30、公共云平台与跨云资源管理详解

公共云平台与跨云资源管理详解

1. 谷歌应用引擎(GAE)

1.1 GAE 核心组件

GAE 拥有多个核心组件,为开发者和用户提供了强大的支持:
- 数据存储(Datastore) :基于 BigTable 技术,提供面向对象、分布式、结构化的数据存储服务,保障数据管理操作的安全。
- 应用运行环境 :为可扩展的 Web 编程和执行提供平台,支持 Python 和 Java 两种开发语言。
- 软件开发工具包(SDK) :用于本地应用开发,允许用户执行本地应用的测试运行并上传应用代码。
- 管理控制台 :便于管理用户应用开发周期,而非用于物理资源管理。
- GAE Web 服务基础设施 :提供特殊接口,确保 GAE 对存储和网络资源的灵活使用和管理。

1.2 使用 GAE 服务

谷歌为所有 Gmail 账户所有者提供基本免费的 GAE 服务。用户可以注册 GAE 账户,也可以使用 Gmail 账户名注册该服务。服务在配额内免费,若超出配额,页面会指导用户如何付费。之后,用户下载 SDK 并阅读 Python 或 Java 指南即可开始使用。需要注意的是,GAE 仅接受 Python、Ruby 和 Java 编程语言,且该平台不提供 IaaS 服务。

1.3 GAE 应用

知名的 GAE 应用包括谷歌搜索引擎、谷歌文档、谷歌地球和 Gmail 等。这些应用可以同时支持大量用户,用户可通过每个应用

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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