3、网格计算中的市场、机制、博弈及其影响

网格计算中的市场、机制、博弈及其影响

1. 引言

网格计算本质上是一种拼接和分配计算资源的方法,这些资源的所有权较为分散。因此,除了数据同步、通信路由、优化分布式性能等技术问题外,网格计算还引发了一个经济问题,即如何促使拥有和使用分布式资源的人们相互合作。经验表明,许多人的动机与他们所参与的网格计算组织的动机并不完全一致,所以不能想当然地认为他们会进行合作。接下来将介绍三种可用于研究这些问题的经济范式,并通过这些范式来审视网格计算相关内容。

2. 背景

网格计算的经济内容可归结为两个典型功能:资源分配和资源可用性。网格计算组织在用户之间分配计算资源,在此过程中必须权衡每个用户使用其他用户也想使用的资源可能获得的利益。同时,网格计算组织也需要获取计算资源,这些资源可以由组织自行购买,也可以由捐赠者提供。在前一种情况下,存在决定购买哪些资源的问题;在后一种情况下,存在激励捐赠者提供有用资源的问题。

虽然资源分配和可用性相互关联,但为了便于分析,通常将它们分开考虑。例如,在资源可用性固定的情况下,应如何分配资源;或者在资源分配作为可用性的函数固定的情况下,应提供哪些资源。这些问题在基础经济学中很常见,其中可用性对应“供给”,分配对应“需求”。然而,这个问题通常并不简单,因为存在私人信息的复杂性。在分配资源时,我们希望了解每个用户对资源的估值,以便以价值最大化的方式进行分配;在提供资源时,我们希望了解每个捐赠者提供资源的成本,以便以成本最小化的方式提供资源。

在经济学中,有三种主要范式可用于处理这类问题:市场、机制和博弈。这三种范式至少在两个有趣的维度上有顺序:从大到小,以及从天真到策略性。市场理论适用于拥有众多小用户和捐赠者的网格计算组织,以

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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