22、利用OSTM实现可组合性的高效方法

利用OSTM实现可组合性的高效方法

1. 历史完成与顺序历史定义

首先,对于历史 H,我们通过在每个处于活动状态的事务 Tk 的最后一个方法之后立即插入 tryAk(A ) 来构造 H 的完成形式,记为 H。由于顺序历史中的所有方法都是完整的,这个定义主要关注已完成的事务。

在顺序历史 H 中,设 mij(ht, k, v/NULL) 为事务 Ti 在 H 中对键 k 操作的第一个方法,记为 H.firstKeyMth(⟨ht, k⟩, Ti)。对于不是 Ti 在 ⟨ht, k⟩ 上的第一个方法的 mix(ht, k, v),我们将其在 k 上的前一个方法记为 mij(ht, k, v) = H.prevKeyMth(mix, Ti)。

历史 H 中的事件通过 <H 进行排序。对于 methods(H) 中的两个完整方法 mij 和 mpq,如果 rsp(mij) <H inv(mpq),则记为 mij ≺MRH mpq,这里 MR 代表方法实时顺序。同样,对于 term(H) 中的两个事务 Ti 和 Tp,如果 Ti.lastEvt <H Tp.firstEvt,则记为 (Ti ≺TRH Tp),这里 TR 代表事务实时顺序。

如果历史 H 中的所有事务都已终止,并且可以根据 ≺TR 进行全序排序,即所有事务依次执行,没有交错,那么我们称 H 为串行历史。形式上,⟨(H 是串行的) =⇒ (∀Ti ∈ txns(H) : (Ti ∈ term(H)) ∧ (∀Ti, Tp ∈ txns(H) : (Ti ≺TRH Tp) ∨ (Tp ≺TRH Ti))⟩。由于事务内的所有方法都是有序的,所以串行历史也是顺序历史。

2.

【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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