4、分布式算法建模中的基础概念与案例分析

分布式算法建模中的基础概念与案例分析

1. 公平性概念

在分布式算法中,公平性是一个重要的假设。直观来讲,如果一个操作在一次运行中只出现有限次,但却被无限次地启用,那么这次运行就忽略了该操作的公平性。

例如,对于一个网络,假设存在一个操作 (t):
- 一个基于该网络的交错运行 (w) 忽略操作 (t) 的公平性,当且仅当 (t) 在 (w) 中只出现有限次,却被无限次启用。
- 一个基于该网络的交错运行 (w) 尊重操作 (t) 的公平性,当且仅当 (w) 不忽略 (t) 的公平性。
- 一个基于该网络的并发运行 (K) 尊重操作 (t) 的公平性,当且仅当 (K) 的所有交错都尊重 (t) 的公平性。

以一个无限交错运行 (AD \xrightarrow{a} BD \xrightarrow{d} BE \xrightarrow{d} BD \xrightarrow{d} \cdots) 为例,操作 (b) 在每次 (BD) 出现时都被启用,即被无限次启用,但 (b) 从未出现,所以该运行忽略了操作 (b) 的公平性。同样,一个并发运行 (K = A \xrightarrow{a} B \xrightarrow{d} D \xrightarrow{c} E \xrightarrow{d} D) 也忽略了操作 (b) 的公平性,因为上述交错运行是 (K) 的一个交错。

每个有限前缀的上述运行都尊重所有涉及操作的公平性,但忽略了某些操作的进展。再如,另一个运行虽然尊重了某个操作的进展,但却忽略了另一个操作的公平性。

2. 基本系统网络

基本系统网络(es - net)是一种能够对各种分布

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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