34、迈向弹性移动集成与平台生态系统进化

迈向弹性移动集成与平台生态系统进化

弹性移动集成系统的研究

在移动应用集成与监控领域,电池和 CPU 温度被视为关键服务质量指标。当集成系统中的消息负载增加时,CPU 和电池温度会随之上升,CPU 使用率也会提高。例如,在 Grafana 云仪表板的弹性监控图中,展示了无 WIFI 连接和高消息负载两种情况对系统的影响。

当根据规则 R - 3 执行对策(如节流)时,这种影响可以在不造成数据丢失的情况下得到缓解。当温度降低到阈值以下时,系统状态会从节流切换到正常处理。

通过实验发现,正常的企业应用集成(EAI)处理对于新提出的 EAI 系统扩展是不变的。同时,还展示了两种服务质量得以保留的情况:无数据丢失和电池温度稳定。然而,存在一个权衡问题:长时间的离线执行会导致磁盘使用量增加,当超过磁盘限制时,数据丢失就无法避免。

由于监控和弹性子系统是使用 Apache Camel 路由构建的,因此这些研究结果不仅适用于监控场景,也直接适用于实际的 EAI 运行时。

相关工作方面,虽然移动自动化软件市场在不断增长,但目前还没有关于移动设备上资源感知、弹性 EAI 系统的研究。大多数相关工作集中在面向服务架构(SOA)领域,设计类似的移动服务引擎。不过,这些工作都没有描述移动 EAI 系统,也没有从功能运行时(如延迟)和弹性的角度进行评估。

平台生态系统的理论基础

数字平台的成功改变了公司与生态系统的交互方式。像苹果应用商店这样的成功平台,利用第三方开发者生态系统来推动创新。平台通过利用可扩展的外部开发者生态系统,将影响力扩展到内部资源和能力之外。

平台生态系统的理论借鉴了 Moore 的

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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