5、同步环中的领导者选举:非比较与比较算法分析

同步环中的领导者选举:非比较与比较算法分析

在分布式系统中,领导者选举是一个重要的问题。在同步环网络中,已经有多种算法被提出用于解决领导者选举问题。这些算法在消息复杂度和时间复杂度上各有优劣。

非比较算法

我们首先探讨是否可以用少于 $O (n log n)$ 条消息来选举领导者。对于仅通过比较操作处理唯一标识符(UID)的算法,存在一个 $\Omega(n log n)$ 的下界,这意味着在这种情况下,少于 $O (n log n)$ 条消息进行领导者选举是不可能的。然而,如果允许 UIDs 为正整数,并通过一般算术运算进行操作,我们可以使用非比较算法来实现这一目标。

TimeSlice 算法
  • 算法前提 :该算法假设所有进程都知道环的大小 $n$,并且只需要单向通信。
  • 算法流程
    • 计算按阶段进行,每个阶段由 $n$ 个连续的轮次组成。在第 $v$ 阶段(由轮次 $(v - 1)n + 1$ 到 $vn$ 组成),只有携带 UID $v$ 的令牌可以在环中循环。
    • 如果存在 UID 为 $v$ 的进程 $i$,并且在到达轮次 $(v - 1)n + 1$ 时,进程 $i$ 之前没有收到任何非空消息,那么进程 $i$ 会将自己选为领导者,并发送一个携带其 UID 的令牌到环中。当这个令牌传播时,其他所有进程会记录它们已经收到该令牌,这将阻止它们在后续阶段将自己选为领导者或发起令牌的发送。
    • 最终,最小 UID $U_{min}$ 的令牌会绕环一周,使得其发起进程
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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