20、基于截止日期和预算的实用网格工作流调度

基于截止日期和预算的网格工作流调度

基于截止日期和预算的实用网格工作流调度

1. 引言

实用计算作为一种新的服务供应模式,能够在全球网络上支持服务器、存储、网络和应用程序等多样化的计算服务。用户按需使用服务并付费,这种经济激励促使组织将专业应用和计算资源作为服务提供,方便其他个体或组织远程访问,从而使他们无需维护和开发基础计算设施就能专注于核心业务。

服务导向的网格计算进一步推动了实用计算服务的发展,为用户在安全、共享、可扩展、可持续和标准的全球网络环境中透明地使用服务提供了基础设施。社区网格和实用网格在可用性、服务质量(QoS)和定价方面存在差异,具体如下表所示:
| 属性 | 社区网格 | 实用网格 |
| — | — | — |
| 可用性 | 尽力而为 | 提前预订 |
| QoS | 尽力而为 | 合同/服务级别协议(SLA) |
| 定价 | 不考虑或免费访问 | 使用情况、QoS 级别、市场供需 |

在实用网格中,用户可以提前与服务提供商预订以确保服务可用性,并协商所需的 QoS。由于服务提供商通常会根据 QoS 级别收取不同的价格,用户有时会选择价格较低但 QoS 足以满足需求的服务,因此基于成本的工作流调度应运而生,旨在根据用户的 QoS 约束(如截止日期和预算)来调度工作流任务。

2. 网格工作流管理系统

高能物理、引力波物理、地球物理学、天文学和生物信息学等科学领域利用网格来共享、管理和处理大型数据集。为了支持复杂的科学实验,需要在网格环境中协调分布式资源,如计算设备、数据、应用程序和科学仪器。

工作流是一种自动化程序,通过定义的规则在程序应用之间传递文件和数据以实现总体目标。工作

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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