33、云平台体验设计与安全决策服务架构

云平台体验设计与安全决策服务架构

云平台体验(PoE)参考模型

在数字业务领域,云平台体验(PoE)参考模型具有重要意义。该模型主要涉及三个关键角色:
- 用户 :即使用数字产品并对体验进行评估的客户。
- :指智能传感器/设备,能提供数字产品应用环境或系统的相关信息。
- 服务提供商 :也就是数字企业,负责提供新的数字产品。

用户和服务提供商都可使用云服务,共同目标是提升客户体验,成为基于云的PoE的积极参与者。物则通过将客户体验融入自动流程管理,增加对被监测现象的了解。

这种模式主要带来以下成果:
- 达到“最佳”客户满意度水平 :平衡体验质量和产品供应成本。
- 提高客户忠诚度 :确保数字企业获得最大利润。

具体而言,用户需先注册成为“会员”,登录后可与其他会员互动并提供反馈,还能根据自身活动和评估得分逐步进入更高的体验评估级别。PoE通过“读取器”模块收集用户体验数据,并将“U数据”(会员数据)与“T数据”(物的数据)进行对比,以验证信息的一致性或规划自动活动。

物可视为“可定制的智能设备”,云能够收集数据并通过动态供应和产品版本控制策略(P&V模块)对智能设备进行动态配置。基于体验质量评估,数字提供商可跟踪并远程升级设备上的软件组件。该方法利用虚拟容器的动态部署来定制物的行为,每个代理将容器定制为体验容器(CoE),即从周围环境收集数据的设备抽象。对于云提供商来说,此操作的计算成本与

【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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