14、组通信系统详解

组通信系统详解

1. 组通信系统概述

组通信系统能极大简化基于状态机的容错系统的实现,它提供以下服务:
- 消息的全序可靠多播 :确保所有服务器副本以相同的全序接收来自客户端的相同请求集,这对维护副本一致性至关重要。
- 成员服务 :容错系统用于处理进程和通信故障。当某个副本无法访问时,组通信系统能自动重新配置系统。成员服务会将配置更改和新配置中的成员列表通知给存活的服务器副本及其客户端。
- 视图同步服务 :为确保不同重新配置之间的副本一致性,成员变更通知必须相对于重新配置更改前后的常规多播消息进行全序排序,以便不同副本对配置更改以及配置更改前后多播的消息有一致的视图。通常,两次连续重新配置之间的时间段称为一个视图。

2. 实现消息全序的方法

基于实现消息全序的机制,常见的方法有:
| 方法 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 基于排序器 | 指定成员中的一个节点为每个应用消息分配全局序列号(代表全序),该节点作为整个系统的排序器。可以始终使用特定节点作为排序器,也可以让成员节点轮流担任(旋转排序器)。只要系统一次只允许一个排序器操作,就能保证消息全序。 |
| 基于发送者 | 系统确保成员节点轮流进行多播,所有多播消息自然实现全序。该方法也使用全局序列号表示每个发送请求的全序。节点通过传递虚拟令牌获取发送权限,令牌携带历史信息,如最后发送消息的序列号。发送完成后,将令牌传递给成员列表中的下一个节点。 |
| 基于向量时钟 | 利用向量时钟捕获不同消息之间的因果关系。每

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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