21、网格计算的博弈论调度策略

网格计算的博弈论调度策略

1. 引言

如今,计算网格不再仅仅是实验性质的产物,而已广泛应用于全球众多商业和工业领域。网格计算的宏伟目标是借助大量地理上分散的机器互联,更高效、大规模地解决计算问题。然而,这一目标基于互联机器愿意执行远程作业的前提。随着网格规模的扩大,这一前提可能不再成立。因为网格在服务器层面是大规模的对等(P2P)系统,不同组织拥有和管理的“对等方”(即网格站点)可能不愿相互合作,甚至同一网格站点内的计算机也可能缺乏协作。

传统的非策略性作业调度技术在网格调度中可能导致资源分配低效,因为网格调度的环境独特,网格站点具有自主性,性能难以预测且不受调度器控制。博弈论在资源分配问题中应用广泛,在网格作业调度领域也不例外。下面将介绍博弈论技术,并详细探讨几种最近提出的博弈论网格作业调度技术,同时为网格管理员提供利用这些技术优化资源使用的建议,最后展望未来的研究方向。

2. 背景知识

博弈论已广泛应用于涉及自主代理的资源分配问题。以下简要介绍对理解网格调度技术有用的博弈论基础知识,包括非合作博弈、机制设计、拍卖、合作博弈和谈判。

2.1 非合作博弈

非合作博弈由一组玩家(用 (N = {1, \ldots, n}) 表示)构成。每个玩家从其策略空间独立选择策略,策略空间的笛卡尔积 (S = S_1 \times \cdots \times S_n) 代表了游戏的所有可能结果。玩家的偏好由效用函数(也称为支付函数)(u_i) 决定,它将结果映射为一个数值(即支付)。例如,当结果为 (s) 时,玩家 (i) 的支付表示为 (u_i(s))。每个玩家被建模为自私但理性的实体,独立优化自己的支付。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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