9、面向服务的网格编程与高阶组件服务架构

面向服务的网格编程与高阶组件服务架构

1. 高阶组件服务架构(HOC - SA)中的参数数据库

在HOC - SA中,通过将代码参数上传到代码服务提供给高阶组件(HOC),这些参数可以在多个应用程序中重复使用,因为它们被持久存储。

1.1 持久性和代码复用

以图像处理应用为例,当需要对多个图像应用相同的过滤器时,代码参数的复用就非常有用。可以将Farm - HOC嵌套成一个“农场的农场”结构,每个图像由多个处理器组成的农场进行处理,所有图像并行处理。客户端只需将顺序过滤代码上传到代码服务一次,而不是为每个特定的农场重复传输,这样所有工作节点都可以使用该代码。

另一个例子是使用部分参数化的HOC。假设有不同的图像处理应用,一个可能生成分形图像,另一个可能对这些图像应用过滤器以添加模糊、褪色或发光等效果。这两个应用都可以使用从持久存储加载相同主代码的Farm - HOC实现。对于像图像处理这样的重复应用,当需要标准过滤器时,工作单元也不必每次都重新编写,可以持久存储并重新选择。

1.2 多数据库的使用

HOC - SA利用OGSA - DAI框架将代码单元持久存储在数据库中。OGSA - DAI提供了通过Web服务将网格应用程序连接到数据库的标准化方法,网格应用程序可以查询、更新、转换和传输数据库内容。它还提供了对(可能分布式的)数据库的全网格透明访问,代码服务可以使用标准的DAI数据检索机制访问代码单元,而无需关心底层数据库系统的实际位置和类型。

不同类型的数据库在HOC - SA中都有其用途:
- XML数据库(如Xindice) :如果程序员只提供语义信息而不

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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