5、分布式系统中移动代理的控制机制与模型解析

分布式系统中移动代理的控制机制与模型解析

1. 系统与故障模型概述

在分布式计算领域,容错是一个广泛且文献众多的领域。早期,该领域被分割成许多看似无关的子学科,术语和方法各不相同,这阻碍了对简单故障模型的共同理解。不过,现在基本术语至少达成了一致。

2. 系统模型

分布式系统由通过通信网络相互连接的自主节点组成。
- 节点组成 :每个节点包含处理器、私有易失性存储和私有稳定存储。并且每个节点都可以访问一个已知最大漂移率的正确本地硬件时钟,该时钟可用于管理警报,如指示超时。
- 节点特性 :节点之间是松散耦合的,没有共享内存,通过消息传递进行通信。
- 通信网络 :假定通信网络是完全连接的。只要没有网络故障,消息的传递是有序、正确且仅发生一次的。

下面用表格总结系统模型的关键信息:
| 项目 | 详情 |
| — | — |
| 节点组成 | 处理器、私有易失性存储、私有稳定存储、本地硬件时钟 |
| 节点特性 | 松散耦合,无共享内存,消息传递通信 |
| 通信网络 | 完全连接,消息有序、正确、仅传递一次(无故障时) |

3. 故障模型

在实际的分布式系统中,组件出现故障后会被修复或替换,最简单的方式是重启崩溃的系统。因此,我们假设没有永久性故障,所有遇到的故障都是暂时性的,这就是由AGUILERA、CHEN和TOUEG在1998年提出的“崩溃 - 恢复模型”,它是原始崩溃故障的扩展。

根据系统模型,

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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