6、机会主义桌面网格上的高效并行应用执行

机会主义桌面网格上的高效并行应用执行

1. 引言

近年来,网格系统取得了显著的成功,这可以从不断涌现的中间件系统、实际生产网格以及专门的论坛数量的增加得到验证。网格计算技术的应用正在迅速增长,涉足更多科学领域,并涵盖了越来越多的应用程序。

网格可以被视为一种比构建大型集群更便捷的集群互连方式,还可以通过机会主义地利用普通用户的工作站来构建。机会主义网格中间件的重点不在于整合专用计算机集群或超级计算资源,而是利用分布在多个管理域中的普通计算机和工作站的空闲计算周期。

在桌面网格中,大量普通个人计算机被整合起来执行大规模分布式应用程序。这些计算资源在硬件和软件配置方面具有异构性,互连网络可以使用多种网络技术,导致链路在带宽、错误率和通信延迟等属性方面具有不同的容量。计算资源还可以分布在多个管理域中,但从用户的角度来看,计算系统应被视为一个单一的集成资源,并且易于使用。

如果网格中间件采用机会主义方法,资源无需专门用于执行网格应用程序。网格工作负载将与节点普通用户提交的本地应用程序执行共存。网格中间件必须利用构成网格的工作站未使用时间段产生的空闲计算周期。通过利用现有通用工作站的空闲计算能力并将其连接到网格基础设施,网格中间件可以更好地利用现有计算资源,并能够执行原本需要昂贵集群或并行机器的计算密集型并行应用程序。

在过去十年中,机会主义桌面网格中间件开发人员已经构建了多种方法,以允许执行不同类别的应用程序,包括:
- 顺序应用程序:要运行的任务分配给单个网格节点。
- 参数化或任务包应用程序:任务的多个副本分配给不同的网格节点,每个节点独立处理输入数据的子集,且不交换数据。
- 紧密耦合的并行应用程序:其进程使用消

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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