

1. 资源分配问题优化模型

资源分配问题(RAP)可正式表示为一个优化问题:
最大化:
[
\phi(F) = \sum_{b_k \in B} \sum_{v_j \in V} \phi_{v_j}y_{kj}
]
约束条件:
[
\sum_{s_i \in S} x_i = |S|
]
[
\sum_{v_j \in V} y_{kj} = 1, \quad k \in [1..|B|]
]
[
y_{kj} \in {0, 1}, \quad k \in [1..|B|], j \in [1..|V|]
]
变量 (y_{kj}) 为 1 时,表示 (b_k) 映射到 (v_j),否则为 0。由于 RAP 是一个优化问题,在多项式时间内找到其最优解是不可能的。

2. 资源合成方法
  • 方法概述 :该方法聚焦于在设计时对消息代理进行资源分配,以实现 QoS 感知。系统设计者需提供发布/订阅系统的拓扑结构、特性、路由算法以及端到端响应时间阈值 (\Delta_{thr}),方法会据此给出相应资源的类型和数量。部署代理后,运行时的端到端响应时间需低于指定的 (\Delta_{thr})。
  • 依赖问题 :为解决该问题,采用了多选择多维背包问题(MMKP)的解决方案。MMKP 是一个 NP 完全问题,给定一组物品 (H) 分为 (h) 个类别 (Q_q),每个类别 (Q_q) 有 (\kapp
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值