4、轻量级可靠对象迁移协议

轻量级可靠对象迁移协议

1. 引言

对象的移动性在不同系统中有不同的理解方式:
1. 仅复制代码,不复制状态,例如 Java 小程序。
2. “冻结”原始对象,复制其代码和状态,在使用副本前丢弃原始对象,这通常是编程书籍中“移动代理”的含义。
3. 通过“冻结”原始对象、复制其代码和状态、使其转发所有消息,然后解冻来添加并发控制。副本通过使用网络引用保持跨网络的词法作用域,如 Emerald 和 Obliq 采用这种方法。

然而,如果应用程序员想通过在适当的站点放置对象并按需移动它们来控制网络行为,这三种方法都存在问题:
- 糟糕的网络行为 :对象移动时创建从旧对象到新对象的别名,一系列移动会创建别名链。虽有减少链长度的技巧,但第三方依赖和网络跳数仍不可预测。此外,若站点故障,Emerald 使用广播恢复对象,在广域网上不实用。
- 弱语义 :一种改善网络行为的方法是放弃透明语义,即使用前两种方法之一。

为解决这些问题,可默认使对象具有移动性,即“自由移动对象”。从轻量级对象移动性开始,确保方法在调用它的线程中执行,用可靠的分布式算法保证可预测的网络行为,再通过限制来控制移动性。

2. 分布式执行的图表示法

使用分布图以简单而精确的方式描绘分布式执行,通过以下两个步骤从系统的任意执行状态获得分布图:
1. 语言图 :独立于分布,将执行状态建模为图,除对象外的每个语言实体对应一个节点。节点可异步发送和接收消息,Oz 对象是复合实体。
2.

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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