10、分布式共识:链路与进程故障下的探索

分布式共识:链路与进程故障下的探索

在分布式系统中,共识问题一直是核心研究领域。本文将深入探讨分布式共识在链路故障和进程故障场景下的相关问题,包括协调攻击问题和协议算法,以及不同故障模型下的解决方案。

协调攻击问题回顾

协调攻击问题最初由Gray提出,用于模拟分布式数据库提交问题。确定性版本的协调攻击问题存在不可解性,而随机化协调攻击的相关结果则源于Varghese和Lynch的工作。

在协调攻击问题中,涉及到消息传递和决策一致性。例如,在链路故障的情况下,消息可能无法成功传递,这给达成共识带来了挑战。

随机化协调攻击的概率分析

假设存在一个对手B,所有输入为1且无消息丢失。根据相关引理,所有进程决定1的概率至多为e(levelB(i, r) + 1) ≤ e(r + 1)。但有效性条件要求所有进程在对手B生成的所有执行中都必须决定1,即该概率应为1。由此可得e(r + 1) ≥ 1,即e ≥ 1/(r + 1)。

协调攻击问题的练习与拓展
  • 图的可解性 :对于任何非平凡连通图的确定性协调攻击问题的解决方案,意味着由一条边连接的两个进程组成的简单图的问题也可解。实际上,该问题在任何非平凡图中都是不可解的。
  • 变体问题 :考虑网络为n > 2个参与者的完全图的确定性协调攻击问题的变体。终止和有效性要求不变,但协议要求放宽为“如果任何进程决定1,则至少有两个进程决定1”。判断该问题是否可解并证明。
  • 概率消息系统 :对于由一
【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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