11、基于WCL的运行时系统:原理、架构与实验

基于WCL的运行时系统:原理、架构与实验

在分布式计算领域,高效的数据管理和协调是关键挑战,而基于WCL(一种特定的计算语言或框架)的运行时系统为此提供了一种解决方案。它旨在实现数据位置透明性,并支持地理分布式计算。下面将详细介绍该系统的基本操作原语、运行时系统架构以及相关实验结果。

1. 基本操作原语

在WCL中,有多种用于处理元组空间的基本操作原语,这些原语为数据的复制、移动和检索提供了支持。
- copy sync(tssrc, tsdest, template) :该原语与move sync类似,但它是将匹配模板的元组从源元组空间复制到目标元组空间,并返回复制的元组数量。
- reply id = move async(tssrc, tsdest, template) :将匹配模板的所有元组从源元组空间移动到目标元组空间。此操作不阻塞,并返回一个请求标识符,可通过check sync或check async原语来获取移动的元组数量。
- reply id = copy async(tssrc, tsdest, template) :与move async类似,但执行的是复制操作。
- reply id = bulk in async(ts, template) :从元组空间中检索所有匹配模板的元组,并将这些元组从元组空间中移除。返回的回复标识符用于后续逐个检索匹配的元组。
- reply id = bulk rd async(ts, template)

【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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