48、分布式任务分配系统与网络模拟平台的创新应用

分布式任务分配系统与网络模拟平台的创新应用

在当今的商业和模拟领域,高效的任务分配和真实的模拟环境至关重要。本文将介绍两个创新的系统,一个是基于合同网协议的分布式任务分配系统 SmartContractor,另一个是结合场景描述语言与网络游戏的参与式模拟平台 gumonji/Q。

一、SmartContractor 分布式任务分配系统

在日本的特许经营副业中,店铺面临着任务分配和委托的难题。传统的手动邮件分配管理方式效率低下,因此需要一个基于网络的系统来解决这一问题。

(一)业务领域描述

目标特许经营网络由一个总部和 80 多家特许经营店组成,分布在日本各地。部分店铺由同一家公司管理,店铺可接收当地客户的订单,订单包含多个基本任务,如制作日历、直邮、装名片等。店铺员工多为家庭主妇和老年人,他们会将任务带回家完成后再带回店铺。若店铺经理判断无法完成全部任务,可将部分任务分配给附近店铺,同时需考虑运输成本和劳动力成本等因素,店铺之间基本保持合作关系。

(二)合同网协议

合同网协议是一种基于市场的分布式问题解决协议,它促进了合作任务执行的分布式控制,并实现了高效的节点间通信。在经典的合同网协议中,节点集合构成合同网,任务执行被视为两个节点之间的合同。每个节点在任务执行中扮演经理或承包商的角色,经理负责监控任务执行并处理结果,承包商负责实际执行任务。其具体流程如下:
1. 任务公告 :经理生成任务并向其他节点发布任务公告。
2. 任务公告处理 :可用的承包商评估多个经理发布的任务公告。
3. 投标

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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