26、仅使用 FASAS 实现最优可恢复互斥

仅使用 FASAS 实现最优可恢复互斥

1. 基础概念

1.1 FASAS 操作

FASAS(X, Y, v) 是一种操作,前两个操作的语义广为人知,第三个操作的语义在相关介绍中已有说明。

1.2 系统配置

系统的配置由所有共享变量的值和所有进程的状态指定。进程 p 的状态由其程序计数器 PCp 的值和本地变量的值决定。当进程执行步骤时,配置会发生变化。进程可以执行两种类型的步骤:正常步骤和崩溃步骤。
- 正常步骤 :进程 p 从配置 C 执行正常步骤时,会执行 PCp 在 C 中指向的指令,包括一些有界的本地计算。
- 崩溃步骤 :进程 p 执行崩溃步骤时,会将 PCp 设置到剩余部分,将 p 的所有本地变量设置为任意值,并使 p 的缓存内容无效。

1.3 调度与执行

  • 调度 :调度是任何有限或无限的步骤序列。
  • 执行 :对应于调度 σ = s1, s2, … 的执行是 C0, s1, C1, s2, C2, …,其中 C0 是算法指定的初始配置,C1 是步骤 s1 后的配置,C2 是步骤 s1 和 s2 后的配置,依此类推。

1.4 尝试相关定义

  • 尝试发起 :如果进程 p 在配置 C 中处于剩余部分,并且 s 是 p 在执行 E 中的第一步,或者 s 之前 p 在 E 中的最新步骤是正常步骤,则
【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理的研究,结合Kriging模型与多目标遗传算法(NSGA2)实现最优变量求解,旨在提升多虚拟电厂系统在复杂电力市场环境下的调度效率与经济效益。研究通过Matlab代码实现,构建了主从博弈框架,其中上级为电网或运营商,下级为多个虚拟电厂,通过动态定价机制引导各虚拟电厂优化自身能量管理策略,兼顾供需平衡、成本控制与可再生能源消纳。该方法有效解决了高维非线性优化问题,提升了求解精度与收敛速度,适用于多目标、多约束的能源系统优化场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法与Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源管理、智能电网相关工作的技术人员;尤其适合致力于虚拟电厂、需求响应、博弈论应用等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于多虚拟电厂协同调度与市场竞价策略设计;②实现动态电价机制下的用户侧响应优化;③为含高比例可再生能源的配电网提供能量管理解决方案;④支持科研复现EI/SCI级别论文中的主从博弈与元模型优化方法。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料,重点理解Kriging代理模型的构建过程、NSGA2算法的集成方式以及主从博弈的数学建模思路,通过调试与仿真逐步掌握算法参数设置与性能评估方法,进而拓展至其他复杂能源系统优化问题。
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