31、点对点网格谈判中的响应截止期限评估的模拟

点对点网格谈判中的响应截止期限评估的模拟

1. 模拟器简介

为了研究点对点网格谈判中响应截止期限策略的影响,我们开发了一种基于事件的Java模拟器。该模拟器的主要功能是测试不同响应截止期限策略对谈判过程和结果的影响。通过模拟,设计者可以评估策略配置的效果,测量全局指标(如全球用户满意度、资源利用率),并分析特定地点的局部值(如合同数量、当地利润)。模拟器不仅提供了高层次的消息传输和接收的可视化,还允许在模拟过程中进行动态调整,实时观察结果。

模拟器特点

  • 高层次消息传输 :模拟器不模拟TCP/IP网络中的数据包交换,而是以高层次可视化节点之间的消息传输和接收。
  • 动态调整 :可以在运行时动态调整策略参数,并立即在可视化窗口和报告上观察结果。
  • 可视化表示 :提供了网络的可视化表示,方便观察和跟踪消息交换,如请求、提供和接受通知。

2. 模拟目标

在模拟中,我们重点关注一个给定地点在不同网格环境配置下的利润表现,尤其是探讨在将分包请求转交给其他潜在提供者时引入的响应截止期限值 ( t’r ) 对本地利润的影响。具体来说,我们希望通过模拟找到最佳的 ( t’r ) 值,以优化所考虑地点的本地利润。

关键参数

  • ( t’r ) :响应截止期限值,由 ( t’a )、( \delta ) 和 ( tPolicy_r ) 决定。
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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