12、复用单用户应用程序创建多用户互联网应用

复用单用户应用程序创建多用户互联网应用

一、背景引入

如今,用户对于将现场区域的传感器和执行器轻松连接到上层网络,并从远程位置控制下层网络设备的需求日益增长。同时,在互联网应用领域,虽然有许多可支持团队协作的应用,如电子邮件、视频会议系统、新闻组或聊天工具等,但对于一些特定活动,如实时协作编辑共享文档(如文本文档或电子表格),现有的互联网应用处理起来并不方便,通常需要开发新工具,这既困难又耗时。

目前开发协作应用主要有两种方法:
- 协作感知应用 :专为协作团队设计,通常需要从头开始开发,但能为终端用户提供大量特定于团队的服务。
- 协作透明应用 :将单用户应用程序放在协作环境(如共享窗口系统)中运行。这种方法能节省开发和使用成本,因为单用户应用程序通常质量较高,用户在多用户环境中使用时也无需太多额外学习。然而,它存在两个主要问题:一是数据管理隐藏在应用程序内部,难以实现数据一致性;二是单用户应用程序本身不提供任何特定于团队的服务,难以产生团队协作感。

二、相关工作分析

已有一些尝试复用单用户应用程序作为多用户应用程序的方法,但都存在一定局限性:
- DistEdit :允许对编辑器程序进行转换,转换过程无需太多精力,但它使用发言权控制机制,一次只允许一个用户编辑文档,无法实现真正的并发工作。
- DistView :通过分发应用程序窗口支持同步协作。每个用户可以将自己的一个DistView窗口导出到中央窗口服务器,其他用户可以从该服务器导入窗口。接口和数据对象会复制

【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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