17、基于互惠的多服务计算网格经济模式解析

基于互惠的多服务计算网格经济模式解析

1. 引言

经济生产的组织方式多种多样,包括市场机制、国家集中调控以及各种共享模式,如互惠和礼品经济等。在共享模式下,资源所有者将资源贡献到公共资源池中,为需求者提供具有经济价值的服务。不同的组织模式在不同商品的分配中效率各异,且可能以不同比例共存。例如,在书籍分配领域,书店、国有公共图书馆以及朋友间的书籍共享习惯同时存在。

在计算网格中,资源提供者利用私有资源为消费者提供有价值的服务。如同其他经济领域一样,不同的模式可用于组织此类服务的生产和消费。本文聚焦于共享模式在网格资源分配中的应用。在许多场景下,共享系统的效率至少与市场系统相当,甚至在某些情况下更优。例如美国部分地区的拼车系统、维基百科,以及与本文讨论密切相关的志愿计算系统(如SETI@Home)和对等文件共享系统(如Kazaa、Gnutella),这些共享系统相较于市场等效系统,运行效率极高。

市场依赖合同谈判、规范执行、银行和会计机制的存在和效率。在分布式计算及其他领域的一些场景中,实施这些机制复杂、成本高或效率低。而共享系统在这些情况下可能更高效,原因如下:
- 可使用结构松散、易于获取的信息;
- 能利用社会机制进行监控和执行;
- 边际交易成本较低。

本文的目标系统是大规模、开放的对等(P2P)计算网格。在该系统中,节点在本地资源闲置时捐赠资源,以换取在本地资源无法满足需求时使用其他节点的闲置资源。这种系统有望满足全球数千个中小型研究实验室的计算需求,并与全球计算服务市场共存。

然而,此类系统的一个根本问题是如何组织服务的提供和消费,以激励每个参与者尽可能为整个系统做出贡献。由于系统规模大且用户可能具有匿

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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