2、面向市场的计算与全球网格:介绍

面向市场的计算与全球网格:介绍

1. 灵感来源

1800 年 Alessandro Volta 发明了电池,随后 Thomas Edison 和 Nikola Tesla 分别发明了电灯泡和交流电,为电力的广泛应用铺平了道路。Volta 的发明逐渐演变成全球电力网格,成为现代社会不可或缺的一部分。受电力网格的普及、易用性和可靠性的启发,20 世纪 90 年代中期,计算机科学家开始探索开发类似的计算能力网格,用于广域并行和分布式计算。

网格计算能够共享、选择和聚合地理上分布的各种资源,解决科学、工程和商业领域的大规模资源密集型问题。它被认为是继互联网和万维网之后的下一次革命。同时,实用计算被设想为下一代信息技术的发展方向,其设计基于服务提供模式,用户按需使用计算能力并付费。

2. 网格计算

网格计算遵循面向服务的架构,提供硬件和软件服务及基础设施,实现对异构资源的安全统一访问,支持虚拟组织的形成和管理。它还支持应用和服务组合、工作流表达、调度和执行管理,以及基于服务级别协议(SLA)的资源分配。

不同项目对网格有不同的定义。例如,Globus 项目将网格定义为“一种基础设施,能够实现多个组织拥有和管理的高端计算机、网络、数据库和科学仪器的集成协作使用”;Gridbus 项目则将其定义为“一种并行和分布式系统,能够根据资源的可用性、能力、性能、成本和用户的服务质量(QoS)要求,动态地共享、选择和聚合地理上分布的‘自治’资源”。

网格开发面临着一些社会问题,如改善分布式管理、提高数据可用性、提供统一的用户友好环境等。为了解决这些问题,提出了基于虚拟组织和经济原则的两种网格架构。

3. 网格组件 </

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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