21、网格计算的博弈论调度:原理、应用与展望

博弈论在网格调度中的应用

网格计算的博弈论调度:原理、应用与展望

1. 引言

如今,计算网格不再只是实验性的产物,而已广泛应用于全球众多商业和工业领域。网格计算旨在通过大量地理上分散的机器互连,以更快的速度和更大的规模解决计算问题。然而,这一目标建立在互连机器愿意执行远程作业的合作基础之上。随着网格规模的扩大,这种合作前提可能不再成立。因为网格在服务器层面是大规模的对等(P2P)系统,不同组织拥有和管理的网格站点可能不会始终相互合作,甚至同一站点内的计算机之间也可能缺乏合作。

传统的非策略性作业调度技术可能导致资源分配效率低下,因为网格调度工作在一个独特的环境中,网格站点具有自主性,其性能不可预测且不受调度器控制。博弈论已广泛应用于许多资源分配问题,在网格作业调度中也不例外。接下来,我们将介绍博弈论技术的基础知识,探讨最近提出的博弈论网格作业调度技术,并为网格管理员提供一些建议,最后展望未来的研究方向。

2. 博弈论基础

博弈论已被用于解决涉及自主代理的资源分配问题,涵盖多种应用场景。下面将介绍非合作博弈、机制设计、拍卖、合作博弈和谈判等博弈论概念。

2.1 非合作博弈

非合作博弈由一组玩家组成,每个玩家从其策略空间中独立选择策略。策略空间的笛卡尔积代表了游戏的所有可能结果。玩家的偏好由其效用函数决定,该函数将结果映射为一个数值,即收益。在非合作博弈中,最常用的解决方案概念是纳什均衡。当没有玩家可以通过单方面偏离其选定的策略来提高其收益时,特定的策略组合达到纳什均衡。

以囚徒困境为例,两个囚犯分别接受审讯,他们不能相互交流,可以选择否认或坦白指控。该游戏的玩家是两个囚犯,每个玩家的策略空间包括否认和坦白两个行动。从收益

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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