10、面向市场的网格计算资源使用会计核算

面向市场的网格计算资源使用会计核算

1. 引言

计算网格正从用于研究和学术的协作式、特定应用领域的分布式系统,向具有商业价值的通用服务型计算平台转变。无论是协作性还是商业性的网格基础设施,都需要及时、全面地核算用户服务请求所消耗的资源。提供来自众多地理分布且异构的服务实例的准确可靠的使用信息,虽然困难且易出错,但对于建立计算经济至关重要。

1.1 资源使用核算对计算经济的重要性

将市场原则应用于计算网格中的计算服务(包括但不限于处理能力)交换,主要旨在将可用资源高效、公平地分配给网格用户群体,同时也能为资源所有者提供强大的经济激励,促使他们为系统贡献更多服务。

在网格中,资源分配的最重要目标是平衡系统的整体吞吐量和单个应用程序的服务质量(QoS),在保证高利用率的同时不牺牲QoS,反之亦然,并确保网格用户之间的公平性。当资源需求超过供应,且生产者(资源所有者)和消费者(资源用户)有不同的目标、目的和策略时,这一目标尤其难以实现。计算经济,即解决资源分配问题的经济方法,被广泛认为能提供自然且分散的自我调节机制,有助于平衡供需。采用计算经济模型,并结合适当的资源定价方案,根据单个服务的当前工作量吸引或阻止用户,不仅有助于平衡供需,还能有效地将传入的服务请求分配给网格上的不同服务提供商(通过经济调度实现工作负载平衡)。

在商业环境中,准确的资源使用信息对于向远程用户提供的服务进行计费至关重要。例如,执行一个应用程序的成本可能取决于其运行时间、占用的处理器或节点数量、使用的内存(尤其是超过可用物理内存时)以及其输入/输出(I/O)操作。即使在具有严格资金政策的多组织非商业环境中,如研究和学术界使用的协作式网格基础设施,用户很少因资源消耗而被收费,但他们也有

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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